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.
W przypadku obciążeń związanych ze Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno karta A100, jak i RTX Pro 5000 Blackwell osiągają prawie identyczne wyniki w 12 testach. Przy teście sd3.5-medium, A100 generuje 8,9 obrazów na minutę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 11 obrazów na minutę (o 18% wolniej). W 4 z 12 testów generowania obrazów wygrywa A100 – jednak dla prac związanych ze Stable Diffusion lepszym wyborem pozostaje RTX Pro 5000 Blackwell.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej równoległości (16–64 żądań jednocześnie), zarówno A100, jak i RTX Pro 5000 Blackwell osiągają prawie identyczną przepustowość w dwóch testach. Testując trocr-base, A100 przetwarza 1420 stron/min, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 1505 stron/min (o 6% wolniej). W żadnym z dwóch testów wizyjnych nie wygrywa A100, co czyni RTX Pro 5000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń AI w zakresie wizji o dużej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą A100 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze benchmarki są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typów A100 i RTX Pro 5000 Blackwell wchodzących w skład naszej puli. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste dane o wydajności w warunkach rzeczywistego użytkowania.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart A100 i RTX Pro 5000 Blackwell przy obciążeniu od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Badania Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytań w przypadku asystentów AI osobistych i lokalnego rozwoju. Spośród przetestowanych modeli znajdują się m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.
Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak A100 i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne AI oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym ze złotym retriverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy wielkości partii danych wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy wielkości partii danych wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty A100 i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z pracami wizualnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania 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.
Wynik TAIFlopsów (Trooper AI FLOPS) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokazuje, jak A100 i RTX Pro 5000 Blackwell porównują się ogólnie pod kątem obciążenia pracą związanej z AI. Dowiedz się więcej o TAIFlopach →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wyniki benchmarkowe reprezentują wartości medyczne uzyskane podczas wielu pomiarów.
Order a GPU Server with A100 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks