A100 en RTX 3090: directe prestatievergelijking op basis van 26 gestandaardiseerde AI-benchmarks uit onze productiefleet. De testresultaten tonen dat de A100 in 23 van de 26 benchmarks wint (een winratio van 88%), terwijl de RTX 3090 slechts drie tests wint. Alle benchmarkgegevens worden automatisch verzameld vanuit actieve huurservers, waardoor er echte wereldprestatiedata wordt geleverd.
Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken uitvoeren, is de A100 46% sneller dan de RTX 3090 (mediaan over 2 benchmarks). Voor Qwen/Qwen3-4B behaalt de A100 826 tokens/s versus 583 tokens/s van de RTX 3090 (42% sneller). De A100 wint 2 van de 2 high-throughput tests, waardoor het de sterkere keuze is voor productie chatbots en batchverwerking.
Voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met één verzoek tegelijk, leveren zowel de A100 als de RTX 3090 vrijwel identieke reactietijden in 8 Ollama benchmarks. Met qwen3-coder:30b genereert de A100 115 tokens/s terwijl de RTX 3090 133 tokens/s haalt (13% langzamer). De A100 wint 7 van de 8 single-user tests, waardoor deze ideaal is voor persoonlijke codeerassistenten en prototyping.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de A100 73% sneller dan de RTX 3090 (mediaan over 12 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-large, voltooit de A100 4.0 afbeeldingen/minuut versus 0.72 afbeeldingen/minuut van de RTX 3090 (450% sneller). De A100 wint 12 van de 12 image generation tests, waardoor het de voorkeurs GPU is voor AI kunst en image generation.
Voor vision workloads met hoge concurrency (16-64 parallelle requests) levert de A100 90% hogere throughput dan de RTX 3090 (mediaan over 2 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de A100 282 afbeeldingen/min versus 147 afbeeldingen/min van de RTX 3090 (92% sneller). De A100 wint 2 van de 2 vision tests, waardoor het de voorkeurs GPU is voor documentverwerking op productieschaal en multimodale AI.
Bestel een GPU-server met A100 Alle benchmarks voor GPU-servers
Bezig met het laden van benchmarkgegevens...
Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met GPU's van het type A100 en RTX 3090 in onze fleet. In tegenstelling tot synthetische labtests, komen deze resultaten van echte productie servers die daadwerkelijke AI workloads afhandelen - waardoor u transparante, real-world performance data krijgt.
vLLM (Hoogdoorvoerscapaciteit) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de A100 en RTX 3090 presteren bij 16–64 gelijktijdige verzoeken – ideaal voor productiechatbots, meerdelige AI-systemen en API-servers. Bij Ollama wordt de snelheid van een enkele aanvraag gemeten, geschikt voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling. Er zijn onder andere modellen zoals Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 getest.
Flux, SDXL en SD3.5-architecturen worden getest in beeldgeneratiebenchmarks. Dit is cruciaal voor AI-kunstgeneratie, ontwerpprototypen en creatieve applicaties. Concentreer je op de snelheid van enkelvoudige promptgeneratie om te begrijpen hoe een A100 en RTX 3090 jouw beelddrukwerk belasten.
Visuele benchmarks testen multimodaal en documentverwerken onder zware gelijktijdige belasting (16-64 tegelijkertijd lopende aanvragen) met behulp van echte testdata. LLaVA 1.5 7B (vision-language model met 7 miljard parameters) analyseert een foto van een oudere vrouw in een veld vol bloemen samen met een goudkleurige retriever, waarbij scenario-begrip en visuele logica worden getoetst bij een batchgrootte van 32 om beelden per minuut vast te leggen. TrOCR-base (OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 pagina’s uit Shakespeares Hamlet afkomstig uit historisch gedrukte boeken met lettertypes uit die periode, bij een batchgrootte van 16, terwijl er wordt gemeten hoeveel pagina’s per minuut kunnen worden gedigitaliseerd. Bekijk hoe de A100 en RTX 3090 grote schaal visuele AI-lastdrukken beheren – essentieel voor contentcontrole, documentbewerking en automatische beeldanalyses.
We nemen ook CPU-rekenkracht (van invloed op tokenisatie en voorbewerking) en NVMe-opslagsnelheden (cruciaal voor het laden van grote modellen en datasets) mee - het complete beeld voor uw AI-workloads.
De TAIFlops-score (Trooper AI FLOPS) in de eerste rij combineert alle AI-benchmarkresultaten tot één getal. Met behulp van de RTX 3090 als referentiepunt (100 TAIFlops) laat deze score je direct zien hoe de A100 en RTX 3090 presteren bij AI-taken. Lees meer over TAIFlops →
Opmerking: De resultaten kunnen variëren op basis van systeembelasting en configuratie. Deze benchmarks vertegenwoordigen mediaanwaarden uit meerdere testruns.
Bestel een GPU-server met A100 Bestel een GPU-server met RTX 3090 Alle benchmarks bekijken