Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX A4000 i A100 w oparciu o 19 ustandaryzowanych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX A4000 wygrywa 1 na 19 testów (5% wskaźnik wygranych), podczas gdy A100 wygrywa 18 testów. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane dotyczące wydajności w rzeczywistych warunkach.
```json { "translated_text": "W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele współbieżnych żądań, RTX A4000 jest o 80% wolniejszy niż A100 (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX A4000 osiąga 163 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 826 tokenów/s (o 80% wolniej). RTX A163 (med. Dla Qwen/s, RTX A163 (med, podczas gdy A163, podczas gdy A163, podczas, podczas A163, podczas A, podczas gdy A, podczasę, podczas w, podczas A, podczas, podczas, podczas, podczas podczasę, podczas w A, podczasę, podczas podczas, podczas, podczas 8, podczas, podczas, podczas w A, podczas podczas63, podczas, podczas A, podczas, podczas A, podczas, podczas A, podczas, podczas podczas A, podczas, podczas A, podczas, w A, podczas a, podczas A, podczas, podczas z A, podczas, podczas, podczas podczas podczas, podczas w, podczas podczas63, podczas podczas63, podczas, podczas podczas podczas5, podczas5, podczas podczas podczas podczas, podczas, podczas555, podczas5555, podczas podczas podczas podczas3,555, podczas podczas635, podczas, podczas635, podczas A, podczas A, podczas63, podczas, podczas A, podczas, podczas A, podczas, podczas, podczas6, 555, podczas355,5555555555555555555555555555555
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, RTX A4000 jest o 49% wolniejszy niż A100 (mediana z 4 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX A4000 generuje 76 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 154 tokeny/s (o 51% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni A100 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX A4000 jest wolniejszy o 68% w porównaniu do A100 (średnia z 10 testów porównawczych). Testując sd3.5-medium, RTX A4000 generuje 1.3 obrazów/min podczas gdy A100 osiąga 8.9 obrazów/min (wolniejsze o 86%). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 10 testów generowania obrazów, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX A4000 zapewnia przepustowość o 76% niższą niż A100 (mediana z 2 testów). Testując llava-1.5-7b, RTX A4000 przetwarza 42 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazy/min (85% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z RTX A4000 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze wyniki pomiarów automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX A4000 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, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy wydajności vLLM pokazują, jak RTX A4000 i A100 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami – idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy wydajności Ollama mierzą szybkość 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 sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skupiamy się na szybkości generowania przy użyciu pojedynczego polecenia, aby zrozumieć, jak RTX A4000 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 A4000 i A100 radzą sobie z obciążeniami związanymi z wizualną sztuczną inteligencją na skalę produkcyjną – krytycznymi 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 wydajności AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast informuje, jak RTX A4000 i A100 wypadają pod względem 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 RTX A4000 Zamów serwer GPU z A100 Zobacz wszystkie testy porównawcze