Bezpośrednie porównanie wydajności między A100 i RTX A4000 w oparciu o 19 ustandaryzowanych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy wykazały, że A100 wygrywa 18 z 19 testów (95% wskaźnik sukcesu), podczas gdy RTX A4000 wygrywa 1 test. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane dotyczące wydajności w rzeczywistych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych przetwarzających wiele jednoczesnych żądań, A100 jest o 406% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 1 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, A100 osiąga 826 tokenów/s w porównaniu do 163 tokenów/s dla RTX A4000 (406% szybciej). A100 wygrywa 1 z 1 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem naraz, A100 jest o 97% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 4 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, A100 generuje 154 tokenów/s w porównaniu do 76 tokenów/s RTX A4000 (102% szybszy). A100 wygrywa 4 z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest 210% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 10 benchmarków). Testując sd3.5-medium, A100 generuje 8,9 obrazów/min w porównaniu do 1,3 obrazów/min dla RTX A4000 (593% szybszy). A100 wygrywa 10 z 10 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia o 386% wyższą przepustowość niż RTX A4000 (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 42 obrazów/min dla RTX A4000 (szybciej o 571%). 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 posiadających karty GPU typu A100 i RTX A4000 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak A100 i RTX A4000 radzą sobie z 16-64 współbieżnymi żądaniami - idealne dla chatbotów produkcyjnych, systemów wieloagentowych AI i serwerów API. Testy porównawcze 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. Ma to kluczowe znaczenie dla generowania grafiki AI, prototypowania projektów i zastosowań kreatywnych. Skoncentruj się na szybkości generowania pojedynczych podpowiedzi, aby zrozumieć, jak A100 i RTX A4000 obsługują Twoje obciążenia związane 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 A4000 radzą sobie z obciążeniami wizualnej AI na skalę produkcyjną – kluczowe 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 wierszu łączy wszystkie wyniki testów porównawych AI w jedną liczbę. Przy użyciu RTX 3090 jako wartości bazowej (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast informuje, jak A100 i RTX A4000 wypadają w porównaniu dla obciążeń 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 A4000 Zobacz wszystkie testy porównawcze