Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4090 und A100 basierend auf 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 15 von 26 Benchmarks gewinnt (58% Gewinnrate), während die A100 11 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 ausführen, ist die RTX 4090 um 19 % langsamer als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4090 706 Token/s, während die A100 826 Token/s erreicht (14 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt keinen der 2 Durchsatztests, was die A100 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4090 um 11 % schneller als die A100 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4090 183 Token/s gegenüber 150 Token/s der A100 (22 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 7 von 8 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads zeigen sowohl die RTX 4090 als auch die A100 über 12 Benchmarks hinweg nahezu identische Leistungen. Beim Test von sd3.5-large benötigt die RTX 4090 58 s/Bild, während die A100 15 s/Bild erreicht (74 % langsamer). Die RTX 4090 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) liefern sowohl die RTX 4090 als auch die A100 bei 2 Benchmarks nahezu identischen Durchsatz. Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 217 Bilder/min, während die A100 282 Bilder/min erreicht (23 % langsamer). Die RTX 4090 gewinnt 1 von 2 Vision-Tests, was zeigt, dass beide GPUs Produktions-Vision-Workloads gleichermaßen gut bewältigen.
Bestellen Sie einen GPU-Server mit RTX 4090 Alle GPU-Server-Benchmarks
Laden der Benchmark-Daten...
Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4090 und A100 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die reale KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 4090 und A100 mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen umgehen – ideal 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 Erzeugung von KI-Kunst, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4090 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 zur Digitalisierung von Dokumenten. Sehen Sie, wie RTX 4090 und A100 Produktionsmaßstäbe bei visuellen KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentverarbeitung 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 RTX 4090 und A100 insgesamt 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.
Bestellen Sie einen GPU-Server mit RTX 4090 Bestellen Sie einen GPU-Server mit A100 Alle Benchmarks anzeigen