Porównanie wydajności pomiędzy RTX 4090 Pro a A100, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4090 Pro wygrywa w 15 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 58%), podczas gdy A100 wygrywa w 11 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele jednoczesnych żądań, RTX 4090 Pro jest o 53% szybszy niż A100 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 4090 Pro osiąga 810 tokenów/s w porównaniu do 550 tokenów/s dla A100 (szybszy o 47%). RTX 4090 Pro wygrywa 2 z 2 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnej разработки z jednym zapytaniem na raz, zarówno RTX 4090 Pro, jak i A100 zapewniają niemal identyczny czas odpowiedzi w 8 benchmarkach Ollama. Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 4090 Pro generuje 175 tokenów/s w porównaniu do 150 tokenów/s dla A100 (szybciej o 17%). RTX 4090 Pro wygrywa 7 z 8 testów dla pojedynczego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno RTX 4090 Pro, jak i A100 osiągają niemal identyczne wyniki w 12 testach porównawczych. Testując sd3.5-medium, RTX 4090 Pro generuje 9.7 obrazów/min w porównaniu do 8.9 obrazów/min dla A100 (9% szybciej). RTX 4090 Pro wygrywa 6 na 12 testów generowania obrazów, co pokazuje, że oba GPU są równie odpowiednie do tego zadania.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), zarówno RTX 4090 Pro, jak i A100 zapewniają niemal identyczną przepustowość w 2 testach. Testując llava-1.5-7b, RTX 4090 Pro przetwarza 266 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazy/min (o 5% wolniej). RTX 4090 Pro wygrywa 1 z 2 testów wizyjnych, co pokazuje, że oba GPU równie dobrze radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Pro Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 4090 Pro i A100 z naszej floty. W przeciwieństwie do testów laboratoryjnych, wyniki te pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI — zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba ramy pracujące z vLLM (Wysokoprzetworniczy) oraz Ollama (Jednouserowy). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX 4090 Pro i A100 radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych na osobiste asystenty AI i lokalny rozwój. 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 aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 4090 Pro i A100 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem równoległym (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 labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne dedukcje wizualne przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłaszać 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 rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę w celu cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4090 Pro i A100 z pracami AI 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) 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 RTX 4090 Pro i A100 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 RTX 4090 Pro Zamów serwer GPU z kartą A100 Pokaż wszystkie benchmarki