Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 4090 a A100, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4090 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 wypożyczalnych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multi-agentowych uruchamiających wiele współbieżnych żądań, RTX 4090 jest o 19% wolniejszy niż A100 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 4090 osiąga 706 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 826 tokenów/s (o 14% wolniejszy). RTX 4090 nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co sprawia, że A100 jest lepiej przystosowany do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX 4090 jest o 11% szybszy niż A100 (mediana z 8 testów). Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 4090 generuje 183 tokenów/s w porównaniu do 150 tokenów/s A100 (22% szybszy). RTX 4090 wygrywa 7 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym do osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno RTX 4090, jak i A100 osiągają niemal identyczne wyniki w 12 testach porównawczych. Testując sd3.5-large, RTX 4090 generuje obraz w 58 s, podczas gdy A100 potrzebuje 15 s (wolniej o 74%). RTX 4090 wygrywa 6 z 12 testów generowania obrazów, co pokazuje, że obie karty graficzne są równie odpowiednie do tego zadania.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), zarówno RTX {0} jak i A100 zapewniają niemal identyczną wydajność w 2 testach. Testując llava-1.5-7b, RTX 4090 przetwarza 217 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazy/min (23% wolniej). RTX 4090 wygrywa 1 z 2 testów wizyjnych, pokazując, że obie karty graficzne równie dobrze radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 4090 i A100 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI - zapewniając transparentne, realne dane o wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność RTX 4090 i A100 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 aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 4090 i A100 radzą sobie z obciążeniem związanym z przetwarzaniem obrazów.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. 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 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 radzi sobie RTX 4090 i A100 z pracą w skali przemysłowej w zakresie sztucznej inteligencji wizualnej – kluczowe dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów oraz 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 TAIflopsach (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflopów), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak RTX 4090 i A100 porównują się ogólnie pod kątem obciążenia pracą AI. Dowiedz się więcej o TAIflopsach →
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 Zamów serwer GPU z kartą A100 Pokaż wszystkie benchmarki