Comparaison directe des performances entre le A100 et RTX 4070 Ti Super sur 18 références standardisées en matière d'IA collectées à partir de notre flotte de production. Les tests montrent que l'A100 remporte les 18 benchmarks sur 18, tandis que la RTX 4070 Ti Super n'en remporte aucun. Tous les résultats des benchmarks sont automatiquement collectés à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, l'A100 est 242% plus rapide que la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 1 benchmark). Pour Qwen/Qwen3-4B, l'A100 atteint 826 tokens/s contre 242 tokens/s pour la RTX 4070 Ti Super (242% plus rapide). L'A100 remporte 1 test de haut débit sur 1, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l'A100 est 28 % plus rapide que la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 3 benchmarks). En exécutant qwen3:8b, l'A100 génère 128 tokens/s contre 100 tokens/s pour la RTX 4070 Ti Super (28 % plus rapide). L'A100 remporte 3 tests sur 3 en mode utilisateur unique, ce qui le rend idéal pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, l'A100 est 82 % plus rapide que la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 10 benchmarks). En testant sd3.5-medium, l'A100 se termine en 6,7 s/image contre 64 s/image pour la RTX 4070 Ti Super (849 % plus rapide). L'A100 remporte 10 des 10 tests de génération d'images, ce qui en fait le GPU préféré pour l'art et la génération d'images par IA.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), l'A100 offre un débit 297 % supérieur à celui de la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, l'A100 traite 282 images/min contre 45 images/min pour la RTX 4070 Ti Super (520 % plus rapide). L'A100 remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU privilégié pour le traitement de documents à grande échelle et l'IA multimodale.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir des serveurs équipés de GPU de type A100 et RTX 4070 Ti Super de notre flotte. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles – vous offrant des données de performance transparentes et réelles.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les A100 et RTX 4070 Ti Super fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – parfaits pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de traitement des requêtes uniques pour les assistants IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. Ceci est essentiel pour la génération d'art IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les A100 et RTX 4070 Ti Super gèrent vos charges de travail d'image.
Les benchmarks de vision testent le traitement multimodal et documentaire avec charge concurrente élevée (16-64 requêtes parallèles) en utilisant des données de test réelles. LLaVA 1.5 7B (Modèle de Langue Vision-Langue de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d'une femme âgée dans un champ de fleurs avec un golden retriever, testant la compréhension de la scène et le raisonnement visuel par lots de 32 pour établir un rapport. images par minute. TrOCR-base (Modèle OCR de 334M paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées à partir de livres anciens avec une typographie d'époque par lots de 16, en mesurant pages par minute pour la numérisation de documents. Découvrez comment les A100 et RTX 4070 Ti Super gèrent les charges de travail d'IA visuelle à grande échelle – essentielles pour la modération de contenu, le traitement de documents et l'analyse automatisée d'images.
Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.
Le TAIFlops Le score (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment l'A100 et la RTX 4070 Ti Super se comparent globalement pour les charges de travail d'IA. En savoir plus sur TAIFlops →
Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.
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