Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4070 Ti Super und A100 Über 18 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 4070 Ti Super in keinem der 18 Benchmarks gewinnt, während die A100 alle 18 Tests gewinnt. 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 ausführen, ist die RTX 4070 Ti Super 71 % langsamer als die A100 (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4070 Ti Super 242 Token/s, während die A100 826 Token/s erreicht (71 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 1 Durchsatztests, was die A100 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4070 Ti Super 22 % langsamer als die A100 (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX 4070 Ti Super 100 Token/s, während die A100 128 Token/s erreicht (22 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt von 3 Single-User-Tests keinen, was die A100 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4070 Ti Super 45 % langsamer als die A100 (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die RTX 4070 Ti Super 64 s/Bild, während die A100 6,7 s/Bild erreicht (89 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keine der 10 Tests zur Bildgenerierung, was die A100 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4070 Ti Super um 63 % geringere Durchsatzleistung als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4070 Ti Super 45 Bilder/min, während die A100 282 Bilder/min erreicht (84 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 2 Vision-Tests, was die A100 zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4070 Ti Super und A100 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von realen Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 4070 Ti Super und A100 mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen umgehen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und die lokale Entwicklung. Zu den getesteten Modellen gehören 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 Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie RTX 4070 Ti Super und A100 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 für die Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 4070 Ti Super und A100 Produktionsmaßstäbe für visuelle KI-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 kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 4070 Ti Super und A100 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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