Direkte præstationssammenligning mellem V100 og A100 på tværs af 45 standardiserede AI-benchmarks indsamlet fra vores produktionsflåde. Test viser, at V100 vinder 1 ud af 45 benchmarks (2% vinderprocent), mens A100 vinder 44 tests. Alle benchmarkresultater indsamles automatisk fra aktive lejeservere, hvilket giver real-world performance data.
For produktions-API-servere og multi-agent AI-systemer, der kører flere samtidige forespørgsler, er V100 54 % langsommere end A100 (median over 3 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B når V100 251 tokens/s, mens A100 opnår 550 tokens/s (54 % langsommere). V100 vinder ingen ud af 3 high-throughput tests, hvilket gør A100 bedre egnet til produktions-API-arbejdsbelastninger.
For personlige AI-assistenter og lokal udvikling med én forespørgsel ad gangen er V100 24% langsommere end A100 (medianen af 12 benchmarks). Ved kørsel af llama3.1:8b-instruct-q8_0 genererer V100 86 tokens/s, mens A100 opnår 124 tokens/s (31% langsommere). V100 vinder ingen ud af 12 single-user tests, hvilket gør A100 til det bedre valg for lokal AI-udvikling.
For Stable Diffusion, SDXL og Flux workloads er V100 58% langsommere end A100 (median på tværs af 22 benchmarks). Ved test af sd3.5-medium fuldfører V100 på 51 s/billede, mens A100 opnår 6,7 s/billede (87% langsommere). V100 vinder ingen ud af 22 billedgenereringstests, hvilket gør A100 til det bedre valg for Stable Diffusion workloads.
For højkonkurrence vision workloads (16-64 parallelle forespørgsler) leverer V100 53% lavere throughput end A100 (median over 4 benchmarks). Ved test af llava-1.5-7b behandler V100 53 billeder/min, mens A100 opnår 282 billeder/min (81% langsommere). V100 vinder ingen ud af 4 vision tests, hvilket gør A100 til det bedre valg for high-throughput vision AI workloads.
Bestil en GPU-server med V100 Alle GPU Server Benchmarks
Indlæser benchmarkdata...
Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med GPU'er af typen V100 og A100 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.
Vi tester begge vLLM (Høj-gennemstrømning) og Ollama (Enkeltbruger) frameworks. vLLM benchmarks viser, hvordan V100 og A100 præsterer med 16-64 samtidige forespørgsler - perfekt til produktions chatbots, multi-agent AI systemer og API servere. Ollama benchmarks måler hastigheden for enkelte forespørgsler til personlige AI assistenter og lokal udvikling. Testede modeller inkluderer Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, og mere.
Billedgenererings benchmarks dækker Flux, SDXL, and SD3.5 arkitekturer. Det er afgørende for AI-kunstgenerering, designprototyper og kreative applikationer. Fokusér på hastigheden af generering af enkeltprompt for at forstå, hvordan V100 og A100 håndterer dine billedbelastninger.
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 V100 og A100 håndterer produktionsskala visuelle AI-arbejdsbelastninger – kritisk for indholdsmoderering, dokumentbehandling og automatiseret billedanalyse.
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.
The TAIFlops
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 basislinje (100 TAIFlops) fortæller denne score dig øjeblikkeligt, hvordan V100 og A100 sammenlignes overordnet for AI-workloads.
Læs mere om TAIFlops →Bemærk: Resultaterne kan variere afhængigt af systembelastning og konfiguration. Disse benchmarks repræsenterer medianværdier fra flere testkørsler.
Bestil en GPU-server med V100 Bestil en GPU-server med A100 Se alle benchmarks