Bezpośrednie porównanie wydajności między A100 i V100 w oparciu o 26 standardowych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa 25 z 26 testów (96% wskaźnik wygranych), podczas gdy V100 wygrywa 1 test. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając dane dotyczące wydajności w rzeczywistych warunkach.
W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługujących wiele jednoczesnych żądań, A100 jest o 189% szybszy niż V100 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-8B, A100 osiąga 550 tokenów/s w porównaniu do 251 tokenów/s dla V100 (119% szybszy). A100 wygrywa 2 z 2 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 32% szybszy niż V100 (mediana na podstawie 8 testów). Uruchamiając gpt-oss:20b, A100 generuje 150 tokenów/s w porównaniu do 113 tokenów/s dla V100 (32% szybciej). A100 wygrywa 8 z 8 testów dla pojedynczego użytkownika, co czyni go idealnym do osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest 226% szybszy niż V100 (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-medium, A100 generuje obraz w 6,7 s w porównaniu do 51 s dla V100 (663% szybciej). A100 wygrywa 12 z 12 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 275% wyższą przepustowość niż V100 (mediana z 2 testów). Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 53 obrazów/min dla V100 (szybciej o 434%). A100 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów na skalę produkcyjną i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z A100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze benchmarki automatycznie z serwerów posiadających GPU typu A100 i V100 w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy vLLM pokazują, jak A100 i V100 radzą sobie z 16-64 współbieżnymi żądaniami - idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy 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 architektur. Ma to kluczowe znaczenie dla generowania grafiki AI, prototypowania projektów i zastosowań kreatywnych. Skupiamy się na szybkości generowania z pojedynczego polecenia, aby zrozumieć, jak A100 i V100 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 V100 radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami pracochłonnymi AI - kluczowymi dla moderacji treści, przetwarzania dokumentów i automatycznej analizy obrazu.
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. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokazuje, jak A100 i V100 wypadają pod względem ogólnej 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 V100 Zobacz wszystkie testy porównawcze