Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX Pro 6000 Blackwell und A100 auf 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX Pro 6000 Blackwell 23 von 26 Benchmarks (88 % Erfolgsquote) gewinnt, während die A100 3 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und bieten reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX Pro 6000 Blackwell 189 % schneller als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX Pro 6000 Blackwell 1531 Tokens/s im Vergleich zu den 550 Tokens/s der A100 (178 % schneller). Die RTX Pro 6000 Blackwell gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX Pro 6000 Blackwell 41 % schneller als die A100 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX Pro 6000 Blackwell 226 Token/s gegenüber 154 Token/s der A100 (47 % schneller). Die RTX Pro 6000 Blackwell gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX Pro 6000 Blackwell 61 % schneller als die A100 (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-medium erreicht die RTX Pro 6000 Blackwell 17 Bilder/min im Vergleich zu 8,9 Bildern/min der A100 (93 % schneller). Die RTX Pro 6000 Blackwell gewinnt 12 von 12 Bildgenerierungstests und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX Pro 6000 Blackwell um 68 % höhere Durchsatzraten als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX Pro 6000 Blackwell 2554 Seiten/min im Vergleich zu 1420 Seiten/min der A100 (80 % schneller). Die RTX Pro 6000 Blackwell gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist somit die bevorzugte GPU für Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX Pro 6000 Blackwell und A100 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX Pro 6000 Blackwell und A100 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. 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-gesteuerte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX Pro 6000 Blackwell 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. Erfahren Sie, wie RTX Pro 6000 Blackwell und A100 produktionsmaßstäbliche visuelle 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. Bei Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX Pro 6000 Blackwell 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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