Comparaison directe des performances entre le V100 et RTX A4000 sur 38 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que la V100 remporte 27 des 38 références (taux de victoire de 71 %), tandis que la RTX A4000 remporte 11 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, la V100 est 93 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la V100 atteint 230 tokens/s contre 163 tokens/s pour la RTX A4000 (41 % plus rapide). La V100 remporte 2 tests de débit élevé 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, la V100 est 50 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, la V100 génère 83 tokens/s contre 47 tokens/s pour la RTX A4000 (76 % plus rapide). La V100 remporte 8 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, le V100 et le RTX A4000 offrent des performances presque identiques sur 20 benchmarks. En testant sd3.5-medium, le V100 complète 3,7 images/min contre 1,3 images/min pour le RTX A4000 (186 % plus rapide). Le V100 remporte 12 des 20 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 V100 offre un débit 41 % plus élevé que la RTX A4000 (médiane sur 4 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la V100 traite 145 images/min contre 42 images/min pour la RTX A4000 (247 % plus rapide). La V100 remporte 4 tests de vision sur 4, ce qui en fait le GPU préféré 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 V100 et RTX A4000 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 du monde réel.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les V100 et RTX A4000 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – idéal pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de requête unique pour les assistants personnels d'IA 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 V100 et RTX A4000 gèrent vos charges de travail d'imagerie.
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 V100 et RTX A4000 gèrent les charges de travail d'IA visuelle à grande échelle, ce qui est essentiel 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 d'IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment la V100 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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