Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX 3090 i A100 w 26 ustandaryzowanych testach wydajności zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 3090 wygrywa 3 z 26 testów (wskaźnik wygranych 12%), podczas gdy A100 wygrywa 23 testy. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając dane dotyczące wydajności w rzeczywistych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługujących wiele współbieżnych żądań, RTX 3090 jest o 32% wolniejszy niż A100 (mediana z 2 testów porównawczych). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 3090 osiąga 583 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 826 tokenów/s (o 29% wolniejszy). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co czyni A100 lepiej dostosowanym do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, zarówno RTX 3090, jak i A100 zapewniają niemal identyczny czas odpowiedzi w 8 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając qwen3-coder:30b, RTX 3090 generuje 133 tokenów/s w porównaniu do 115 tokenów/s dla A100 (15% szybciej). RTX 3090 wygrywa 1 na 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni A100 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 3090 jest o 39% wolniejszy niż A100 (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-large, RTX 3090 generuje 0,72 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 4,0 obrazów/min (o 82% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 3090 zapewnia o 47% niższą przepustowość w porównaniu do A100 (mediana z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX 3090 przetwarza 147 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazy/min (o 48% wolniej). RTX 3090 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z RTX 3090 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze wyniki testów automatycznie z serwerów wyposażonych w karty GPU typu RTX 3090 i A100 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI – zapewniając przejrzyste, dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki systemy multiagentowe oraz serwery API. Testy porównawcze Ollama mierzą szybkość pojedynczego żądania dla osobistych asystentów AI i lokalnego tworzenia oprogramowania. Testowane modele obejmują Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1i inne.
Testy generowania obrazów obejmują Flux, SDXL, and SD3.5 architektur. Ma to kluczowe znaczenie dla generowania sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skupiamy się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak RTX 3090 i A100 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 RTX 3090 i A100 radzą sobie z obciążeniami pracochłonnymi w zakresie wizualnej sztucznej inteligencji – 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 wydajności AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), wynik ten natychmiast pokazuje, jak RTX 3090 i A100 wypadają w porównaniu 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 RTX 3090 Zamów serwer GPU z A100 Zobacz wszystkie testy porównawcze