A100 vs RTX 5090 – porównanie wydajności w oparciu o 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy wykazują, że A100 wygrało 4 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 15%), podczas gdy RTX 5090 odniósł zwycięstwo w 22 przypadkach. Wszystkie wyniki są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych dotyczących rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcji oraz systemów AI wieloagentowych obsługujących wiele równoczesnych żądań, A100 jest o 85% szybszy niż RTX 5090 (mediana z 2 benchmarków). Dla modeli Qwen/Qwen3-8B, A100 osiąga przepustowość 1220 tokenów/s w porównaniu do 668 tokenów/s dla RTX 5090 (co daje wzrost prędkości o 83%). W przypadku testów wysokoprzepustowościowych A100 wygrywa 2 spośród 2, czyniąc go lepszym wyborem dla produktowych botów czatu i przetwarzania partii danych.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, A100 jest o 38% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 8 testów porównawczych). Uruchamiając llama3.1:8b, A100 generuje 154 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 264 tokenów/s (o 42% wolniej). A100 nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest o 24% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 12 testów). Testując sdxl, A100 generuje 23 obrazów/min, podczas gdy RTX 5090 osiąga 31 obrazów/min (o 25% wolniej). A100 nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia przepustowość o 22% niższą niż RTX 5090 (mediana z 2 benchmarków). Testując trocr-base, A100 przetwarza 1420 stron/min, podczas gdy RTX 5090 osiąga 1976 stron/min (o 28% wolniej). A100 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą A100 Wszystkie benchmarki 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.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart A100 i RTX 5090 przy obsłudze 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów 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 zastosowań kreatywnych. Skupienie na prędkości generacji pojedynczego polecenia pozwala zrozumieć, jak karty A100 i RTX 5090 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego ładowania (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 retriverem labrador, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wizualne przy wielkości partii wynoszącej 32, aby zgłosić wynik 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 wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty A100 i RTX 5090 radzą sobie z pracami wizualnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowe 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) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak A100 i RTX 5090 porównują się pod względem ogólnej wydajności obliczeń 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 5090 Pokaż wszystkie benchmarki