Comparaison directe des performances entre le A100 et le RTX 4090, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées auprès de notre parc de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 11 des 26 références (taux de victoire de 42 %), tandis que le RTX 4090 en gagne 15. Tous les résultats des benchmarks sont automatiquement recueillis depuis nos serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, l'A100 est 23 % plus rapide que la RTX 4090 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, l'A100 atteint 826 tokens/s contre 706 tokens/s pour la RTX 4090 (17 % plus rapide). L'A100 remporte 2 tests de haut débit sur 2, ce qui en fait le choix plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l'A100 et la RTX 4090 offrent des temps de réponse presque identiques sur 8 benchmarks Ollama. En exécutant gpt-oss:20b, l'A100 génère 150 tokens/s tandis que la RTX 4090 atteint 183 tokens/s (18% plus lent). L'A100 remporte 1 test sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 4090 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, l'A100 et la RTX 4090 offrent des performances presque identiques sur 12 benchmarks. En testant sd3.5-large, l'A100 se termine en 15 s/image contre 58 s/image pour la RTX 4090 (285 % plus rapide). L'A100 remporte 6 des 12 tests de génération d'images, ce qui montre que les deux GPU sont également adaptés à la génération d'images.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), l'A100 offre un débit supérieur de 14 % à celui de la RTX 4090 (médiane sur 2 benchmarks). Lors du test de llava-1.5-7b, l'A100 traite 282 images/min contre 217 images/min pour la RTX 4090 (30 % plus rapide). L'A100 remporte 1 test sur 2 en matière de vision, ce qui montre que les deux GPU gèrent également les charges de travail de vision en production.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type A100 et RTX 4090 de notre flotte. Contrairement aux tests de laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles - vous offrant des données de performance transparentes et concrètes.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment l'A100 et le RTX 4090 se comportent avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, les systèmes d’IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks d’Ollama mesurent la vitesse des requêtes uniques pour les assistants IA personnels et le développement local. Parmi les modèles testés figurent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, ainsi que bien d'autres.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial pour la création artistique par IA, la conception de prototypes et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment l'A100 et le RTX 4090 gèrent vos charges de travail liées aux images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles. Le modèle LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage avec 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs aux côtés d’un golden retriever pour tester la compréhension de scène et le raisonnement visuel à une taille de lot de 32 afin de rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR avec 334 millions de paramètres) traite quant à lui 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, en mesurant les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes A100 et RTX 4090 gèrent les charges de travail IA visuelles à grande échelle – essentielles pour la modération de contenu, le traitement documentaire et l’analyse automatisée d’images.
Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.
Le score TAIFlops (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement l'A100 et le RTX 4090 pour les charges de travail liées à l'IA. En savoir plus sur les TAIFlops →
Remarque : Les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de sa configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs séries de tests.
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