RTX A4000 vs V100 - GPU Benchmark Sammenligning

Direkte præstationssammenligning mellem RTX A4000 og V100 på tværs af 19 standardiserede AI-benchmarks indsamlet fra vores produktionsflåde. Test viser, at RTX A4000 vinder 7 ud af 19 benchmarks (37% win rate), mens V100 vinder 12 tests. Alle benchmarkresultater indsamles automatisk fra aktive lejeservere, hvilket giver real-world performance data.

vLLM High-Throughput Inference: RTX A4000 29% langsommere

For produktions-API-servere og multi-agent AI-systemer, der kører flere samtidige forespørgsler, er RTX A4000 29 % langsommere end V100 (medianen på tværs af 1 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B når RTX A4000 163 tokens/s, mens V100 opnår 230 tokens/s (29 % langsommere). RTX A4000 vinder ingen ud af 1 high-throughput-tests, hvilket gør V100 bedre egnet til produktions-API-workloads.

Ollama Single-User Inference: RTX A4000 34% langsommere

For personlige AI-assistenter og lokal udvikling med en enkelt forespørgsel ad gangen er RTX A4000 34% langsommere end V100 (median over 4 benchmarks). Ved kørsel af llama3.1:8b genererer RTX A4000 76 tokens/s, mens V100 opnår 118 tokens/s (36% langsommere). RTX A4000 vinder ingen ud af 4 single-user tests, hvilket gør V100 til det bedre valg til lokal AI-udvikling.

Billedgenerering: RTX A4000 omtrent samme ydeevne

For Stable Diffusion, SDXL og Flux workloads, præsterer både RTX A4000 og V100 næsten identisk på tværs af 10 benchmarks. Ved test af sd3.5-large, fuldfører RTX A4000 med 0,58 billeder/min vs. V100's 0,50 billeder/min (15% hurtigere). RTX A4000 vinder 6 ud af 10 billedgenereringstests, hvilket gør den til det foretrukne GPU til AI kunst og billedgenerering.

Vision AI: RTX A4000 24% lavere gennemløb

For højkonkurrence vision workloads (16-64 parallelle forespørgsler) leverer RTX A4000 24% lavere throughput end V100 (medianen af 2 benchmarks). Ved test af trocr-base behandler RTX A4000 474 sider/min, mens V100 opnår 655 sider/min (28% langsommere). RTX A4000 vinder ingen af 2 vision tests, hvilket gør V100 til det bedre valg for høj-throughput vision AI workloads.

Om disse benchmarks af RTX A4000 vs V100

Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med GPU'er af typen RTX A4000 og V100 i vores flåde. I modsætning til syntetiske laboratorietests kommer disse resultater fra faktiske produktionsservere, der håndterer faktiske AI-workloads - hvilket giver dig gennemsigtige, real-world performance-data.

LLM Inferens Benchmarks

Vi tester begge vLLM (Høj-gennemstrømning) og Ollama (Enkeltbruger) frameworks. vLLM benchmarks viser, hvordan RTX A4000 og V100 præsterer med 16-64 samtidige forespørgsler – perfekt til produktionschatbots, multi-agent AI-systemer og API-servere. Ollama benchmarks måler hastigheden for enkeltforespørgsler til personlige AI-assistenter og lokal udvikling. Testede modeller inkluderer Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, og mere.

Billedgenereringsbenchmarks

Billedgenererings benchmarks dækker Flux, SDXL, and SD3.5 arkitekturer. Det er afgørende for AI-kunstgenerering, designprototyper og kreative applikationer. Fokusér på hastigheden af enkelt-prompt-generering for at forstå, hvordan RTX A4000 og V100 håndterer dine billedbelastninger.

Vision AI Benchmarks

Vision benchmarks tester multimodal og dokumentbehandling med høj samtidige belastning (16-64 parallel anmodninger) ved hjælp af virkelige testdata. LLaVA 1.5 7B (7B parameter Vision-Language Model) analyserer et fotografi af en ældre kvinde i et blomsterfelt med en golden retriever, og tester scene forståelse og visuel ræsonnement med en batchstørrelse på 32 for at rapportere billeder pr. minut. TrOCR-base (334M parameter OCR-model) behandler 2.750 sider af Shakespeares Hamlet, der er scannet fra historiske bøger med periodisk typografi ved batchstørrelse 16, og måler sider per minut til dokumentdigitalisering. Se, hvordan RTX A4000 og V100 håndterer produktionsskala visuelle AI-workloads - kritisk for indholdsmoderation, dokumentbehandling og automatiseret billedanalyse.

Systemydelse

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 Score

The TAIFlops (Trooper AI FLOPS)-scoren vist i den første række kombinerer alle AI benchmark-resultater til et enkelt tal. Ved at bruge RTX 3090 som baseline (100 TAIFlops), fortæller denne score dig øjeblikkeligt, hvordan RTX A4000 og V100 sammenlignes overordnet set for AI-workloads. Læs mere om TAIFlops →

Bemærk: Resultaterne kan variere afhængigt af systembelastning og konfiguration. Disse benchmarks repræsenterer medianværdier fra flere testkørsler.