Bezpośrednie porównanie wydajności między V100 i RTX A4000 na podstawie 38 ustandaryzowanych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa 27 z 38 testów (71% wskaźnik wygranych), podczas gdy RTX A4000 wygrywa 11 testów. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane o wydajności w rzeczywistych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele współbieżnych żądań, V100 jest o 93% szybsze niż RTX A4000 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, V100 osiąga 230 tokenów/s w porównaniu do 163 tokenów/s dla RTX A4000 (szybsze o 41%). V100 wygrywa 2 z 2 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, V100 jest o 50% szybsze niż RTX A4000 (mediana z 8 benchmarków). Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, V100 generuje 83 tokeny/s w porównaniu do 47 tokeny/s RTX A4000 (szybsze o 76%). V100 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym do osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno V100, jak i RTX A4000 osiągają niemal identyczne wyniki w 20 testach porównawczych. Testując sd3.5-medium, V100 generuje 3,7 obrazów na minutę w porównaniu do 1,3 obrazów na minutę dla RTX A4000 (szybciej o 186%). V100 wygrywa 12 z 20 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki i generowania obrazów AI.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), V100 zapewnia o 41% wyższą przepustowość niż RTX A4000 (mediana z 4 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 145 obrazów/min w porównaniu do 42 obrazów/min dla RTX A4000 (247% szybciej). V100 wygrywa 4 z 4 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z V100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze testy wydajności automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu V100 i RTX A4000 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy wydajności vLLM pokazują, jak V100 i RTX A4000 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 architektury. Ma to kluczowe znaczenie dla generowania grafiki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skupiamy się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak V100 i RTX A4000 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 cyfryzacji dokumentów. Zobacz, jak V100 i RTX A4000 radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami pracochłonnymi w zakresie sztucznej inteligencji wizyjnej – 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 (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki testów porównawych AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), wynik ten natychmiast pokazuje, jak V100 i RTX A4000 wypadają w porównaniu dla obciążeń związanych z 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 V100 Zamów serwer GPU z RTX A4000 Zobacz wszystkie testy porównawcze