Comparaison directe des performances entre le RTX 4090 et A100 sur 26 références standardisées en matière d'IA collectées à partir de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 4090 remporte 15 des 26 références (taux de victoire de 58 %), tandis que l'A100 remporte 11 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 4090 est 19 % plus lente que la A100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4090 atteint 706 tokens/s tandis que la A100 atteint 826 tokens/s (14 % plus lente). La RTX 4090 ne remporte aucun des 2 tests de débit élevé, ce qui rend la A100 mieux 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, la RTX 4090 est 11 % plus rapide que la A100 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant gpt-oss:20b, la RTX 4090 génère 183 tokens/s contre 150 tokens/s pour la A100 (22 % plus rapide). La RTX 4090 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, les RTX 4090 et A100 offrent des performances presque identiques sur 12 benchmarks. En testant sd3.5-large, le RTX 4090 se termine en 58 s/image tandis que l'A100 atteint 15 s/image (74 % plus lent). Le RTX 4090 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 haute concurrence (16-64 requêtes parallèles), le RTX 4090 et l'A100 offrent des débits presque identiques sur 2 benchmarks. En testant llava-1.5-7b, le RTX 4090 traite 217 images/min tandis que l'A100 atteint 282 images/min (23 % plus lent). Le RTX 4090 remporte 1 test de vision sur 2, 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 RTX 4090 et A100 de 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 réalistes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 4090 et A100 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées - parfait 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 les RTX 4090 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 4090 et A100 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 la RTX 4090 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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