Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 3090 und A100 auf 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 3 von 26 Benchmarks gewinnt (12 % Gewinnrate), während die A100 23 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 RTX 3090 um 32 % langsamer als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 3090 583 Tokens/s, während die A100 826 Tokens/s erreicht (29 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 2 Durchsatztests, was die A100 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit einer Anfrage gleichzeitig liefern sowohl die RTX 3090 als auch die A100 nahezu identische Antwortzeiten über 8 Ollama-Benchmarks. Beim Ausführen von qwen3-coder:30b generiert die RTX 3090 133 Token/s im Vergleich zu 115 Token/s der A100 (15 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 1 von 8 Single-User-Tests, was die A100 zur besseren Wahl für lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 39 % langsamer als die A100 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die RTX 3090 0,72 Bilder/min, während die A100 4,0 Bilder/min erreicht (82 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keinen der 12 Tests zur Bildgenerierung, was die A100 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hoch-parallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 090 47 % geringere Durchsatz als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 3090 147 Bilder/min, während die A100 282 Bilder/min erreicht (48 % langsamer). Die RTX 3090 gewinnt keine der 2 Visionstests, was die A100 zur besseren Wahl für hoch-parallele Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX 3090- und A100-GPUs in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von realen Produktionsservern, die echte KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 3090 und A100 mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen umgehen – ideal für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und 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-Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 3090 und A100 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 RTX 3090 und A100 Produktions-Workloads für visuelle KI bewältigen – kritisch 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. Bei Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 3090 und A100 insgesamt bei 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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