Comparaison directe des performances entre le RTX 4090 et le A100, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées auprès de notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 4090 remporte 15 des 26 références (taux de victoire de 58 %), tandis que l'A100 en gagne 11. Tous les résultats des références 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 4090 est 19 % plus lente que la A100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4090 atteint 706 tokens/s tandis que la A100 atteint 826 tokens/s (14 % plus lente). La RTX 4090 ne remporte aucun des 2 tests de débit élevé, ce qui rend la A100 mieux 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, la RTX 4090 est 11 % plus rapide que la A100 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant gpt-oss:20b, la RTX 4090 génère 183 tokens/s contre 150 tokens/s pour la A100 (22 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 7 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, les RTX 4090 et A100 offrent des performances presque identiques sur 12 benchmarks. En testant sd3.5-large, le RTX 4090 se termine en 58 s/image tandis que l'A100 atteint 15 s/image (74 % plus lent). Le RTX 4090 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 (16-64 requêtes parallèles), le RTX 4090 et l'A100 offrent des débits presque identiques sur 2 benchmarks. En testant llava-1.5-7b, le RTX 4090 traite 217 images/min tandis que l'A100 atteint 282 images/min (23 % plus lent). Le RTX 4090 remporte 1 test de vision sur 2, 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 RTX 4090 et A100 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 réalistes.
Nous testons les cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le RTX 4090 et l'A100 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 le RTX 4090 et l'A100 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 pour tester la compréhension de scène et le raisonnement visuel, avec 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, avec une taille de lot de 16, mesurant ainsi les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes RTX 4090 et A100 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 les performances du RTX 4090 et de l'A100 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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