Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX 4080 Super Pro i A100 na podstawie 26 standardowych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4080 Super Pro wygrywa 5 z 26 testów (19% wskaźnik wygranych), podczas gdy A100 wygrywa 21 testów. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając dane dotyczące wydajności w rzeczywistych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele jednoczesnych żądań, RTX 4080 Super Pro jest o 37% wolniejszy niż A100 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 4080 Super Pro osiąga 549 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 826 tokenów/s (o 33% wolniej). RTX 4080 Super Pro nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co czyni A100 bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, RTX 4080 Super Pro jest o 15% wolniejszy niż A100 (mediana z 8 testów). Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, RTX 4080 Super Pro generuje 82 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 124 tokenów/s (o 34% wolniejszy). RTX 4080 Super Pro wygrywa 1 na 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni A100 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4080 Super Pro jest o 20% wolniejszy niż A100 (mediana z 12 benchmarków). Testując sdxl, RTX 4080 Super Pro przetwarza 17 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 23 obrazy/min (o 29% wolniej). RTX 4080 Super Pro nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni A100 lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 4080 Super Pro zapewnia o 34% niższą przepustowość niż A100 (mediana z 2 testów). Testując llava-1.5-7b, RTX 4080 Super Pro przetwarza 175 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazów/min (o 38% wolniej). RTX 4080 Super Pro nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z RTX 4080 Super Pro Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4080 Super Pro i A100 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, dane dotyczące wydajności w realnym świecie.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy wydajności vLLM pokazują, jak RTX 4080 Super Pro i A100 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi zapytaniami – idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI wieloagentowych i serwerów API. Testy wydajności Ollama mierzą szybkość pojedynczych zapytań dla osobistych asystentów AI i rozwoju lokalnego. 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 aplikacji kreatywnych. Skoncentruj się na szybkości generowania z pojedynczego zapytania, aby zrozumieć, jak RTX 4080 Super Pro i A100 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 RTX 4080 Super Pro i A100 radzą sobie z obciążeniami pracochłonnymi w zakresie wizualnej sztucznej inteligencji – 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 (Trooperacji zmiennoprzecinkowych Trooper AI) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki testów porównawych AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast mówi, jak RTX 4080 Super Pro i A100 wypadają pod względem ogólnej wydajności 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 RTX 4080 Super Pro Zamów serwer GPU z A100 Zobacz wszystkie testy porównawcze