Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX 5090 i A100 w 26 ustandaryzowanych testach wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 5090 wygrywa 24 z 26 testów (92% wskaźnik wygranych), podczas gdy A100 wygrywa 2 testy. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów wynajmu, zapewniając dane dotyczące wydajności w rzeczywistych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele współbieżnych żądań, RTX 5090 jest o 18% szybszy niż A100 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 5090 osiąga 954 tokenów/s w porównaniu do 826 tokenów/s dla A100 (16% szybszy). RTX 5090 wygrywa 2 z 2 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go silniejszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX 5090 jest o 61% szybszy niż A100 (mediana z 8 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX 5090 generuje 264 tokenów/s w porównaniu do 154 tokenów/s dla A100 (szybciej o 71%). RTX 5090 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, dzięki czemu jest idealny do osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 5090 jest o 31% szybszy niż A100 (mediana z 12 testów porównawczych). Testując sdxl, RTX 5090 generuje 31 obrazów/min w porównaniu do 23 obrazów/min dla A100 (33% szybciej). RTX 5090 wygrywa 12 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 5090 zapewnia przepustowość wyższą o 29% w porównaniu do A100 (mediana z 2 testów). Testując trocr-base, RTX 5090 przetwarza 1976 stron/min w porównaniu do 1420 stron/min w przypadku A100 (szybciej o 39%). RTX 5090 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z RTX 5090 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX 5090 i A100 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych 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 5090 i A100 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. Jest to kluczowe dla generowania grafiki AI, prototypowania projektów i zastosowań kreatywnych. Skupiamy się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak RTX 5090 i A100 obsługują 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 5090 i A100 radzą sobie z obciążeniami związanymi z wizualną sztuczną inteligencją w skali produkcyjnej – 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 RTX 5090 i A100 wypadają w porównaniu pod względem obciążenia pracami związanymi 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 5090 Zamów serwer GPU z A100 Zobacz wszystkie testy porównawcze