Direct performance comparison between the A100 and RTX Pro 5000 Blackwell across 26 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the A100 winning 6 out of 26 benchmarks (23% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 20 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the A100 is 69% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the A100 reaches 826 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s (65% slower). The A100 wins none out of 2 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the A100 is 21% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 8 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the A100 generates 41 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 54 tokens/s (24% slower). The A100 wins none out of 8 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, both the A100 and RTX Pro 5000 Blackwell perform nearly identically across 12 benchmarks. Testing sd3.5-medium, the A100 completes at 8.9 images/min while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 11 images/min (18% slower). The A100 wins 4 out of 12 image generation tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for Stable Diffusion workloads.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), both the A100 and RTX Pro 5000 Blackwell deliver nearly identical throughput across 2 benchmarks. Testing trocr-base, the A100 processes 1420 pages/min while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 1505 pages/min (6% slower). The A100 wins none out of 2 vision tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for high-throughput vision AI workloads.
Bestel een GPU-server met A100 Alle benchmarks voor GPU-servers
Bezig met het laden van benchmarkgegevens...
Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met GPUs van het type A100 en RTX Pro 5000 Blackwell in ons aanbod. Anders dan synthetische labtesten zijn deze resultaten afkomstig van echte productieservers die werkelijke AI-taken verwerken, waardoor je transparante, real-world prestatiegiven gegevens ontvangt.
vLLM (Hoogdoorvoersvermogen) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de A100 en RTX Pro 5000 Blackwell presteren bij 16-64 gelijktijdige verzoeken – ideaal voor productiechatbots, meerdelige AI-systemen en API-servers. De Ollama-benchmarks meten de snelheid van enkelvoudige verzoeken voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling. Er zijn onder andere modellen zoals Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 getest.
Benchmarks voor beeldgeneratie dekken de Flux, SDXL en SD3.5-architecturen af. Dat is cruciaal voor generatieve AI-kunst, ontwerpprototypen en creatieve applicaties. Concentreer je op de snelheid van het gegenereerd beeld per opdracht om te begrijpen hoe de A100 en RTX Pro 5000 Blackwell jouw beelddrukwerk belasten.
Visuele benchmarks testen multimodaal en documentverwerken onder zware gelijktijdige belasting (16-64 tegelijkertijd lopende aanvragen) met gebruikmaking van echte testdata. Het LLaVA 1.5 7B-model (een visietaalmodel met 7 miljard parameters) analyseert een foto van een ouderwets geklede vrouw in een veld vol bloemen samen met een goudkleurige retriever, waarbij het systeem taakbegrip en visuele redeneervaardigheid test bij een batchomvang van 32 om zo het aantal beelden per minuut vast te stellen. Het TrOCR-base-model (een OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 bladzijden uit Shakespeares Hamlet, gedigitaliseerd vanuit historische boeken met typeringen uit zijn tijd, bij een batchomvang van 16, terwijl er meetresultaten worden gegenereerd over het aantal bladzijden per minuut voor digitalisering van documenten. Ontdek hier hoe de A100 en de RTX Pro 5000 Blackwell omgaan met schaalsbare visuele AI-taken – essentieel voor contentmoderatie, documentbewerking en automatische beeldanalyses.
We nemen ook CPU-rekenkracht (van invloed op tokenisatie en voorbewerking) en NVMe-opslagsnelheden (cruciaal voor het laden van grote modellen en datasets) mee - het complete beeld voor uw AI-workloads.
De TAIFlops (Trooper AI FLOPS)-score weergegeven in de eerste rij combineert alle AI-benchmarkresultaten tot één getal. Met behulp van de RTX 3090 als referentie (100 TAIFlops) laat deze score je direct zien hoe de A100 en RTX Pro 5000 Blackwell presteren voor AI-workloads in het algemeen. Lees meer over TAIFlops →
Opmerking: De resultaten kunnen variëren op basis van systeembelasting en configuratie. Deze benchmarks vertegenwoordigen mediaanwaarden uit meerdere testruns.
Order a GPU Server with A100 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks