Direkter Leistungsvergleich zwischen A100 und RTX 3090 aus 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die A100 23 von 26 Benchmarks gewinnt (88% Gewinnrate), während die RTX 3090 3 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die A100 46 % schneller als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die A100 826 Token/s im Vergleich zu den 583 Token/s der RTX 3090 (42 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests und ist damit die bessere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die A100 als auch die RTX 3090 nahezu identische Antwortzeiten über 8 Ollama-Benchmarks. Beim Ausführen von qwen3-coder:30b generiert die A100 115 Tokens/s, während die RTX 3090 133 Tokens/s erreicht (13 % langsamer). Die A100 gewinnt 7 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die A100 73 % schneller als die RTX 3090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die A100 4,0 Bilder/min im Vergleich zu 0,72 Bildern/min der RTX 3090 (450 % schneller). Die A100 gewinnt 12 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die A100 einen 90 % höheren Durchsatz als die RTX 3090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die A100 282 Bilder/min gegenüber 147 Bildern/min der RTX 3090 (92 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist somit die bevorzugte GPU für die Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und RTX 3090 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie A100 und RTX 3090 mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und die lokale Entwicklung. Zu den getesteten Modellen gehören Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-gestützte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie A100 und RTX 3090 Ihre Bildverarbeitungsaufgaben bewältigen.
Vision-Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hohe parallele Last (16–64 parallele Anfragen) unter Verwendung realer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7B-Parameter-Vision-Language-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, um Szenenverständnis und visuelle Argumentation bei einer Batchgröße von 32 zu testen. Bilder pro Minute. TrOCR-base (334M Parameter OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet, die aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie gescannt wurden, bei einer Batchgröße von 16, um die gemessene Seitenanzahl pro Minute zu ermitteln. Seiten pro Minute für die Digitalisierung von Dokumenten. Sehen Sie, wie A100 und RTX 3090 Produktionsmaßstäbe für visuelle KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Content-Moderation, Dokumentenverarbeitung und automatisierte Bildanalyse.
Wir berücksichtigen auch die CPU-Rechenleistung (die Tokenisierung und Vorverarbeitung beeinflusst) und die NVMe-Speichergeschwindigkeiten (die für das Laden großer Modelle und Datensätze entscheidend sind) – das vollständige Bild für Ihre KI-Workloads.
Der TAIFlops Der (Trooper AI FLOPS)-Wert in der ersten Zeile kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie sich A100 und RTX 3090 insgesamt für KI-Workloads vergleichen. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
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