Bezpośrednie porównanie wydajności między A100 i RTX 4090 na podstawie 26 ustandaryzowanych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa 11 z 26 testów (42% wskaźnik wygranych), podczas gdy RTX 4090 wygrywa 15 testów. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o wydajności w rzeczywistych warunkach.
W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługujących wiele jednoczesnych żądań, A100 jest o 23% szybsze niż RTX 4090 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, A100 osiąga 826 tokenów/s w porównaniu do 706 tokenów/s dla RTX 4090 (17% szybsze). A100 wygrywa 2 z 2 testów przepustowości, co czyni go silniejszym 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 4090 zapewniają niemal identyczny czas odpowiedzi w 8 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając gpt-oss:20b, A100 generuje 150 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 osiąga 183 tokenów/s (o 18% wolniej). A100 wygrywa 1 na 8 testów dla pojedynczego użytkownika, co czyni RTX 4090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno A100, jak i RTX 4090 osiągają niemal identyczne wyniki w 12 testach porównawczych. Testując sd3.5-large, A100 generuje obraz w 15 s w porównaniu do 58 s dla RTX 4090 (szybciej o 285%). A100 wygrywa 6 z 12 testów generowania obrazów, co pokazuje, że obie karty graficzne są równie dobrze przystosowane do tego zadania.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia o 14% wyższą przepustowość niż RTX 4090 (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 217 obrazów/min dla RTX 4090 (30% szybciej). A100 wygrywa 1 z 2 testów wizyjnych, pokazując, że oba procesory graficzne równie dobrze radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer GPU z A100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze benchmarki automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu A100 i RTX 4090 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI - zapewniając transparentne, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) ramy. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak A100 i RTX 4090 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami - idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy porównawcze Ollama mierzą szybkość pojedynczego żądania dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Testowane modele obejmują Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1i inne.
Testy generowania obrazów obejmują Flux, SDXL, and SD3.5 architektury. To kluczowe dla generowania obrazów AI, prototypowania projektów i kreatywnych aplikacji. Skoncentruj się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak A100 i RTX 4090 radzą sobie z Twoimi obciążeniami związanymi 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 4090 radzą sobie z obciążeniami wizualnej sztucznej inteligencji na skalę produkcyjną – krytyczne 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 porównawczych AI w jedną liczbę. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast mówi, jak A100 i RTX 4090 wypadają pod względem ogólnej wydajności w obciążeniach związanych z AI. 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 4090 Zobacz wszystkie testy porównawcze