Direkter Leistungsvergleich zwischen A100 und RTX 4090 aus 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte stammen. Die Tests zeigen, dass die A100 11 von 26 Benchmarks (42% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX 4090 15 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und bieten reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die A100 23 % schneller als die RTX 4090 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die A100 826 Token/s im Vergleich zu den 706 Token/s der RTX 4090 (17 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die A100 als auch die RTX 4090 über 8 Ollama-Benchmarks hinweg nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die A100 150 Token/s, während die RTX 4090 183 Token/s erreicht (18 % langsamer). Die A100 gewinnt 1 von 8 Single-User-Tests, was die RTX 4090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads zeigen sowohl die A100 als auch die RTX 4090 in 12 Benchmarks nahezu identische Leistung. Beim Test von sd3.5-large benötigt die A100 15 s/Bild im Vergleich zu 58 s/Bild der RTX 4090 (285 % schneller). Die A100 gewinnt 6 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was zeigt, dass beide GPUs gleichermaßen für die Bildgenerierung geeignet sind.
Für hochkonkurrente Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) bietet die A100 einen 14 % höheren Durchsatz als die RTX 4090 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die A100 282 Bilder/min im Vergleich zu 217 Bildern/min der RTX 4090 (30 % schneller). Die A100 gewinnt 1 von 2 Visionstests, was zeigt, dass beide GPUs produktionsreife Vision-Workloads gleichermaßen gut bewältigen.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und RTX 4090 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. vLLM-Benchmarks zeigen, wie A100 und RTX 090 mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Getestete Modelle sind Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie A100 und RTX 4090 Ihre Bild-Workloads verarbeiten.
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 zur Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie A100 und RTX 4090 hochskalierbare visuelle KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Inhaltsmoderation, 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 fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Ausgehend von der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie A100 und RTX 4090 im Gesamtvergleich für KI-Workloads abschneiden. 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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