Comparaison directe des performances entre le A100 et RTX Pro 6000 Blackwell sur 26 références standardisées en matière d'IA collectées à partir de notre flotte de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 3 des 26 références (taux de victoire de 12 %), tandis que le RTX Pro 6000 Blackwell remporte 23 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 65 % plus lent que le RTX Pro 6000 Blackwell (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, l'A100 atteint 550 tokens/s tandis que le RTX Pro 6000 Blackwell atteint 1531 tokens/s (64 % plus lent). L'A100 ne remporte aucun des 2 tests de débit élevé, ce qui fait du RTX Pro 6000 Blackwell le choix le plus approprié pour les charges de travail API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l'A100 est 29 % plus lent que le RTX Pro 6000 Blackwell (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b, l'A100 génère 154 tokens/s tandis que le RTX Pro 6000 Blackwell atteint 226 tokens/s (32 % plus lent). L'A100 ne remporte aucun des 8 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait du RTX Pro 6000 Blackwell le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, l'A100 est 37 % plus lent que le RTX Pro 6000 Blackwell (médiane sur 12 benchmarks). Lors de tests avec sd3.5-medium, l'A100 complète 8,9 images/min tandis que le RTX Pro 6000 Blackwell atteint 17 images/min (48 % plus lent). L'A100 ne remporte aucun des 12 tests de génération d'images, faisant du RTX Pro 6000 Blackwell le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), l’A100 offre un débit inférieur de 40 % à celui de la RTX Pro 6000 Blackwell (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, l’A100 traite 1420 pages/min tandis que la RTX Pro 6000 Blackwell atteint 2554 pages/min (44 % plus lent). L’A100 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la RTX Pro 6000 Blackwell le meilleur choix pour les charges de travail d’IA de vision à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type A100 et RTX Pro 6000 Blackwell 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 Pro 6000 Blackwell fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées - parfait 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 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 l'A100 et la RTX Pro 6000 Blackwell 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 Pro 6000 Blackwell 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 Pro 6000 Blackwell 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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