Bezpośrednie porównanie wydajności między A100 i RTX 5090 w oparciu o 26 standardowych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa 2 z 26 testów (8% wskaźnik wygranych), podczas gdy RTX 5090 wygrywa 24 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 wieloagentowych obsługujących wiele jednoczesnych żądań, A100 jest o 16% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, A100 osiąga 826 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 954 tokenów/s (13% wolniej). A100 nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co czyni RTX 5090 bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, A100 jest o 38% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 8 testów porównawczych). Uruchamiając llama3.1:8b, A100 generuje 154 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 264 tokenów/s (o 42% wolniej). A100 nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest o 24% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 12 testów). Testując sdxl, A100 generuje 23 obrazów/min, podczas gdy RTX 5090 osiąga 31 obrazów/min (o 25% wolniej). A100 nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia przepustowość o 22% niższą niż RTX 5090 (mediana z 2 benchmarków). Testując trocr-base, A100 przetwarza 1420 stron/min, podczas gdy RTX 5090 osiąga 1976 stron/min (o 28% wolniej). A100 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z A100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w GPU typu A100 i RTX 5090 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI, zapewniając transparentne i realistyczne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy wydajności vLLM pokazują, jak A100 i RTX 5090 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami - idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy wydajności 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. Ma to kluczowe znaczenie dla generowania grafiki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skup się na szybkości generowania pojedynczych zapytań, aby zrozumieć, jak A100 i RTX 5090 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 5090 radzą sobie z obciążeniami związanymi z wizualną sztuczną inteligencją na skalę produkcyjną - 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 porównawych AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokazuje, jak A100 i RTX 5090 wypadają w porównaniu dla obciążeń 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 5090 Zobacz wszystkie testy porównawcze