Bezpośrednie porównanie wydajności między A100 i RTX 4080 Super Pro w oparciu o 26 standardowych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa w 21 z 26 testów (81% wskaźnik wygranych), podczas gdy RTX 4080 Super Pro wygrywa w 5 testach. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o wydajności w rzeczywistych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele jednoczesnych żądań, A100 jest szybszy o 58% niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, A100 osiąga 826 tokenów/s w porównaniu do 549 tokenów/s dla RTX 4080 Super Pro (szybszy o 50%). A100 wygrywa 2 z 2 testów przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, A100 jest o 18% szybsze niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 8 benchmarków). Uruchamiając qwen3-coder:30b, A100 generuje 115 tokenów/s, podczas gdy RTX 4080 Super Pro osiąga 158 tokenów/s (o 27% wolniejsze). A100 wygrywa 7 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest o 26% szybszy niż RTX 4080 Super Pro (średnia z 12 testów porównawczych). Testując sdxl, A100 generuje 23 obrazów/min w porównaniu do 17 obrazów/min generowanych przez RTX 4080 Super Pro (40% szybciej). A100 wygrywa 12 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do tworzenia sztuki i generowania obrazów AI.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia o 52% wyższą przepustowość niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 175 obrazów/min dla RTX 4080 Super Pro (szybciej o 61%). A100 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej 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 A100 i RTX 4080 Super Pro z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, wyniki te pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją - zapewniając przejrzyste, realne dane o wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak A100 i RTX 4080 Super Pro radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami – idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów wieloagentowych AI i serwerów API. Testy porównawcze Ollama mierzą szybkość 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. To kluczowe dla generowania sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skupiamy się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak A100 i RTX 4080 Super Pro 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 dla digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak A100 i RTX 4080 Super Pro radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami pracochłonnymi AI - kluczowymi 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 4080 Super Pro wypadają pod względem obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją. 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 4080 Super Pro Zobacz wszystkie testy porównawcze