Comparaison directe des performances entre le RTX 3090 et le A100, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées auprès de notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 3090 remporte 3 résultats sur les 26 (taux de victoire : 12 %), tandis que l'A100 en gagne 23. 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 d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 3090 est 32 % plus lente que la A100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 3090 atteint 583 tokens/s tandis que la A100 atteint 826 tokens/s (29 % plus lente). La RTX 3090 ne remporte aucun des 2 tests de débit élevé, ce qui fait de la A100 une option plus adaptée aux charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, les RTX 3090 et A100 offrent des temps de réponse presque identiques sur 8 benchmarks Ollama. En exécutant qwen3-coder:30b, le RTX 3090 génère 133 tokens/s contre 115 tokens/s pour l'A100 (15 % plus rapide). Le RTX 3090 remporte 1 test sur 8 pour un utilisateur unique, ce qui fait de l'A100 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour Stable Diffusion, SDXL et les charges de travail Flux, la RTX 3090 est 39 % plus lente que la A100 (médiane sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-large, la RTX 3090 termine à 0,72 images/min tandis que la A100 atteint 4,0 images/min (82 % plus lente). La RTX 3090 ne remporte aucun des 12 tests de génération d'images, ce qui fait de la A100 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 3090 offre un débit inférieur de 47 % à celui de la A100 (médiane sur 2 benchmarks). Lors du test de llava-1.5-7b, la RTX 3090 traite 147 images/min tandis que la A100 atteint 282 images/min (48 % plus lent). La RTX 3090 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la A100 le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 3090 et A100 de notre parc. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail d'IA réelles - vous offrant des données de performance transparentes et réalistes.
Nous testons les cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le RTX 3090 et l'A100 se comportent avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et 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 le RTX 3090 et l'A100 gèrent vos charges de travail en images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles. LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs avec 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. TrOCR-base (modèle OCR de 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 les cartes RTX 3090 et A100 gèrent les charges de travail IA visuelle 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 de référence en IA pour n’en faire qu’un seul chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 3090 et l’A100 pour les charges de travail en 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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