Direct performance comparison between the RTX 4090 Pro and A100 across 26 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 4090 Pro winning 13 out of 26 benchmarks (50% win rate), while the A100 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 RTX 4090 Pro and A100 perform nearly identically across 2 vLLM benchmarks. For Qwen/Qwen3-4B, the RTX 4090 Pro reaches 1731 tokens/s while A100 achieves 1782 tokens/s (3% slower). The RTX 4090 Pro wins none out of 2 high-throughput tests, making the A100 better suited for production API workloads.
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