Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 3090 und RTX A4000 basierend auf 19 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte erhoben wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 3090 alle 19 von 19 Benchmarks gewinnt, während die RTX A4000 keinen einzigen Gewinn erzielt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern realitätsnahe Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 3090 257 % schneller als die RTX A4000 (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 3090 583 Tokens/s im Vergleich zu 163 Tokens/s der RTX A4000 (257 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 1 von 1 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung bei jeweils einer Anfrage ist die RTX 3090 um 87 % schneller als die RTX A4000 (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX 3090 145 Tokens/s gegenüber 76 Tokens/s der RTX A4000 (91 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 4 von 4 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 3090 um 44 % schneller als die RTX A4000 (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sdxl benötigt die RTX 3090 5,4 s/Bild im Vergleich zu 7,9 s/Bild der RTX A4000 (47 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 10 von 10 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die RTX 3090 einen 154 % höheren Durchsatz als die RTX A4000 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 3090 147 Bilder/min im Vergleich zu 42 Bildern/min der RTX A4000 (250 % schneller). Die RTX 3090 gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist somit die bevorzugte GPU für Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 3090 und RTX A4000 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 3090 und RTX A4000 mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen umgehen – 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 Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 3090 und RTX A4000 Ihre Bild-Workloads 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 zur Dokumentdigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 3090 und RTX A4000 Produktionsmaßstäbliche visuelle KI-Workloads verarbeiten – 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 fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert auf einen Blick, wie RTX 3090 und RTX A4000 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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