Bezpośrednie porównanie wydajności między A100 i RTX 4090 Pro w oparciu o 26 ustandaryzowanych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa 11 z 26 testów (42% wskaźnik wygranych), podczas gdy RTX 4090 Pro wygrywa 15 testów. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele jednoczesnych żądań, A100 jest o 35% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, A100 osiąga 550 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 810 tokenów/s (o 32% wolniejszy). A100 nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co czyni RTX 4090 Pro bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, zarówno A100, jak i RTX 4090 Pro zapewniają niemal identyczne czasy odpowiedzi w 8 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, A100 generuje 124 tokenów/s w porównaniu do 108 tokenów/s w RTX 4090 Pro (15% szybciej). A100 wygrywa 1 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno A100, jak i RTX 4090 Pro osiągają niemal identyczne wyniki w 12 testach porównawczych. Testując sd3.5-medium, A100 generuje 8,9 obrazów/min, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 9,7 obrazów/min (8% wolniej). A100 wygrywa 6 na 12 testów generowania obrazów, co pokazuje, że oba GPU są równie odpowiednie do generowania obrazów.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), zarówno A100, jak i RTX 4090 Pro zapewniają niemal identyczną przepustowość w 2 testach porównawczych. Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 266 obrazów/min dla RTX 4090 Pro (6% szybciej). A100 wygrywa 1 z 2 testów wizyjnych, pokazując, że oba procesory graficzne radzą sobie równie dobrze z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer GPU z A100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy są automatycznie zbierane z wszystkich GPU typu A100 i RTX 4090. W odróżne do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych, obsługujących realne obciążenia AI - dostarczając przezroczystą, realną wydajność.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak A100 i RTX 090 Pro radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami - idealne dla chatbotów produkcyjnych, systemów wieloagentowych AI i serwerów API. Testy porównawcze Ollama mierzą prędkość 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 z wykorzystaniem AI, prototypowania projektów i zastosowań kreatywnych. Skupiamy się na szybkości generowania z pojedynczego zapytania, aby zrozumieć, jak A100 i RTX 4090 Pro 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 dla digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak A100 i RTX 4090 Pro radzą sobie z obciążeniami wizualnej AI na skalę produkcyjną - kluczowymi 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 porównawych AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), wynik ten natychmiast pokazuje, jak A100 i RTX 4090 Pro wypadają pod względem obciążenia pracami 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 Pro Zobacz wszystkie testy porównawcze