Comparaison directe des performances entre le A100 et RTX 3090 sur 26 références standardisées en matière d'IA collectées à partir de notre parc de serveurs en production. Les tests montrent que l'A100 remporte 23 des 26 références (taux de victoire de 88 %), tandis que la RTX 3090 remporte 3 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
Pour les serveurs d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, l'A100 est 46 % plus rapide que la RTX 3090 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, l'A100 atteint 826 tokens/s contre 583 tokens/s pour la RTX 3090 (42 % plus rapide). L'A100 remporte 2 tests de haut débit sur 2, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l'A100 et la RTX 3090 offrent des temps de réponse presque identiques sur 8 benchmarks Ollama. En exécutant qwen3-coder:30b, l'A100 génère 115 tokens/s tandis que la RTX 3090 atteint 133 tokens/s (13 % plus lent). L'A100 remporte 7 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, l’A100 est 73 % plus rapide que la RTX 3090 (médiane sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-large, l’A100 complète 4,0 images/min contre 0,72 images/min pour la RTX 3090 (450 % plus rapide). L’A100 remporte 12 des 12 tests de génération d’images, ce qui en fait le GPU préféré pour l’art et la génération d’images par IA.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16-64 requêtes parallèles), l'A100 offre un débit 90 % plus élevé que la RTX 3090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, l'A100 traite 282 images/min contre 147 images/min pour la RTX 3090 (92 % plus rapide). L'A100 remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU privilégié pour le traitement de documents à grande échelle et l'IA multimodale.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type A100 et RTX 3090 de notre parc. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant des données de performance transparentes et concrètes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les A100 et RTX 3090 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées - parfaits pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de requête unique pour les assistants IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. Cela est essentiel pour la génération d'art par IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment A100 et RTX 3090 gèrent vos charges de travail d'image.
Les benchmarks de vision testent le traitement multimodal et documentaire avec charge concurrente élevée (16-64 requêtes parallèles) en utilisant des données de test réelles. LLaVA 1.5 7B (Modèle de Langue Vision-Langue de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d'une femme âgée dans un champ de fleurs avec un golden retriever, testant la compréhension de la scène et le raisonnement visuel par lots de 32 pour établir un rapport. images par minute. TrOCR-base (Modèle OCR de 334M paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées à partir de livres anciens avec une typographie d'époque par lots de 16, en mesurant pages par minute pour la numérisation de documents. Découvrez comment les A100 et RTX 3090 gèrent les charges de travail d'IA visuelle à grande échelle, essentielles pour la modération de contenu, le traitement de documents et l'analyse automatisée d'images.
Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.
Le TAIFlops Le score (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment l'A100 et la RTX 3090 se comparent globalement pour les charges de travail d'IA. En savoir plus sur TAIFlops →
Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.
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