Comparaison directe des performances entre le A100 et RTX 5090 à partir de 26 critères de référence standardisés en matière d'IA collectés à partir de notre parc de serveurs de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 2 des 26 critères de référence (taux de victoire de 8 %), tandis que la RTX 5090 remporte 24 tests. Tous les résultats des critères de référence 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 16 % plus lent que le RTX 5090 (médiane sur 2 références). Pour Qwen/Qwen3-4B, l'A100 atteint 826 tokens/s tandis que le RTX 5090 atteint 954 tokens/s (13 % plus lent). L'A100 ne remporte aucun des 2 tests de haut débit, ce qui fait du RTX 5090 le choix le plus approprié pour les charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l'A100 est 38 % plus lent que la RTX 5090 (médiane sur 8 références). En exécutant llama3.1:8b, l'A100 génère 154 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 264 tokens/s (42 % plus lent). L'A100 ne remporte aucun des 8 tests utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 5090 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, l’A100 est 24 % plus lent que la RTX 5090 (médiane sur 12 références). En testant sdxl, l’A100 termine à 23 images/min tandis que la RTX 5090 atteint 31 images/min (25 % plus lent). L’A100 ne remporte aucun des 12 tests de génération d’images, ce qui fait de la RTX 5090 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), l’A100 offre un débit inférieur de 22 % à celui de la RTX 5090 (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, l’A100 traite 1420 pages/min tandis que la RTX 5090 atteint 1976 pages/min (28 % plus lent). L’A100 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX 5090 le meilleur choix pour les charges de travail d’IA de vision à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type A100 et RTX 5090 de notre parc. 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 5090 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – idéal 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 personnels d'IA 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 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 5090 gèrent vos charges de travail d'images.
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 5090 gèrent les charges de travail d'IA visuelles à grande échelle, essentielles pour la modération de contenu, le traitement des 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 5090 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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