Direct performance comparison between the RTX 5090 and A100 across 26 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 5090 winning 22 out of 26 benchmarks (85% win rate), while the A100 wins 4 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, the RTX 5090 is 46% slower than the A100 (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B, the RTX 5090 reaches 668 tokens/s while A100 achieves 1220 tokens/s (45% slower). The RTX 5090 wins none out of 2 high-throughput tests, making the A100 better suited for production API workloads.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX 5090 jest o 61% szybszy niż A100 (mediana z 8 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX 5090 generuje 264 tokenów/s w porównaniu do 154 tokenów/s dla A100 (szybciej o 71%). RTX 5090 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, dzięki czemu jest idealny do osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 5090 jest o 31% szybszy niż A100 (mediana z 12 testów porównawczych). Testując sdxl, RTX 5090 generuje 31 obrazów/min w porównaniu do 23 obrazów/min dla A100 (33% szybciej). RTX 5090 wygrywa 12 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX , RTX 5090 zapewnia przepustowość wyższą o 29% w porównaniu do A100 (mediana z 2 benchmarków). Testując trocr-base, RTX 5090 przetwarza 1976 stron/min w porównaniu do 1420 stron/min dla A100 (39% szybciej). RTX 5090 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 5090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX 5090 i A100 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, wyniki te pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI - zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy w ramach vLLM pokazują wydajność RTX 5090 i A100 przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytań 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 aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 5090 i A100 radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego ładowania (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje fotografię 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 wydajność jako strony na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 5090 i A100 z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych 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 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 5090 i A100 porównują się pod względem ogólnej wydajności w obliczeniach 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 5090 Zamów serwer GPU z kartą A100 Pokaż wszystkie benchmarki