Direkte præstationssammenligning mellem A100 og RTX 3090 på tværs af 26 standardiserede AI-benchmarks indsamlet fra vores produktionsflåde. Testene viser, at A100 vinder 23 ud af 26 benchmarks (88 % gevinstrate), mens RTX 3090 vinder 3 tests. Alle benchmarkresultater indsamles automatisk fra aktive lejeservere og giver real-world performance data.
For produktions-API-servere og multi-agent AI-systemer, der kører flere samtidige forespørgsler, er A100 46% hurtigere end RTX 3090 (median på tværs af 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B opnår A100 826 tokens/s vs RTX 3090's 583 tokens/s (42% hurtigere). A100 vinder 2 ud af 2 high-throughput tests, hvilket gør det til det stærkere valg til produktions-chatbots og batch-processing.
For personlige AI-assistenter og lokal udvikling med én forespørgsel ad gangen leverer både A100 og RTX 3090 næsten identiske responstider på tværs af 8 Ollama benchmarks. Ved kørsel af qwen3-coder:30b genererer A100 115 tokens/s, mens RTX 3090 opnår 133 tokens/s (13% langsommere). A100 vinder 7 ud af 8 single-user tests, hvilket gør den ideel til personlige kodningsassistenter og prototyping.
For Stable Diffusion, SDXL og Flux workloads er A100 73% hurtigere end RTX 3090 (medianen over 12 benchmarks). Ved test af sd3.5-large fuldfører A100 4,0 billeder/min vs RTX 3090's 0,72 billeder/min (450% hurtigere). A100 vinder 12 ud af 12 billedgenereringstests, hvilket gør den til den foretrukne GPU til AI kunst og billedgenerering.
```json { "translated_text": "For høj-konkurrence vision workloads (16-64 parallel forespørgsler), leverer A100 90% højere throughput end RTX 3090 (median på tværs af 2 benchmarks). Test af llava-1.5-7b, behandler A100 282 billeder/min vs RTX 3090's 147 billeder/min (92% hurtigere). A100 vinder 2 ud af 2 vision tests, hvilket gør det foret ud af 2 vision tests, hvilket gør det foret ud af 2 vision tests, hvilket gør det foret 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 8 2 2 2 8 2 64 2 2 2 5 2 2 5 2 5 2 5 2 5 5 5 5 5 5 5 5 6 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 or 5 5 5 5 5 5 5 5 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2555 5 5 55 5 55 5555 5555555555, making it making5,555555555555.5555.555555555555555555,555555555555. making55555.55555555555555.55555.55555555555. g, making5.555, 555, 25555,5.55,5.5.5.5,555.5.,555.5.,5,. ,5,. ,.
Bestil en GPU-server med A100 Alle GPU Server Benchmarks
Indlæser benchmarkdata...
Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med GPU'er af typen A100 og RTX 3090 i vores flåde. I modsætning til syntetiske laboratorietests kommer disse resultater fra faktiske produktionsservere, der håndterer faktiske AI-workloads - hvilket giver dig gennemsigtige, real-world performance data.
Vi tester begge vLLM (Høj-gennemstrømning) og Ollama (Enkeltbruger) frameworks. vLLM benchmarks viser, hvordan A100 og RTX 3090 klarer sig med 16-64 samtidige forespørgsler – perfekt til produktions chatbots, multi-agent AI systemer og API servere. Ollama benchmarks måler hastigheden for enkeltforespørgsler til personlige AI assistenter og lokal udvikling. Testede modeller inkluderer Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, og mere.
Billedgenererings benchmarks dækker Flux, SDXL, and SD3.5 arkitekturer. Det er afgørende for AI-kunstgenerering, designprototyper og kreative applikationer. Fokuser på enkelt-prompt-hastighed for at forstå, hvordan A100 og RTX 3090 håndterer dine billedbelastninger.
Vision benchmarks tester multimodal og dokumentbehandling med høj samtidige belastning (16-64 parallel anmodninger) ved hjælp af virkelige testdata. LLaVA 1.5 7B (7B parameter Vision-Language Model) analyserer et fotografi af en ældre kvinde i et blomsterfelt med en golden retriever, og tester scene forståelse og visuel ræsonnement med en batchstørrelse på 32 for at rapportere billeder pr. minut. TrOCR-base (334M parameter OCR-model) behandler 2.750 sider af Shakespeares Hamlet, der er scannet fra historiske bøger med periodisk typografi ved batchstørrelse 16, og måler sider per minut til dokumentdigitalisering. Se, hvordan A100 og RTX 3090 håndterer visuelle AI-arbejdsbelastninger i produktionsskala – kritisk for indholdsmoderering, dokumentbehandling og automatiseret billedanalyse.
Vi inkluderer også CPU-ydelse (der påvirker tokenisering og forbehandling) og NVMe-lagringshastigheder (afgørende for indlæsning af store modeller og datasæt) – det fulde billede af dine AI-arbejdsbelastninger.
The TAIFlops (Trooper AI FLOPS) scoren vist i den første række kombinerer alle AI benchmarkresultater til et enkelt tal. Ved at bruge RTX 3090 som baseline (100 TAIFlops) fortæller denne score dig øjeblikkeligt, hvordan A100 og RTX 3090 sammenlignes overordnet for AI workloads. Læs mere om TAIFlops →
Bemærk: Resultaterne kan variere afhængigt af systembelastning og konfiguration. Disse benchmarks repræsenterer medianværdier fra flere testkørsler.
Bestil en GPU-server med A100 Bestil en GPU-server med RTX 3090 Se alle benchmarks