Direct performance comparison between the A100 and RTX 4090 Pro across 26 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the A100 winning 13 out of 26 benchmarks (50% win rate), while the RTX 4090 Pro wins 13 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, both the A100 and RTX 4090 Pro perform nearly identically across 2 vLLM benchmarks. For Qwen/Qwen3-4B, the A100 achieves 1782 tokens/s vs RTX 4090 Pro's 1731 tokens/s (3% faster). The A100 wins 2 out of 2 high-throughput tests, making it the stronger choice for production chatbots and batch processing.
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