Comparaison directe des performances entre le RTX A4000 et V100 sur 19 benchmarks standardisés d'IA collectés à partir de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX A4000 remporte 7 des 19 benchmarks (taux de victoire de 37 %), tandis que la V100 remporte 12 tests. 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, la RTX A4000 est 29 % plus lente que la V100 (médiane sur 1 test de référence). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX A4000 atteint 163 tokens/s tandis que la V100 atteint 230 tokens/s (29 % plus lente). La RTX A4000 ne remporte aucun des 1 tests de débit élevé, ce qui fait de la V100 un choix plus adapté 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 A4000 est 34 % plus lente que la V100 (médiane sur 4 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b, la RTX A4000 génère 76 tokens/s tandis que la V100 atteint 118 tokens/s (36 % plus lente). La RTX A4000 ne remporte aucun des 4 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait de la V100 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, les RTX A4000 et V100 offrent des performances presque identiques sur 10 benchmarks. En testant sd3.5-large, le RTX A4000 complète à 0,58 images/min contre 0,50 images/min pour le V100 (15 % plus rapide). Le RTX A4000 remporte 6 des 10 tests de génération d'images, ce qui en fait le GPU préféré pour l'art et la génération d'images par IA.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX A4000 offre un débit inférieur de 24 % à celui de la V100 (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, la RTX A4000 traite 474 pages/min tandis que la V100 atteint 655 pages/min (28 % plus lent). La RTX A4000 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la V100 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 RTX A4000 et V100 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 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 A4000 et V100 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 requête unique 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 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 A4000 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 RTX A4000 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 des 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 A4000 et la V100 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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