Comparaison directe des performances entre le A100 et V100 sur 26 benchmarks d'IA standardisés collectés à partir de notre parc de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 25 benchmarks sur 26 (taux de victoire de 96 %), tandis que le V100 en remporte 1. Tous les résultats des benchmarks 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 189 % plus rapide que le V100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, l'A100 atteint 550 tokens/s contre 251 tokens/s pour le V100 (119 % plus rapide). L'A100 remporte 2 tests de haut débit sur 2, ce qui en fait le choix le plus judicieux 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 32 % plus rapide que le V100 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant gpt-oss:20b, l’A100 génère 150 tokens/s contre 113 tokens/s pour le V100 (32 % plus rapide). L’A100 remporte 8 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui le rend idéal pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
```json { "translated_text": "Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, l'A100 est 226% plus rapide que la V100 (médiane sur 12 benchmarks). En testant sd3.5-medium, l’A100 réalise les C0000000000000000000000000000000
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16-64 requêtes parallèles), l'A100 offre un débit 275 % plus élevé que le V100 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, l'A100 traite 282 images/min contre 53 images/min pour le V100 (434 % plus rapide). L'A100 remporte 2 des 2 tests de vision, 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 V100 de notre parc. Contrairement aux tests de laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels exécutant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant ainsi des données de performance transparentes et concrètes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) ```json { "translated_text": "frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les A100 et V100 fonctionnent avec des requêtes simultanées de 16 à 64, ce qui est parfait pour les chatbots de production, les systèmes d’IA multi-agent et API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse des requêtes pour les assistants d’IA personnel et le développement local. Les modèles testés incluent." 0000000000000000000000000000000 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 V100 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 V100 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 les A100 et V100 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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