Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 3090 e il A100 su 26 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX 3090 vince 3 su 26 benchmark (tasso di vittoria del 12%), mentre l'A100 vince 23 test. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente dai 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, la RTX 3090 risulta essere l’83% più lenta rispetto all’A100 (mediana su 2 benchmark). Per Qwen/Qwen3-4B, la RTX 3090 raggiunge 583 token/s, mentre l’A100 ne raggiunge 3225 (82% più lenta). La RTX 3090 non vince nessuno dei 2 test ad alta throughput, rendendo l’A100 più adatta per carichi di lavoro API di produzione.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, sia l’RTX 3090 che l’A100 offrono tempi di risposta quasi identici su 8 benchmark di Ollama. Eseguendo qwen3-coder:30b, l’RTX 3090 genera 133 tokens/s rispetto ai 115 tokens/s dell’A100 (15% più veloce). L’RTX 3090 vince 1 su 8 test per utente singolo, rendendo l’A100 la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, l’RTX 3090 è il 39% più lento dell’A100 (mediana su 12 benchmark). Testando sd3.5-large, l’RTX 3090 completa 0,72 immagini/min mentre l’A100 raggiunge 4,0 immagini/min (82% più lento). L’RTX 3090 non vince nessuno dei 12 test di generazione di immagini, rendendo l’A100 la scelta migliore per i carichi di lavoro di Stable Diffusion.
Per workload di visione ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), l’RTX 3090 offre una throughput del 47% inferiore rispetto all’A100 (mediana su 2 benchmark). Testando llava-1.5-7b, l’RTX 3090 elabora 147 immagini/min mentre l’A100 raggiunge 282 immagini/min (48% più lento). L’RTX 3090 non vince nessuno dei 2 test di visione, rendendo l’A100 la scelta migliore per workload di vision AI ad alta throughput.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da macchine dotate di GPU di tipo RTX 3090 e A100 nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da server di produzione reali che gestiscono carichi di lavoro AI effettivi, fornendo dati di performance trasparenti e corrispondenti al mondo reale.
Testiamo entrambi i framework vLLM (High-Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni di RTX 3090 e A100 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 RTX 3090 e A100 gestiscono i Suoi carichi di lavoro relativi alle 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 RTX 3090 e A100 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 RTX 3090 e A100 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.
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