Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 5090 und A100 aus 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 5090 24 von 26 Benchmarks (92% Gewinnrate) gewinnt, während die A100 2 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 verarbeiten, ist die RTX 5090 um 18 % schneller als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 5090 954 Tokens/s im Vergleich zu den 826 Tokens/s der A100 (16 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Hochdurchsatztests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 5090 61 % schneller als die A100 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX 5090 264 Tokens/s im Vergleich zu 154 Tokens/s der A100 (71 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Workloads mit Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die RTX iebisher 31% schneller als die A100 (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sdxl erreicht die RTX 5090 31 Bilder/Min. im Vergleich zu 23 Bildern/Min. der A100 (33% schneller). Die RTX 5090 gewinnt 12 von 12 Bildgenerierungstests und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 5090 einen 29 % höheren Durchsatz als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX 5090 1976 Seiten/min gegenüber 1420 Seiten/min der A100 (39 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist damit 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 5090 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 so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 5090 und A100 mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Einzelanfrageschwindigkeit 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 Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie RTX 5090 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 5090 und A100 Produktionsmaßstäbliche 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 Der (Trooper AI FLOPS)-Wert, der in der ersten Zeile angezeigt wird, fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 5090 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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