Directe prestatievergelijking tussen de V100 en A100 Over 45 gestandaardiseerde AI-benchmarks verzameld van onze productievloot. Tests tonen aan dat de V100 1 van de 45 benchmarks wint (2% winratio), terwijl de A100 44 tests wint. Alle benchmarkresultaten worden automatisch verzameld van actieve huurservers, wat realistische prestatiedata biedt.
Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken uitvoeren, is de V100 54% langzamer dan de A100 (mediaan over 3 benchmarks). Voor Qwen/Qwen3-8B haalt de V100 251 tokens/s, terwijl de A100 550 tokens/s bereikt (54% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 3 high-throughput tests, waardoor de A100 beter geschikt is voor productie API-workloads.
Voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met één verzoek tegelijk is de V100 24% langzamer dan de A100 (mediaan over 12 benchmarks). Met llama3.1:8b-instruct-q8_0 genereert de V100 86 tokens/s terwijl de A100 124 tokens/s haalt (31% langzamer). De V100 wint geen van de 12 single-user tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor lokale AI-ontwikkeling.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de V100 58% trager dan de A100 (mediaan over 22 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-medium, is de V100 in 51 s/image voltooid, terwijl de A100 6,7 s/image haalt (87% trager). De V100 wint geen enkele van de 22 image generation tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor Stable Diffusion workloads.
Voor workloads met hoge concurrency voor beeldherkenning (16-64 parallelle verzoeken) levert de V100 53% lagere doorvoer dan de A100 (mediaan over 4 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de V100 53 afbeeldingen/minuut, terwijl de A100 282 afbeeldingen/minuut haalt (81% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 4 beeldtests, waardoor de A100 de betere keuze is voor high-throughput vision AI workloads.
Bestel een GPU-server met V100 Alle GPU Server Benchmarks
Bezig met het laden van benchmarkgegevens...
Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met GPU's van het type V100 en A100 in ons systeem. In tegenstelling tot synthetische labtests, komen deze resultaten van echte productieservers die daadwerkelijke AI-workloads verwerken - waardoor u transparante, real-world prestatiegegevens krijgt.
We testen beide vLLM (Hoge Doorvoer) en Ollama (Single-User) frameworks. vLLM benchmarks laten zien hoe V100 en A100 presteren met 16-64 gelijktijdige verzoeken - perfect voor productie chatbots, multi-agent AI-systemen en API-servers. Ollama benchmarks meten de snelheid van één verzoek voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling. Geteste modellen omvatten Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, en meer.
Beeldgeneratie benchmarks omvatten Flux, SDXL, and SD3.5 architecturen. Dat is cruciaal voor AI-kunstgeneratie, ontwerp prototyping en creatieve toepassingen. Focus op de snelheid van single-prompt generatie om te begrijpen hoe V100 en A100 uw beeld workloads verwerken.
Visie benchmarks testen multimodale en documentverwerking met hoge gelijktijdige belasting (16-64 parallelle verzoeken) met behulp van real-world testdata. LLaVA 1.5 7B (7B parameter Vision-Language Model) analyseert een foto van een oudere vrouw in een bloemenveld met een gouden retriever, om scene-understanding en visuele redenering te testen met een batchgrootte van 32 om resultaten te rapporteren. afbeeldingen per minuut. TrOCR-base (334M parameter OCR-model) verwerkt 2.750 pagina's van Shakespeares Hamlet, gescand uit historische boeken met periode-typografie bij een batchgrootte van 16, om de snelheid te meten. pagina's per minuut voor document digitalisering. Bekijk hoe V100 en A100 productie-schaal visuele AI-workloads verwerken - cruciaal voor contentmoderatie, documentverwerking en geautomatiseerde beeldanalyse.
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
De (Trooper AI FLOPS) score die in de eerste rij wordt weergegeven, combineert alle AI benchmark resultaten in één getal. Met de RTX 3090 als basislijn (100 TAIFlops) vertelt deze score direct hoe V100 en A100 in vergelijking met elkaar presteren voor AI workloads.
Meer informatie over TAIFlops →Let op: de resultaten kunnen variëren afhankelijk van de systeem belasting en configuratie. Deze benchmarks vertegenwoordigen mediaanwaarden uit meerdere testruns.
Bestel een GPU-server met V100 Bestel een GPU Server met A100 Bekijk alle benchmarks