Priamo porovnanie výkonnosti medzi A100 a V100 na základe 26 štandardizovaných umelých inteligencií benchmark testoch zberaných zo našej produkčnej flotily. Testovanie ukázalo, že A100 vyhráva vo 25 zo 26 benchmarkov (víťazný poměr 96 %), zatiaľ čo V100 vyhráva len jeden test. Všetky výsledky benchmarku sú automaticky zbierané z aktívnych prenájmových serverov, čím poskytujú reálne údaje o výkone.
Pre produkčné API servery a systémy s viacnásobnou agentúrou umelnej inteligencie spracovávajúcimi viaceré súčasné požiadavky je A100 o 1045 % rýchlejší než V100 (medián z 2 benchmarkov). Pre model Qwen/Qwen3-8B dosahuje A100 výkonu 2222 tokénov/s oproti 251 tokénom/s u V100 (o 784 % rýchlejšie). Vo všetkých dvoch testoch na vysoký prietok víťazí A100, čím sa stáva silnejšou volbou pre produkčné chatty a zpracovanie v balíkoch.
Pre osobných AI asistenty a lokálny vývoj so jednou žiadosťou naraz, je A100 o 32 % rýchlejší než V100 (priemerné hodnoty z 8 benchmarkov). Pri spustení modelu gpt-oss:20b generuje A100 150 tokenov/s oproti 113 tokenom/s u V100 (teda o 32 % rýchlejšie). Vo všetkých osem testoch pre jednotlivého užívateľa vyhráva A100, čo ho činí ideálnym voľbou pre osobné kódové asistenty a prototypovanie.
Pre úlohy Stable Diffusion, SDXL a Flux je A100 o 226 % rýchlejší než V100 (priemerná hodnota z 12 benchmarkov). Pri testovaní modelu sd3.5-medium dokončí A100 obraz za 6,7 s na obraz proti 51 s u V100 (o 663 % rýchlejšie). Vo všetkých 12 testoch generácie obrázkov vyhráva A100, čím sa stáva preferovanou grafickou kartou pre umelú inteligenciu v oblasti tvorby a generácie obrázkov.
Pri vysokokonkurencných vizuálnych úlohách (16–64 paralelne spracovaných požadavkov) dosahuje A100 o 275 % vyšší prienik než V100 (priemerná hodnota z dvoch benchmarkov). Pri teste llava-1.5-7b zpracuje A100 282 obrázkov za minútu oproti 53 obrázkom za minútu u V100 (rýchlosť je o 434 % vyššia). Vo všetkých dvoch vizuálnych testoch vyhráva A100, čím sa stáva preferovanou grafickou kartou pre dokumentové procesy v produkčnom merítku a multimodálne umelé inteligencie.
Objednať server s GPU typu A100 Všetky benchmarky serverov s GPU
Načítavam benchmarkové dáta...
Naše benchmarky sú automaticky zbierané z serverov s grafickými procesormi typov A100 a V100 vo našej flotile. Na rozdiel od syntetických laboratórnych testov pochádzajú tieto výsledky zo skutočných produkčných serverov spracovávajúcich reálne úlohy umelnej inteligencie – poskytujúce vám prehľadné údaje o výkonnosti v reálnom svete.
Testujeme oba rámy vLLM (Vysoká propustnosť) a Ollama (Jednotlivý užívateľ). Výkony vLLM ukazujú, ako sa A100 a V100 správajú pri 16–64 súčasných požiadavkách – ideálne pre produkčné chatty, systémy s viacnásobnou umelou inteligenciou a API serverov. Testy Ollamy meria rýchlosť jednotlivých požiadaviek pre osobné asistenty na báze AI a lokálny vývoj. Medzi testované modely patria Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a ďalšie.
Benchmarky generácie obrazov pokrývajú architektúry Flux, SDXL a SD3.5. To je kritické pre umelú inteligenciu pri tvorbe umenia, návrhové prototypovanie a kreatívne aplikácie. Zameriajte sa na rýchlosť generácie jedného príkazu, aby ste pochopili, ako karty A100 a V100 spracujú vaše nároky na obrázy.
Vizualné benchmarky testujú multimodálnu a dokumentovú spracovanie s vysokým súčasným zaťažením (16–64 paralelných požiadaviek) pomocou reálneho testovacieho dátového zboru. LLaVA 1.5 7B (model vizuálno-jazykový s parametrami 7B) analyzuje fotografiu staršej ženy na poli kvetín so zlatým retrívrom, čím sa testuje pochopenie scény a vizuálne rozumové schopnosti pri veľkosti balíčka 32 pre hlásenie obrázkov za minútu. TrOCR-base (OCR model s parametrami 334M) spracováva 2 750 strán Shakespearovej hry Hamlet, skenovaných zo historických kníh s typografiou doby, pri veľkosti balíčka 16, merajúci stránky za minútu v rámci digitalizácie dokumentov. Pozrite si, ako A100 a V100 zvládajú produkčné vizuálne úlohy umelnej inteligencie – kritické pre moderáciu obsahu, spracovanie dokumentov a automatickú analýzu obrázkov.
Zahrňujeme tiež výpočtové výkonnosť CPU (ovplyvňuje tokenizáciu a predspracovanie) a rýchlosť úložišť NVMe (kritická pre načítanie veľkých modelov a dátových súborov) – kompletný obraz vašich pracovných nákladov v oblasti umelnej inteligencie.
Skóre TAIFlops (Trooper AI FLOPS) v prvom riadku kombinuje všetky výsledky AI benchmarkov do jednej číselnej hodnoty. Používajúc RTX 3090 ako základňový model (100 TAIFlops), toto skóre okamžite ukáže, ako sa A100 a V100 porovnávajú celkovo pre úlohy umenej inteligencie. Získať viac informácií o TAIFlops →
Poznámka: Výsledky sa môžu líšiť podľa zátžeženia systému a konfigurácie. Tento benchmark reprezentuje mediánové hodnoty zo viacerých behov testov.
Objednať server s GPU typu A100 Objednať server s GPU typu V100 Zobraziť všetky benchmarky