Porównanie wydajności GPU: A100 vs RTX Pro 6000 Blackwell

Bezpośrednie porównanie wydajności między A100 i RTX Pro 6000 Blackwell w oparciu o 26 ustandaryzowanych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy wykazały, że A100 wygrywa 3 z 26 testów (12% wskaźnik wygranych), podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa 23 testy. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając dane dotyczące wydajności w rzeczywistych warunkach.

Wnioskowanie o wysokiej przepustowości vLLM: A100 o 65% wolniejsze

Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele współbieżnych żądań, A100 jest o 65% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-8B, A100 osiąga 550 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 1531 tokenów/s (o 64% wolniejszy). A100 nie wygrywa żadnego z 2 testów o wysokiej przepustowości, co sprawia, że RTX Pro 6000 Blackwell jest lepiej dostosowany do obciążeń produkcyjnych API.

Inference dla pojedynczego użytkownika Ollama: A100 o 29% wolniejszy

W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, A100 jest o 29% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 8 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, A100 generuje 154 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 226 tokenów/s (o 32% wolniejszy). A100 nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.

Generowanie obrazów: A100 o 37% wolniejsze

Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest o 37% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-medium, A100 generuje 8.9 obrazów/min, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 17 obrazów/min (o 48% wolniej). A100 nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.

Vision AI: A100 o 40% niższa przepustowość

W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia przepustowość o 40% niższą niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 2 benchmarków). Testując trocr-base, A100 przetwarza 1420 stron/min, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 2554 strony/min (o 44% wolniej). A100 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń AI wizyjnych o wysokiej przepustowości.

Zamów serwer GPU z A100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU

Wydajność:
Wolniej Szybszy
+XX% Lepsza wydajność   -XX% Gorsza wydajność
Loading...

Ładowanie danych porównawczych...

Informacje o tych testach porównawczych A100 vs RTX Pro 6000 Blackwell

Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty GPU typu A100 i RTX Pro 6000 Blackwell z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją - zapewniając przejrzyste, odzwierciedlające rzeczywistość dane dotyczące wydajności.

Benchmarki wnioskowania LLM

Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy vLLM pokazują, jak A100 i RTX Pro 6000 Blackwell radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami - idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy Ollama mierzą szybkość pojedynczego żądania dla osobistych asystentów AI i rozwoju lokalnego. Testowane modele obejmują Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1i inne.

Testy wydajności generowania obrazów

Testy generowania obrazów obejmują Flux, SDXL, and SD3.5 architektury. To kluczowe dla generowania sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skoncentruj się na szybkości generowania pojedynczych poleceń, aby zrozumieć, jak A100 i RTX Pro 6000 Blackwell radzą sobie z Twoimi obciążeniami związanymi z obrazami.

Testy wydajności sztucznej inteligencji wizualnej

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 Pro 6000 Blackwell radzą sobie z obciążeniami pracochłonnymi w zakresie wizualnej sztucznej inteligencji – kluczowymi dla moderacji treści, przetwarzania dokumentów i automatycznej analizy obrazów.

Wydajność systemu

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 TAIFlops

Ten TAIFlops Wynik (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki testów porównawych AI w jedną liczbę. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokazuje, jak A100 i RTX Pro 6000 Blackwell wypada 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 Pro 6000 Blackwell Zobacz wszystkie testy porównawcze