Direkter Leistungsvergleich zwischen A100 und RTX 4070 Ti Super Über 18 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die A100 alle 18 von 18 Benchmarks gewinnt, während die RTX 4070 Ti Super keinen Sieg erzielt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die A100 242 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die A100 826 Token/s im Vergleich zu 242 Token/s der RTX 4070 Ti Super (242 % schneller). Die A100 gewinnt 1 von 1 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
```json { "translated_text": "Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die A100 um 28 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die A100 128 Token/s im Vergleich zu 100 Token/s (28 % schneller). Die A100 gewinnt (3 von 3 Einzelbenutzertests, was sie ideal für persönliche Programmier- bis 3 Einzelbenutzertests, was sie ideal für die 3 Tests, 3 Tests.19, 3 Test 19 Tests18 3 Tests19 Tests3 Tests19 Tests4 Tests19 Tests1 3 Tests 3 Tests 3 Tests Tests 3 Tests3 Tests19 Tests Tests19 Tests Tests Tests Tests 5 Tests 5 Tests Tests Tests 3 Tests 3 Test1 Tests 3 3 Tests 3 Test 3 Tests8 Tests 3 Test8 Tests 3 Test 3 Test 7 3 Tests 3 Tests 3 Test 3 Test 3 Tests 1 Test 8 8 5 Tests 3 Tests 8 Test 8 5 5 8 55 8 5 5 5 8 58 58 8 58 5 588 5 578 5 51 5 5 5 5 5 5 5 5 5 Tests 58 8 5 5 85 58 5858588555 55855855555555855555555555555555 55555 5555555555555555555555555555555
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die A100 82 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die A100 6,7 s/Bild im Vergleich zu 64 s/Bild der RTX 4070 Ti Super (849 % schneller). Die A100 gewinnt 10 von 10 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die A100 einen 297 % höheren Durchsatz als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die A100 282 Bilder/min im Vergleich zu 45 Bildern/min der RTX 4070 Ti Super (520 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist damit die bevorzugte GPU für Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und RTX 4070 Ti Super in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die reale KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie A100 und RTX 4070 Ti Super mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Getestete Modelle sind Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie A100 und RTX 4070 Ti Super Ihre Bild-Workloads bewältigen.
Vision-Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hohe parallele Last (16–64 parallele Anfragen) unter Verwendung realer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7B-Parameter-Vision-Language-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, um Szenenverständnis und visuelle Argumentation bei einer Batchgröße von 32 zu testen. Bilder pro Minute. TrOCR-base (334M Parameter OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet, die aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie gescannt wurden, bei einer Batchgröße von 16, um die gemessene Seitenanzahl pro Minute zu ermitteln. Seiten pro Minute zur Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie A100 und RTX 4070 Ti Super Produktionsmaßstäbe bei visuellen KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Content-Moderation, Dokumentenverarbeitung und automatisierte Bildanalyse.
Wir berücksichtigen auch die CPU-Rechenleistung (die Tokenisierung und Vorverarbeitung beeinflusst) und die NVMe-Speichergeschwindigkeiten (die für das Laden großer Modelle und Datensätze entscheidend sind) – das vollständige Bild für Ihre KI-Workloads.
Der TAIFlops Der (Trooper AI FLOPS)-Wert in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie A100 und RTX 4070 Ti Super insgesamt bei KI-Workloads abschneiden. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
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