Comparaison directe des performances entre le RTX 3090 et A100 sur 26 références standardisées en matière d'IA collectées à partir de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 3090 remporte 3 des 26 références (taux de victoire de 12 %), tandis que l'A100 remporte 23 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, la RTX 3090 est 32 % plus lente que la A100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 3090 atteint 583 tokens/s tandis que la A100 atteint 826 tokens/s (29 % plus lente). La RTX 3090 ne remporte aucun des 2 tests de débit élevé, ce qui fait de la A100 une option plus adaptée aux charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, les RTX 3090 et A100 offrent des temps de réponse presque identiques sur 8 benchmarks Ollama. En exécutant qwen3-coder:30b, le RTX 3090 génère 133 tokens/s contre 115 tokens/s pour l'A100 (15 % plus rapide). Le RTX 3090 remporte 1 test sur 8 pour un utilisateur unique, ce qui fait de l'A100 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour Stable Diffusion, SDXL et les charges de travail Flux, la RTX 3090 est 39 % plus lente que la A100 (médiane sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-large, la RTX 3090 termine à 0,72 images/min tandis que la A100 atteint 4,0 images/min (82 % plus lente). La RTX 3090 ne remporte aucun des 12 tests de génération d'images, ce qui fait de la A100 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 3090 offre un débit inférieur de 47 % à celui de la A100 (médiane sur 2 benchmarks). Lors du test de llava-1.5-7b, la RTX 3090 traite 147 images/min tandis que la A100 atteint 282 images/min (48 % plus lent). La RTX 3090 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la A100 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 RTX 3090 et A100 de notre parc. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail d'IA réelles - vous offrant des données de performance transparentes et réalistes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 3090 et A100 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – idéal pour les chatbots de production, les systèmes d’IA multi-agents et les serveurs d’API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de traitement des requêtes uniques pour les assistants d’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 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 les RTX 3090 et A100 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 RTX 3090 et A100 gèrent les charges de travail d'IA visuelle à grande échelle, ce qui est essentiel 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 la RTX 3090 et l'A100 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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