Comparaison directe des performances entre le A100 et le RTX 4090 Pro, basée sur 26 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 11 des 26 benchmarks (taux de victoire de 42 %), tandis que le RTX 4090 Pro en gagne 15. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance dans un environnement réel.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, l'A100 est 35 % plus lent que le RTX 4090 Pro (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, l'A100 atteint 550 tokens/s tandis que le RTX 4090 Pro atteint 810 tokens/s (32 % plus lent). L'A100 ne remporte aucun des 2 tests de haut débit, ce qui fait du RTX 4090 Pro un choix plus approprié pour les charges de travail des API de production.
Pour les assistants personnels d’IA et le développement local avec une seule requête à la fois, l’A100 et la RTX 4090 Pro offrent des temps de réponse presque identiques sur 8 benchmarks Ollama. En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, l’A100 génère 124 tokens/s contre 108 tokens/s pour la RTX 4090 Pro (15 % plus rapide). L’A100 remporte 1 test sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 4090 Pro 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 Pro obtiennent des performances presque identiques sur 12 benchmarks. En testant sd3.5-medium, l'A100 termine à 8,9 images/min tandis que la RTX 4090 Pro atteint 9,7 images/min (8 % plus lent). 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 forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), l'A100 et la RTX 4090 Pro offrent des débits presque identiques sur 2 benchmarks. En testant llava-1.5-7b, l'A100 traite 282 images/min contre 266 images/min pour la RTX 4090 Pro (6% plus rapide). L'A100 remporte 1 des 2 tests 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 orte 4090 Pro dans 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 réelles.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment l'A100 et le RTX 4090 Pro 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 Pro gèrent vos charges de travail en 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, testant la compréhension de scène et le raisonnement visuel avec une taille de lot de 32 pour rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR avec 334 millions de paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, mesurant les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment l’A100 et le RTX 4090 Pro gèrent les charges de travail visuelles en IA à grande échelle – essentiel 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 l'RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent les performances globales de l'A100 et du RTX 4090 Pro pour les charges de travail liées à l'IA. En savoir plus sur le 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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