Comparaison directe des performances entre le A100 et RTX 4090 Pro sur 26 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 11 des 26 références (taux de victoire de 42 %), tandis que la RTX 4090 Pro remporte 15 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement à partir des serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, l'A100 est 35 % plus lent que le RTX 4090 Pro (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, l'A100 atteint 550 tokens/s tandis que le RTX 4090 Pro atteint 810 tokens/s (32 % plus lent). L'A100 ne remporte aucun des 2 tests de haut débit, ce qui fait du RTX 4090 Pro un choix plus approprié pour les charges de travail des API de production.
Pour les assistants personnels d’IA et le développement local avec une seule requête à la fois, l’A100 et la RTX 4090 Pro offrent des temps de réponse presque identiques sur 8 benchmarks Ollama. En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, l’A100 génère 124 tokens/s contre 108 tokens/s pour la RTX 4090 Pro (15 % plus rapide). L’A100 remporte 1 test sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 4090 Pro le meilleur choix pour le développement local de l’IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, l'A100 et la RTX 4090 Pro obtiennent des performances presque identiques sur 12 benchmarks. En testant sd3.5-medium, l'A100 termine à 8,9 images/min tandis que la RTX 4090 Pro atteint 9,7 images/min (8 % plus lent). L'A100 remporte 6 des 12 tests de génération d'images, ce qui montre que les deux GPU sont également adaptés à la génération d'images.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), l'A100 et la RTX 4090 Pro offrent des débits presque identiques sur 2 benchmarks. En testant llava-1.5-7b, l'A100 traite 282 images/min contre 266 images/min pour la RTX 4090 Pro (6% plus rapide). L'A100 remporte 1 des 2 tests de vision, ce qui montre que les deux GPU gèrent également les charges de travail de vision en production.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type A100 et RTX orte 4090 Pro dans notre flotte. Contrairement aux tests de 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 réelles.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les A100 et RTX 4090 Pro fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – parfaits pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs d'API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de réponse pour une seule requête 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. Ceci est essentiel pour la génération d'art 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 l'A100 et la RTX 4090 Pro 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 4090 Pro 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 des 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 4090 Pro 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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