Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4090 Pro und A100 aus 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 Pro 15 von 26 Benchmarks gewinnt (58% Gewinnrate), während die A100 11 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 bearbeiten, ist die RTX 4090 Pro 53 % schneller als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 4090 Pro 810 Tokens/s im Vergleich zu den 550 Tokens/s der A100 (47 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests und ist somit die stärkere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die RTX 4090 Pro als auch die A100 in 8 Ollama-Benchmarks nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4090 Pro 175 Token/s im Vergleich zu den 150 Token/s der A100 (17 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 7 von 8 Tests für einzelne Benutzer und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads zeigen sowohl die RTX 4090 Pro als auch die A100 in 12 Benchmarks nahezu identische Leistungen. Beim Test von sd3.5-medium erreicht die RTX 4090 Pro 9,7 Bilder/min im Vergleich zu den 8,9 Bildern/min der A100 (9 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 6 von 12 Tests zur Bildgenerierung, was zeigt, dass beide GPUs gleichermaßen für die Bildgenerierung geeignet sind.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefern sowohl die RTX 4090 Pro als auch die A100 über 2 Benchmarks nahezu identischen Durchsatz. Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 Pro 266 Bilder/min, während die A100 282 Bilder/min erreicht (5 % langsamer). Die RTX 4090 Pro gewinnt 1 von 2 Vision Tests, was zeigt, dass beide GPUs Produktions-Vision-Workloads gleichermaßen gut bewältigen.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4090 Pro und A100 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 RTX 4090 Pro und A100 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 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 Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4090 Pro und A100 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 für die Dokumentdigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 4090 Pro und A100 groß angelegte 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 Die (Trooper AI FLOPS)-Punktzahl in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt diese Punktzahl sofort, wie RTX 4090 Pro 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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