Direct performance comparison between the A100 and RTX Pro 5000 Blackwell across 26 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the A100 winning 6 out of 26 benchmarks (23% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 20 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the A100 is 69% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the A100 reaches 826 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s (65% slower). The A100 wins none out of 2 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the A100 is 21% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 8 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the A100 generates 41 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 54 tokens/s (24% slower). The A100 wins none out of 8 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads liefern sowohl das A100 als auch das RTX Pro 5000 Blackwell über 12 Benchmarks hinweg fast identische Ergebnisse. Bei der Prüfung mit sd3.5-medium erzeugt das A100 8,9 Bilder/Minute, während das RTX Pro 5000 Blackwell auf 11 Bilder/Minute kommt (also 18 % langsamer). Das A100 gewinnt dabei 4 von 12 Tests zur Bildgenerierung, sodass sich das RTX Pro 5000 Blackwell für Stable-Diffusion-Aufgaben besser eignet.
Für hochkonkurrierende Vision-Arbeitslasten (16–64 parallele Anfragen) erzielen sowohl das A100 als auch das RTX Pro 5000 Blackwell fast identischen Durchsatz über 2 Benchmarks hinweg. Beim Test von tocr-base verarbeitet das A100 1420 Seiten pro Minute, während das RTX Pro 5000 Blackwell 1505 Seiten pro Minute erreicht (um 6 % langsamer). In keinem der beiden Vision-Tests setzt sich das A100 durch, sodass das RTX Pro 5000 Blackwell bei hochdurchsatzintensiven Vision-KI-Arbeitslasten die bessere Wahl darstellt.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und RTX Pro 5000 Blackwell aus unserer Flotte erfasst. Anders als bei synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Arbeitslasten abwickeln – damit erhalten Sie transparente, praxisrelevante Performancedaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks verdeutlichen die Leistung von A100 und RTX Pro 5000 Blackwell bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Mit den Ollama-Benchmarks messen wir die Verarbeitungsgeschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u.a. Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
Flux, SDXL und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungsbenchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Designprototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie A100 und RTX Pro 5000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen multimodale und Dokumentenverarbeitung unter hoher Auslastung (16–64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (Vision-Language-Modell mit 7 Mrd. Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei Szenenverständnis sowie visuelle Inferenz bei einer Batchgröße von 32 zur Angabe von Bildern pro Minute. Das Modell TrOCR-base (OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares „Hamlet“, eingescannt aus historischen Büchern mit historischer Schriftart, bei einer Batchgröße von 16 und ermittelt damit die Leistung in Seiten pro Minute für die Dokumentendigitalisierung. Hier sehen Sie, wie A100 und RTX Pro 5000 Blackwell produktionsrelevante visuelle KI-Aufgaben bewältigen – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenverarbeitung und automatisierte Bildanalysen.
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.
Die TAIFlops-Kennzahl (Trooper AI-FLOPS) aus der ersten Zeile vereint alle Ergebnisse von KI-Leistungstests zu einem einzigen Wert. Basierend auf dem RTX 3090 als Referenzpunkt (100 TAIFlops) gibt diese Kennzahl einen direkten Vergleich zwischen A100 und RTX Pro 5000 Blackwell für Ihre KI-Anwendungsfälle wieder.Mehr zum Thema TAIFlops erfahren Sie hier →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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