Bezpośrednie porównanie wydajności między A100 i RTX 3090 na podstawie 26 ustandaryzowanych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa 23 z 26 testów (88% wskaźnik wygranych), podczas gdy RTX 3090 wygrywa 3 testy. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane dotyczące wydajności w rzeczywistych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele jednoczesnych żądań, A100 jest o 46% szybszy niż RTX 3090 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, A100 osiąga 826 tokenów/s w porównaniu do 583 tokenów/s dla RTX 3090 (o 42% szybciej). A100 wygrywa 2 z 2 testów przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, zarówno A100, jak i RTX 3090 zapewniają niemal identyczny czas odpowiedzi w 8 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając qwen3-coder:30b, A100 generuje 115 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 133 tokeny/s (13% wolniej). A100 wygrywa 7 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest o 73% szybszy niż RTX 3090 (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-large, A100 generuje 4,0 obrazów/min w porównaniu do 0,72 obrazów/min dla RTX 3090 (450% szybciej). A100 wygrywa 12 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia o 90% wyższą przepustowość niż RTX 3090 (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 147 obrazów/min dla RTX 3090 (92% szybciej). A100 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z A100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze testy wydajności automatycznie z serwerów wyposażonych w karty GPU typu A100 i RTX 3090 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak A100 i RTX 3090 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami - idealne dla chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy porównawcze Ollama mierzą szybkość pojedynczego żądania dla osobistych asystentów AI i rozwoju lokalnego. Testowane modele obejmują Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1i inne.
Testy generowania obrazów obejmują Flux, SDXL, and SD3.5 architektury. Jest to kluczowe dla generowania sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skup się na szybkości generowania pojedynczych zapytań, aby zrozumieć, jak A100 i RTX 3090 obsługują Twoje obciążenia związane z obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów z wysokie obciążenie współbieżne (16-64 żądań równoległych) wykorzystując dane z rzeczywistych testów. LLaVA 1.5 7B (Model wizyjno-językowy z 7 miliardami parametrów) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatów z golden retrieverem, testując rozumienie sceny i wnioskowanie wizualne w rozmiarze partii 32 w celu zgłoszenia. obrazów na minutę. TrOCR-base Model OCR o 334 milionach parametrów przetwarza 2750 stron dzieła Szekspira „Hamlet” zeskanowanych z historycznych książek o typografii epoki, mierząc wydajność przy wielkości partii 16. stron na minutę w celu digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak A100 i RTX 3090 radzą sobie z obciążeniami wizualnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej - kluczowe dla moderacji treści, przetwarzania dokumentów i automatycznej analizy obrazów.
Uwzględniamy również moc obliczeniową CPU (wpływającą na tokenizację i przetwarzanie wstępne) oraz prędkość dysków NVMe (kluczową dla ładowania dużych modeli i zbiorów danych) - dający pełen obraz Twoich obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją.
Ten TAIFlops Wynik (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki testów wydajności AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokazuje, jak A100 i RTX 3090 wypadają pod względem ogólnej wydajności w obciążeniach związanych ze sztuczną inteligencją. Dowiedz się więcej o TAIFlops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wartości referencyjne reprezentują wartości medianowe z wielu uruchomień testowych.
Zamów serwer GPU z A100 Zamów serwer GPU z RTX 3090 Zobacz wszystkie testy porównawcze