RTX 5090 vs A100 – Porównanie wydajności bezpośrednio na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 5090 wygrywa w 22 spośród 26 przypadków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 85%), podczas gdy A100 odnosi sukces w 4 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcji oraz systemów wieloagentowych sztucznej inteligencji obsługujących wiele równoczesnych żądań, RTX 5090 jest o 46% wolniejszy niż A100 (mediana z 2 testów). Przy modelu Qwen/Qwen3-8B, RTX 5090 osiąga 668 tokenów/s, podczas gdy A100 uzyskuje 1220 tokenów/s (45% wolniej). W żadnym z dwóch testów wysokoprzepustowościowy nie wygrywa RTX 5090, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążenia pracy w serwerach API produkcji.
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