Comparaison directe des performances entre le A100 et RTX A4000 sur 19 benchmarks standardisés d'IA collectés à partir de notre parc de serveurs de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 18 des 19 benchmarks (taux de victoire de 95 %), tandis que la RTX A4000 remporte 1 test. Tous les résultats des benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
```json { "translated_text": "Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, l'A100 est 4090 0000000000000000000000000000000
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l'A100 est 97 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 4 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b, l'A100 génère 154 tokens/s contre 76 tokens/s pour la RTX A4000 (102 % plus rapide). L'A100 remporte 4 tests sur 4 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 210 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 10 benchmarks). En testant sd3.5-medium, l'A100 termine à 8,9 images/min contre 1,3 images/min pour la RTX A4000 (593 % plus rapide). L'A100 remporte 10 tests de génération d'images sur 10, ce qui en fait le GPU préféré pour l'art de l'IA et la génération d'images.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), l'A100 offre un débit 386 % supérieur à celui de la RTX A4000 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, l'A100 traite 282 images/min contre 42 images/min pour la RTX A4000 (571 % 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 A4000 de notre flotte. Contrairement aux tests de laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant ainsi des données de performance transparentes et réalistes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les A100 et RTX A4000 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – parfait 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 d'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 à partir d'une seule invite pour comprendre comment A100 et RTX A4000 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 A4000 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 A4000 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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