Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX 4090 i A100 w 26 ustandaryzowanych testach wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4090 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 danych o wydajności w rzeczywistych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multi-agentowych uruchamiających wiele współbieżnych żądań, RTX 4090 jest o 19% wolniejszy niż A100 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 4090 osiąga 706 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 826 tokenów/s (o 14% wolniejszy). RTX 4090 nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co sprawia, że A100 jest lepiej przystosowany do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX 4090 jest o 11% szybszy niż A100 (mediana z 8 testów). Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 4090 generuje 183 tokenów/s w porównaniu do 150 tokenów/s A100 (22% szybszy). RTX 4090 wygrywa 7 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym do osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno RTX 4090, jak i A100 osiągają niemal identyczne wyniki w 12 testach porównawczych. Testując sd3.5-large, RTX 4090 generuje obraz w 58 s, podczas gdy A100 potrzebuje 15 s (wolniej o 74%). RTX 4090 wygrywa 6 z 12 testów generowania obrazów, co pokazuje, że obie karty graficzne są równie odpowiednie do tego zadania.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), zarówno RTX {0} jak i A100 zapewniają niemal identyczną wydajność w 2 testach. Testując llava-1.5-7b, RTX 4090 przetwarza 217 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazy/min (23% wolniej). RTX 4090 wygrywa 1 z 2 testów wizyjnych, pokazując, że obie karty graficzne równie dobrze radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer GPU z RTX 4090 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 4090 i A100 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI - zapewniając transparentne, realne dane o wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak RTX 4090 i A100 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami – idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów wieloagentowych AI 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 architektur. Jest to kluczowe dla generowania sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skoncentruj się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak RTX 4090 i A100 obsługują twoje obciążenia związane 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 i A100 radzą sobie z obciążeniami związanymi z wizualną sztuczną inteligencją 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), wynik ten natychmiast mówi, jak RTX 4090 i A100 wypadają pod względem ogólnej wydajności w obciążeniach 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 Zamów serwer GPU z A100 Zobacz wszystkie testy porównawcze