Porównanie wydajności pomiędzy A100 a RTX 4090 Pro, 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 Pro odnosi zwycięstwo 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 multiagentowych obsługujących wiele jednoczesnych żądań, A100 jest o 35% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, A100 osiąga 550 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 810 tokenów/s (o 32% wolniejszy). A100 nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co czyni RTX 4090 Pro bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, zarówno A100, jak i RTX 4090 Pro zapewniają niemal identyczne czasy odpowiedzi w 8 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, A100 generuje 124 tokenów/s w porównaniu do 108 tokenów/s w RTX 4090 Pro (15% szybciej). A100 wygrywa 1 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno A100, jak i RTX 4090 Pro osiągają niemal identyczne wyniki w 12 testach porównawczych. Testując sd3.5-medium, A100 generuje 8,9 obrazów/min, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 9,7 obrazów/min (8% wolniej). A100 wygrywa 6 na 12 testów generowania obrazów, co pokazuje, że oba GPU są równie odpowiednie do generowania obrazów.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), zarówno A100, jak i RTX 4090 Pro zapewniają niemal identyczną przepustowość w 2 testach porównawczych. Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 266 obrazów/min dla RTX 4090 Pro (6% szybciej). A100 wygrywa 1 z 2 testów wizyjnych, pokazując, że oba procesory graficzne radzą sobie równie dobrze z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer GPU z kartą A100 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy są automatycznie zbierane z wszystkich GPU typu A100 i RTX 4090. W odróżne do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych, obsługujących realne obciążenia AI - dostarczając przezroczystą, realną wydajność.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowe). Testy z użyciem vLLM pokazują wydajność kart A100 i RTX 4090 Pro przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród przetestowanych modeli znajdują się 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 Pro radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, 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 wynik jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty A100 i RTX 4090 Pro radzą sobie z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów i 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 TAIflops (Trooper AI FLOPS) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik pokazuje od razu, jak A100 i RTX 4090 Pro porównują się pod względem ogólnej wydajności dla zadań związanych z AI.Dowiedz się więcej o TAIflops →
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 Pro Pokaż wszystkie benchmarki