Comparaison directe des performances entre le A100 et RTX 4080 Super Pro sur 26 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 21 des 26 références (taux de victoire de 81 %), tandis que la RTX 4080 Super Pro remporte 5 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement 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 58 % plus rapide que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, l'A100 atteint 826 tokens/s contre 549 tokens/s pour la RTX 4080 Super Pro (50 % plus rapide). L'A100 remporte 2 tests sur 2 de haut débit, 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 18 % plus rapide que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant qwen3-coder:30b, l'A100 génère 115 tokens/s tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 158 tokens/s (27 % plus lent). L'A100 remporte 7 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour Stable Diffusion, SDXL et les charges de travail Flux, l'A100 est 26 % plus rapide que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 12 benchmarks). En testant sdxl, l'A100 termine à 23 images/min contre 17 images/min pour la RTX 4080 Super Pro (40 % plus rapide). L'A100 remporte 12 tests de génération d'images sur 12, ce qui en fait le GPU privilégié pour l'art de l'IA et la génération d'images.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), l'A100 offre un débit 52 % plus élevé que le RTX 4080 Super Pro (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, l'A100 traite 282 images/min contre 175 images/min pour le RTX 4080 Super Pro (61 % plus rapide). L'A100 remporte 2 tests de vision sur 2, ce qui en fait le GPU de choix pour le traitement de documents à grande échelle et l'IA multimodale.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type A100 et RTX 4080 Super Pro dans notre parc. Contrairement aux tests de 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 concrètes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les A100 et RTX 4080 Super Pro fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées - parfaits pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs d'API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de réponse pour une seule requête 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 par IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération de requêtes uniques pour comprendre comment A100 et RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro 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 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 4080 Super Pro se comparent globalement pour les charges de travail 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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