Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX 4090 Pro i A100 w oparciu o 26 ustandaryzowanych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4090 Pro wygrywa 15 z 26 testów (58% wskaźnik wygranych), podczas gdy A100 wygrywa 11 testów. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele jednoczesnych żądań, RTX 4090 Pro jest o 53% szybszy niż A100 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 4090 Pro osiąga 810 tokenów/s w porównaniu do 550 tokenów/s dla A100 (szybszy o 47%). RTX 4090 Pro wygrywa 2 z 2 testów o wysokiej 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 RTX 4090 Pro, jak i A100 zapewniają niemal identyczny czas odpowiedzi w 8 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 4090 Pro generuje 175 tokenów/s w porównaniu do 150 tokenów/s w przypadku A100 (17% szybciej). RTX 4090 Pro wygrywa 7 z 8 testów dla pojedynczego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno RTX 4090 Pro, jak i A100 osiągają niemal identyczne wyniki w 12 testach porównawczych. Testując sd3.5-medium, RTX 4090 Pro generuje 9.7 obrazów/min w porównaniu do 8.9 obrazów/min dla A100 (9% szybciej). RTX 4090 Pro wygrywa 6 na 12 testów generowania obrazów, co pokazuje, że oba GPU są równie odpowiednie do tego zadania.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), zarówno RTX 4090 Pro, jak i A100 zapewniają niemal identyczną przepustowość w 2 testach. Testując llava-1.5-7b, RTX 4090 Pro przetwarza 266 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazy/min (o 5% wolniej). RTX 4090 Pro wygrywa 1 z 2 testów wizyjnych, co pokazuje, że oba GPU równie dobrze radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer GPU z RTX 4090 Pro Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 4090 Pro i A100 z naszej floty. W przeciwieństwie do testów laboratoryjnych, wyniki te pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI — zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy wydajności vLLM pokazują, jak RTX 4090 Pro i A100 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami - idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów wieloagentowych AI 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. Jest to kluczowe dla generowania sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skup się na szybkości generowania pojedynczych poleceń, aby zrozumieć, jak RTX 4090 Pro 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 do digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak RTX 4090 Pro i A100 radzą sobie z obciążeniami pracochłonnymi w zakresie wizualnej sztucznej inteligencji – 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 porównawczych AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast informuje, jak RTX 4090 Pro i A100 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 RTX 4090 Pro Zamów serwer GPU z A100 Zobacz wszystkie testy porównawcze