Comparaison directe des performances entre le RTX 4070 Ti Super et A100 sur 18 benchmarks standardisés d'IA collectés à partir de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 4070 Ti Super n'a remporté aucune victoire sur 18 benchmarks, tandis que l'A100 remporte les 18 tests. Tous les résultats des benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance du monde réel.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4070 Ti Super est 71 % plus lente que la A100 (médiane sur 1 test). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4070 Ti Super atteint 242 tokens/s tandis que la A100 atteint 826 tokens/s (71 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 1 tests de haut débit, ce qui rend la A100 mieux adaptée aux charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4070 Ti Super est 22 % plus lente que la A100 (médiane sur 3 benchmarks). En exécutant qwen3:8b, la RTX 4070 Ti Super génère 100 tokens/s tandis que la A100 atteint 128 tokens/s (22 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 3 tests utilisateur unique, ce qui fait de la A100 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4070 Ti Super est 45 % plus lente que l'A100 (médiane sur 10 benchmarks). En testant sd3.5-medium, la RTX 4070 Ti Super se termine en 64 s/image tandis que l'A100 atteint 6,7 s/image (89 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 10 tests de génération d'images, ce qui fait de l'A100 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4070 Ti Super offre un débit inférieur de 63 % à celui de l'A100 (médiane sur 2 références). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4070 Ti Super traite 45 images/min tandis que l'A100 atteint 282 images/min (84 % plus lent). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de l'A100 le meilleur choix pour les charges de travail d'IA vision à haut débit.
Commander un serveur GPU avec RTX 4070 Ti Super Tous les benchmarks de serveurs GPU
Chargement des données de référence...
Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4070 Ti Super et A100 de 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 réelles.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 4070 Ti Super et A100 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – idéal pour les chatbots de production, les systèmes d’IA multi-agents et les serveurs d’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 RTX 4070 Ti Super et A100 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 RTX 4070 Ti Super et A100 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 la RTX 4070 Ti Super et l'A100 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.
Commander un serveur GPU avec RTX 4070 Ti Super Commander un serveur GPU avec A100 Voir tous les benchmarks