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.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, both the A100 and RTX Pro 5000 Blackwell perform nearly identically across 12 benchmarks. Testing sd3.5-medium, the A100 completes at 8.9 images/min while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 11 images/min (18% slower). The A100 wins 4 out of 12 image generation tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for Stable Diffusion workloads.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), both the A100 and RTX Pro 5000 Blackwell deliver nearly identical throughput across 2 benchmarks. Testing trocr-base, the A100 processes 1420 pages/min while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 1505 pages/min (6% slower). The A100 wins none out of 2 vision tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for high-throughput vision AI workloads.
Bestil en GPU-server med A100 Alle GPU-server benchmarkresultater
Indlæser benchmarkdata...
Vores benchmarks samles automatisk fra servere udstyret med GPU’er som A100 og RTX Pro 5000 Blackwell i vores serverpark. I modsætning til syntetiske laboratorieprøver kommer disse resultater fra rigtige produktionsservere, der kører ægte AI-arbejdsbelastninger – og leverer dermed åbenlyse, realistiske ydelsesmål.
Vi tester både vLLM (høj gennemstrømning) og Ollama (single-user)-rammeværker. vLLM-benchmarkene viser, hvordan A100 og RTX Pro 5000 Blackwell yder sig med 16–64 samtidige henvendelser – perfekt til produktionschatbots, multiagent-AI-systemer og API-servere. Ollama-benchmarkene måler hastigheden ved enkeltforespørgsler til personlige AI-assistenter og lokal udvikling. Der testes modeller som inkluderer Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, og flere.
Benchmarkresultater for billedegenerering dækker Flux, SDXL og SD3.5-arkitekturer. Det er afgørende for AI-baseret kunstskabelse, designsprototypeudvikling samt kreative applikationer. Fokus på hastigheden ved generering fra enkelt prompt hjælper med at forstå, hvordan A100 og RTX Pro 5000 Blackwell håndterer jeres billedbelastninger.
Visuelle benchmarktests tester multimodale og dokumentbehandling med høj samtidig belastning (16–64 parallelle anmodninger) ved hjælp af reel testdata. LLaVA 1.5 7B (en visions-sprogmodel på 7 mia. parametre) analyserer et fotografi af en ældre kvinde i et blomsterfelt sammen med en gylden retriever, hvor der testes for sceneforståelse og visuel logik ved batch-størrelse 32 for at rapportere billeder pr. minut. TrOCR-base (et OCR-model på 334 mio. parametre) bearbejder 2.750 sider fra Shakespeares Hamlet, scannet fra historiske bøger med periode-typografi ved batch-størrelse 16, måler sider pr. minut til digitalisering af dokumenter. Se hvordan A100 og RTX Pro 5000 Blackwell klare sig med produktionstunge visuelle AI-opgaver – kritisk for indholdsmoderering, dokumentbehandling og automatiseret billedeanalyse.
Vi inkluderer også CPU-ydelse (der påvirker tokenisering og forbehandling) og NVMe-lagringshastigheder (afgørende for indlæsning af store modeller og datasæt) – det fulde billede af dine AI-arbejdsbelastninger.
TAIFlops (Trooper AI FLOPS)-scoren vist i første række kombinerer alle AI-benchmarkresultater til et enkelt tal. Ved at bruge RTX 3090 som referencepunkt (100 TAIFlops) viser denne score øjeblikkeligt, hvordan A100 og RTX Pro 5000 Blackwell sammenlignes generelt på AI-belastninger. Lær mere om TAIFlops →
Mærkat: Resultaterne kan variere afhængigt af systembelastning og konfiguration. Disse benchmark-værdier repræsenterer medianværdier fra flere testkørsler.
Order a GPU Server with A100 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks