Direct performance comparison between the RTX Pro 5000 Blackwell and A100 across 26 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX Pro 5000 Blackwell winning 20 out of 26 benchmarks (77% win rate), while the A100 wins 6 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX Pro 5000 Blackwell is 225% faster than the A100 (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2343 tokens/s vs A100's 826 tokens/s (184% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 2 out of 2 high-throughput tests, making it the stronger choice for production chatbots and batch processing.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the RTX Pro 5000 Blackwell is 26% faster than the A100 (median across 8 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the RTX Pro 5000 Blackwell generates 54 tokens/s vs A100's 41 tokens/s (32% faster). The RTX Pro 5000 Blackwell wins 8 out of 8 single-user tests, making it ideal for personal coding assistants and prototyping.
W przypadku obciążeń związanych ze Stable Diffusion, SDXL oraz prac obliczeniowych typu Flux, zarówno RTX Pro 5000 Blackwell, jak i A100 osiągają niemal identyczną wydajność w ramach 12 benchmarków. Podczas testu modelu sd3.5-medium, karta graficzna RTX Pro 5000 Blackwell generuje średnio 11 obrazów na minutę w porównaniu do 8,9 obrazów na minutę dla A100 (co daje wzrost o 22%). W ośmiu z dwunastu testów dotyczących generowania obrazów, model ten okazał się lepszy, co sprawia, że jest on preferowanym GPU do zastosowań w sztuce AI oraz generowaniu grafiki.
W przypadku obciążeń wizyjnych o dużej konkurencyjności (16–64 równoległych zapytań), zarówno RTX Pro 5000 Blackwell, jak i A100 osiągają niemal identyczną wydajność w ramach 2 benchmarków. Przy teście modelu trocr-base, RTX Pro 5000 Blackwell przetwarza 1505 stron/min w porównaniu do 1420 stron/min dla A100 (o 6% szybszy). RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa oba testy wizyjne, stając się preferowanym GPU do skali przemysłowej przetwarzania dokumentów oraz sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 5000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typów RTX Pro 5000 Blackwell i A100, znajdujących się w naszej puli zasobów. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te rezultaty pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przejrzyste dane dotyczące wydajności w warunkach rzeczywistego świata.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) testujemy w ramach naszych badań. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX Pro 5000 Blackwell i A100 radzą sobie z obciążeniem od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczego zapytania przeznaczonego dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju oprogramowania. Badane modele obejmują m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak RTX Pro 5000 Blackwell i A100 obsługują obciążenia związane z obrazami.
Testy wizualne AI oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego ładowania (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym ze złotym retriverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne interpretowanie obrazu przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) procesuje 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 5000 Blackwell i A100 z pracą w skali przemysłowej w zakresie wizualnej sztucznej inteligencji – kluczowe dla modyfikacji treści, przetwarzania dokumentów oraz 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.
Wynik TAIFlops (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak porównują się RTX Pro 5000 Blackwell i A100 pod względem ogólnej wydajności obliczeń związanych z AI. Dowiedz się więcej o TAIFlops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wyniki benchmarkowe reprezentują wartości medyczne uzyskane podczas wielu pomiarów.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 5000 Blackwell Zamów serwer GPU z kartą A100 Pokaż wszystkie benchmarki