Porównanie wydajności pomiędzy RTX 3090 a A100 na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 3090 wygrywa w 3 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 12%), podczas gdy A100 wygrywa w 23 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów wypożyczalnych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługujących wiele współbieżnych żądań, RTX 3090 jest o 32% wolniejszy niż A100 (mediana z 2 testów porównawczych). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 3090 osiąga 583 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 826 tokenów/s (o 29% wolniejszy). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co czyni A100 lepiej dostosowanym do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, zarówno RTX 3090, jak i A100 zapewniają niemal identyczny czas odpowiedzi w 8 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając qwen3-coder:30b, RTX 3090 generuje 133 tokenów/s w porównaniu do 115 tokenów/s dla A100 (15% szybciej). RTX 3090 wygrywa 1 na 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni A100 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 3090 jest o 39% wolniejszy niż A100 (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-large, RTX 3090 generuje 0,72 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 4,0 obrazów/min (o 82% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 3090 zapewnia o 47% niższą przepustowość w porównaniu do A100 (mediana z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX 3090 przetwarza 147 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazy/min (o 48% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer z kartą graficzną RTX 3090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze wyniki testów automatycznie z serwerów wyposażonych w karty GPU typu RTX 3090 i A100 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI – zapewniając przejrzyste, dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność RTX 3090 i A100 przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów 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 zastosowań kreatywnych. Skupienie na prędkości generacji pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 3090 i A100 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując rzeczywiste dane testowe. 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 obrazki 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 strony na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 3090 i A100 z pracą w skali przemysłowej w zakresie sztucznej inteligencji wizualnej – 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 porównują się RTX 3090 i A100 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 RTX 3090 Zamów serwer GPU z kartą A100 Pokaż wszystkie benchmarki