RTX 3090 en A100: directe prestatievergelijking op basis van 26 gestandaardiseerde AI-benchmarks uit onze productiefleet. Uit de testen blijkt dat de RTX 3090 slechts in 3 van de 26 benchmarks scoort (een winpercentage van 12%), terwijl de A100 in 23 tests wint. Alle benchmarkresultaten worden automatisch verzameld vanaf actieve huurservers, waardoor er echte werkomstandighedendata beschikbaar komen.
Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken verwerken, is de RTX 3090 32% langzamer dan de A100 (mediaan over 2 benchmarks). Voor Qwen/Qwen3-4B haalt de RTX 3090 583 tokens/s, terwijl de A100 826 tokens/s behaalt (29% langzamer). De RTX 3090 wint geen van de 2 high-throughput tests, waardoor de A100 beter geschikt is voor productie API-workloads.
Voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met één verzoek tegelijk, leveren zowel de RTX 3090 als de A100 bijna identieke reactietijden over 8 Ollama benchmarks. Bij het uitvoeren van qwen3-coder:30b genereert de RTX 3090 133 tokens/s versus 115 tokens/s van de A100 (15% sneller). De RTX 3090 wint 1 van de 8 single-user tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor lokale AI-ontwikkeling.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de RTX 3090 39% langzamer dan de A100 (mediaan over 12 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-large, voltooit de RTX 3090 0,72 afbeeldingen/min terwijl de A100 4,0 afbeeldingen/min bereikt (82% langzamer). De RTX 3090 wint geen enkele van de 12 image generation tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor Stable Diffusion workloads.
Voor vision workloads met hoge gelijktijdigheid (16-64 parallelle verzoeken) levert de RTX 3090 47% minder throughput dan de A100 (mediaan over 2 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de RTX 3090 147 afbeeldingen/minuut terwijl de A100 282 afbeeldingen/minuut bereikt (48% trager). De RTX 3090 wint geen enkele van de 2 vision tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor vision AI workloads met hoge throughput.
Bestel een GPU-server met RTX 3090 Alle benchmarks voor GPU-servers
Bezig met het laden van benchmarkgegevens...
Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met RTX 3090 en A100 GPU's in ons park. In tegenstelling tot synthetische labtests, komen deze resultaten van echte productieservers die daadwerkelijke AI-workloads verwerken - waardoor u transparante, real-world prestatiedata krijgt.
vLLM (Hoogdoorvoerscapaciteit) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de RTX 3090 en A100 presteren bij 16–64 gelijktijdige verzoeken – ideaal voor productiechatbots, meerdelige AI-systemen en API-servers. Bij de Ollama-benchmarks wordt de snelheid van een enkele aanvraag gemeten, gericht op 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 toepassingen. Concentreer je op de snelheid van enkelvoudige promptverwerking om te begrijpen hoe een RTX 3090 en A100 jouw beelddrukwerk belasten.
Visuele benchmarks testen multimodaal en documentverwerken onder zware gelijktijdige belasting (16-64 tegelijkertijd lopende aanvragen) met behulp van echte wereldtestdata. LLaVA 1.5 7B (vision-language model met 7 miljard parameters) analyseert een foto van een ouderwets kijkende vrouw in een veld vol bloemen samen met een goudkleurige retriever, waarbij het scènevatten en visuele logica wordt getest bij een batchomvang van 32 om zo beelden per minuut vast te leggen. TrOCR-base (OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 bladzijden uit Shakespeares 'Hamlet', gedigitaliseerd vanuit historische boeken met lettertypes uit die periode, bij een batchomvang van 16, waarna het bladzijden per minuut meet voor digitalisering van documenten. Bekijk hoe de RTX 3090 en A100 omgaan met productieschaal-visuele AI-taken – 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 (Trooper AI FLOPS)-score in de eerste rij combineert alle AI-benchmarkresultaten tot één getal. Met behulp van de RTX 3090 als referentie (100 TAIFlops) laat deze score je direct zien hoe de RTX 3090 en A100 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 RTX 3090 Bestel een GPU-server met A100 Bekijk alle benchmarks