Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX A4000 i V100 w oparciu o 19 standardowych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX A4000 wygrywa 7 z 19 testów (37% wskaźnik wygranych), podczas gdy V100 wygrywa 12 testów. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych, uruchamiających wiele jednoczesnych żądań, RTX A4000 jest o 29% wolniejszy niż V100 (mediana z 1 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX A4000 osiąga 163 tokenów/s, podczas gdy V100 osiąga 230 tokenów/s (o 29% wolniejszy). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 1 testów przepustowości, co czyni V100 bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX A4000 jest o 34% wolniejszy niż V100 (mediana z 4 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX A4000 generuje 76 tokenów/s, podczas gdy V100 osiąga 118 tokenów/s (o 36% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni V100 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno RTX A4000, jak i V100 osiągają niemal identyczne wyniki w 10 testach porównawczych. Testując sd3.5-large, RTX A4000 generuje 0,58 obrazów/min w porównaniu do 0,50 obrazów/min dla V100 (15% szybciej). RTX A4000 wygrywa 6 z 10 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki i generowania obrazów AI.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX A4000 zapewnia przepustowość o 24% niższą niż V100 (median z 2 benchmarków). Testując trocr-base, RTX A4000 przetwarza 474 stron/min, podczas gdy V100 osiąga 655 stron/min (wolniej o 28%). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co sprawia, że V100 jest lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnej AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z RTX A4000 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX A4000 i V100 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 V100 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 rozwoju lokalnego. 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 zastosowań kreatywnych. Skup się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak RTX A4000 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 RTX A4000 i V100 radzą sobie z obciążeniami pracochłonnymi w zakresie wizualnej sztucznej inteligencji - krytycznymi 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 porównawczych AI w jedną liczbę. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiastowo informuje, jak RTX A4000 i V100 wypadają 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 RTX A4000 Zamów serwer GPU z V100 Zobacz wszystkie testy porównawcze