Confronto diretto delle prestazioni tra il A100 e il RTX 4090 Pro su 26 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dal nostro parco macchine in produzione. I test mostrano che l'A100 vince 13 su 26 benchmark (tasso di vittoria del 50%), mentre il RTX 4090 Pro vince 13 test. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente da server in affitto attivi, fornendo dati sulle prestazioni nel mondo reale.
Per i server API di produzione e i sistemi AI multi-agente che gestiscono richieste concorrenti multiple, l'A100 è il 94% più veloce dell'RTX 4090 Pro (mediana su 2 benchmark). Per Qwen/Qwen3-4B, l'A100 raggiunge 3225 token/s rispetto ai 1731 token/s dell'RTX 4090 Pro (86% più veloce). L'A100 vince 2 su 2 test ad alta throughput, rendendolo la scelta più performante per chatbot di produzione e elaborazione batch.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, sia l'A100 che l'RTX 4090 Pro offrono tempi di risposta quasi identici su 8 benchmark di Ollama. Eseguendo llama3.1:8b-instruct-q8_0, l'A100 genera 124 token/s rispetto ai 108 token/s dell'RTX 4090 Pro (15% più veloce). L'A100 vince 1 su 8 test per utente singolo, rendendo l'RTX 4090 Pro la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, sia l'A100 che l'RTX 4090 Pro mostrano prestazioni quasi identiche su 12 benchmark. Testando sd3.5-medium, l'A100 completa 8,9 immagini/min mentre l'RTX 4090 Pro ne raggiunge 9,7 immagini/min (8% più lento). L'A100 vince 6 su 12 test di generazione di immagini, dimostrando che entrambe le GPU sono altrettanto adatte alla generazione di immagini.
Per carichi di lavoro visivi ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), sia l'A100 che l'RTX 4090 Pro offrono una throughput quasi identica in 2 benchmark. Testando llava-1.5-7b, l'A100 elabora 282 immagini/min rispetto alle 266 immagini/min dell'RTX 4090 Pro (6% più veloce). L'A100 vince 1 su 2 test visivi, dimostrando che entrambe le GPU gestiscono egregiamente i carichi di lavoro visivi in produzione.
Ordini una macchina con GPU Server A100 Tutti i benchmark delle macchine con GPU Server
Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da macchine dotate di GPU di tipo A100 e RTX 4090 Pro nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da macchine di produzione che gestiscono carichi di lavoro AI reali, fornendo dati di performance trasparenti e basati sul mondo reale.
Testiamo entrambi i framework vLLM (Ad Alta Capacità di Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni di A100 e RTX 4090 Pro con richieste concorrenti da 16 a 64 – ideali per chatbot di produzione, sistemi AI multi-agente e server API. I benchmark di Ollama misurano la velocità di elaborazione di singole richieste per assistenti AI personali e sviluppo locale. I modelli testati includono Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, e altri.
I benchmark sulle generazione di immagini coprono le architetture Flux, SDXL e SD3.5. Questo è fondamentale per la generazione d’arte con l’IA, la prototipazione di design e applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione di una singola prompt per comprendere come A100 e RTX 4090 Pro gestiscono i Suoi carichi di lavoro di elaborazione delle immagini.
I benchmark di visione testano l'elaborazione multimodale e dei documenti con carico concorrente elevato (16-64 richieste parallele) utilizzando dati di test reali. LLaVA 1.5 7B (modello linguaggio-visivo da 7B parametri) analizza una fotografia di una donna anziana in un campo di fiori con un golden retriever, testando la comprensione della scena e il ragionamento visivo a batch size 32 per riportare immagini al minuto. TrOCR-base (modello OCR da 334M parametri) elabora 2.750 pagine dell'Amleto di Shakespeare scansionate da libri storici con tipografia d'epoca a batch size 16, misurando pagine al minuto per la digitalizzazione dei documenti. Scopra come A100 e RTX 4090 Pro gestiscono carichi di lavoro AI visivi su scala produttiva – fondamentali per la moderazione dei contenuti, l'elaborazione dei documenti e l'analisi automatica delle immagini.
Includiamo inoltre la potenza di calcolo del CPU (che influisce sulla tokenizzazione e sulla preelaborazione) e le velocità di archiviazione NVMe (critiche per il caricamento di modelli e dataset di grandi dimensioni) – il quadro completo per i Suoi carichi di lavoro AI.
Il punteggio TAIFlops (Trooper AI FLOPS) mostrato nella prima riga combina tutti i risultati dei benchmark AI in un unico numero. Utilizzando l’RTX 3090 come riferimento (100 TAIFlops), questo punteggio Le mostra immediatamente come A100 e RTX 4090 Pro si confrontino complessivamente per i carichi di lavoro AI. Scopra di più sui TAIFlops →
Nota: I risultati possono variare in base al carico di sistema e alla configurazione. Questi benchmark rappresentano valori medi derivanti da numerose esecuzioni di test.
Ordini una GPU Server con A100 Ordini una GPU Server con RTX 4090 Pro Visualizza Tutte le Benchmarks