Bezpośrednie porównanie wydajności między A100 i RTX 5090 w oparciu o 26 standardowych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa 2 z 26 testów (8% wskaźnik wygranych), podczas gdy RTX 5090 wygrywa 24 testy. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane dotyczące wydajności w rzeczywistych warunkach.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the A100 is 16% slower than the RTX 5090 (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the A100 reaches 826 tokens/s while RTX 5090 achieves 954 tokens/s (13% slower). The A100 wins none out of 2 high-throughput tests, making the RTX 5090 better suited for production API workloads.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the A100 is 38% slower than the RTX 5090 (median across 8 benchmarks). Running llama3.1:8b, the A100 generates 154 tokens/s while RTX 5090 achieves 264 tokens/s (42% slower). The A100 wins none out of 8 single-user tests, making the RTX 5090 the better choice for local AI development.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the A100 is 24% slower than the RTX 5090 (median across 12 benchmarks). Testing sdxl, the A100 completes at 23 images/min while RTX 5090 achieves 31 images/min (25% slower). The A100 wins none out of 12 image generation tests, making the RTX 5090 the better choice for Stable Diffusion workloads.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), the A100 delivers 22% lower throughput than the RTX 5090 (median across 2 benchmarks). Testing trocr-base, the A100 processes 1420 pages/min while RTX 5090 achieves 1976 pages/min (28% slower). The A100 wins none out of 2 vision tests, making the RTX 5090 the better choice for high-throughput vision AI workloads.
Zamów serwer GPU z A100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w GPU typu A100 i RTX 5090 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI, zapewniając transparentne i realistyczne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy wydajności vLLM pokazują, jak A100 i RTX 5090 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami - idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy wydajności Ollama mierzą szybkość pojedynczego żądania dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Testowane modele obejmują Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1i inne.
Testy generowania obrazów obejmują Flux, SDXL, and SD3.5 architektury. Ma to kluczowe znaczenie dla generowania grafiki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skup się na szybkości generowania pojedynczych zapytań, aby zrozumieć, jak A100 i RTX 5090 radzą sobie z Twoimi obciążeniami związanymi z obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów z wysokie obciążenie współbieżne (16-64 żądań równoległych) wykorzystując dane z rzeczywistych testów. LLaVA 1.5 7B (Model wizyjno-językowy z 7 miliardami parametrów) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatów z golden retrieverem, testując rozumienie sceny i wnioskowanie wizualne w rozmiarze partii 32 w celu zgłoszenia. obrazów na minutę. TrOCR-base Model OCR o 334 milionach parametrów przetwarza 2750 stron dzieła Szekspira „Hamlet” zeskanowanych z historycznych książek o typografii epoki, mierząc wydajność przy wielkości partii 16. stron na minutę for document digitization. See how A100 and RTX 5090 handle production-scale visual AI workloads - critical for content moderation, document processing, and automated image analysis.
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.
Ten TAIFlops Wynik (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki testów porównawych AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokazuje, jak A100 i RTX 5090 wypadają w porównaniu dla obciążeń związanych z AI. Dowiedz się więcej o TAIFlops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wartości referencyjne reprezentują wartości medianowe z wielu uruchomień testowych.
Zamów serwer GPU z A100 Zamów serwer GPU z RTX 5090 Zobacz wszystkie testy porównawcze