Bezpośrednie porównanie wydajności między A100 i RTX 4070 Ti Super w oparciu o 18 ustandaryzowanych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa wszystkie 18 z 18 testów, podczas gdy RTX 4070 Ti Super nie ma żadnych zwycięstw. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając dane dotyczące wydajności w rzeczywistych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, przetwarzających wiele równoczesnych żądań, A100 jest 242% szybszy niż RTX 4070 Ti Super (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, A100 osiąga 826 tokenów/s w porównaniu do 242 tokenów/s dla RTX 4070 Ti Super (242% szybszy). A100 wygrywa 1 z 1 testów przepustowości, co czyni go silniejszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, A100 jest o 28% szybszy niż RTX 4070 Ti Super (mediana z 3 testów). Uruchamiając qwen3:8b, A100 generuje 128 tokenów/s w porównaniu do 100 tokenów/s dla RTX 4070 Ti Super (28% szybciej). A100 wygrywa 3 z 3 testów dla jednego użytkownika, dzięki czemu jest idealny do osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest o 82% szybszy niż RTX 4070 Ti Super (średnia z 10 testów porównawczych). Testując sd3.5-medium, A100 generuje obraz w 6,7 s w porównaniu do 64 s w przypadku RTX 4070 Ti Super (szybciej o 849%). A100 wygrywa 10 z 10 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki i generowania obrazów AI.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia o 297% wyższą przepustowość niż RTX 4070 Ti Super (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 45 obrazów/min dla RTX 4070 Ti Super (szybciej o 520%). A100 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów na dużą skalę i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z A100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu A100 i RTX 4070 Ti Super z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy wydajności vLLM pokazują, jak A100 i RTX 4070 Ti Super radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami – idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy wydajności Ollama mierzą prędkość pojedynczego żądania dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Testowane modele obejmują Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1i inne.
Testy generowania obrazów obejmują Flux, SDXL, and SD3.5 architektury. Jest to kluczowe dla generowania sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skoncentruj się na szybkości generowania pojedynczych zapytań, aby zrozumieć, jak A100 i RTX 4070 Ti Super radzą sobie z Twoimi obciążeniami związanymi z obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów z wysokie obciążenie współbieżne (16-64 żądań równoległych) wykorzystując dane z rzeczywistych testów. LLaVA 1.5 7B (Model wizyjno-językowy z 7 miliardami parametrów) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatów z golden retrieverem, testując rozumienie sceny i wnioskowanie wizualne w rozmiarze partii 32 w celu zgłoszenia. obrazów na minutę. TrOCR-base Model OCR o 334 milionach parametrów przetwarza 2750 stron dzieła Szekspira „Hamlet” zeskanowanych z historycznych książek o typografii epoki, mierząc wydajność przy wielkości partii 16. stron na minutę do digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak A100 i RTX 4070 Ti Super radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami pracochłonnymi opartymi na sztucznej inteligencji - krytycznymi dla moderacji treści, przetwarzania dokumentów i automatycznej analizy obrazów.
Uwzględniamy również moc obliczeniową CPU (wpływającą na tokenizację i przetwarzanie wstępne) oraz prędkość dysków NVMe (kluczową dla ładowania dużych modeli i zbiorów danych) - dający pełen obraz Twoich obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją.
Ten TAIFlops Wynik (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym rzędzie łączy wszystkie wyniki testów porównawych AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), wynik ten natychmiast informuje, jak A100 i RTX 4070 Ti Super wypadają pod względem wydajności w obciążeniach AI. Dowiedz się więcej o TAIFlops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wartości referencyjne reprezentują wartości medianowe z wielu uruchomień testowych.
Zamów serwer GPU z A100 Zamów serwer GPU z RTX 4070 Ti Super Zobacz wszystkie testy porównawcze