Porównanie wydajności pomiędzy A100 a RTX 4090, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że A100 wygrywa w 11 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 42%), podczas gdy RTX 4090 wygrywa w 15 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone ze zdalnych serwerów wypożyczonych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługujących wiele jednoczesnych żądań, A100 jest o 23% szybsze niż RTX 4090 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, A100 osiąga 826 tokenów/s w porównaniu do 706 tokenów/s dla RTX 4090 (17% szybsze). A100 wygrywa 2 z 2 testów przepustowości, co czyni go silniejszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, zarówno A100, jak i RTX 4090 zapewniają niemal identyczny czas odpowiedzi w 8 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając gpt-oss:20b, A100 generuje 150 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 osiąga 183 tokenów/s (o 18% wolniej). A100 wygrywa 1 na 8 testów dla pojedynczego użytkownika, co czyni RTX 4090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno A100, jak i RTX 4090 osiągają niemal identyczne wyniki w 12 testach porównawczych. Testując sd3.5-large, A100 generuje obraz w 15 s w porównaniu do 58 s dla RTX 4090 (szybciej o 285%). A100 wygrywa 6 z 12 testów generowania obrazów, co pokazuje, że obie karty graficzne są równie dobrze przystosowane do tego zadania.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia o 14% wyższą przepustowość niż RTX 4090 (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 217 obrazów/min dla RTX 4090 (30% szybciej). A100 wygrywa 1 z 2 testów wizyjnych, pokazując, że oba procesory graficzne równie dobrze radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer GPU z kartą A100 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze benchmarki automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu A100 i RTX 4090 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI - zapewniając transparentne, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują, jak karty A100 i RTX 4090 radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród modeli przetestowano m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.
Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty A100 i RTX 4090 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego natężenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy wielkości partii 32, aby zgłosić wyniki jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii 16, mierząc wydajność jako stron na minutę w procesie cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty A100 i RTX 4090 radzą sobie z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów oraz automatycznej analizy obrazów.
Uwzględniamy również moc obliczeniową CPU (wpływającą na tokenizację i przetwarzanie wstępne) oraz prędkość dysków NVMe (kluczową dla ładowania dużych modeli i zbiorów danych) - dający pełen obraz Twoich obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją.
Wynik w TAIflopsach (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflopów), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak A100 i RTX 4090 porównują się pod względem ogólnej wydajności obliczeń dla zadań związanych z AI. Dowiedz się więcej o TAIflopsach →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wyniki benchmarkowe reprezentują wartości medyczne uzyskane podczas wielu pomiarów.
Zamów serwer GPU z kartą A100 Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Pokaż wszystkie benchmarki