Priamo porovnanie výkonnosti medzi V100 a A100 na základe 45 štandardizovaných umelých inteligencií benchmark testoch zberaných zo našej produkčnej flotily. Testovanie ukázalo, že V100 vyhráva 1 z 45 benchmarkov (víťazný poměr 2 %), zatiaľ čo A100 vyhráva 44 testov. Všetky výsledky benchmarku sú automaticky zbierané z aktívnych prenájmových serverov, čím poskytujú reálne údaje o výkone.
Pre produkčné API servery a systémy s viacnásobnou súčasnou žiadosťou pre multi-agentové umelé inteligenčné aplikácie je V100 o 89 % pomalší než A100 (medián z 3 benchmarkov). Pri modeloch Qwen/Qwen3-8B dosahuje V100 rýchlosť 251 tokenov/s, zatiaľ čo A100 dosiahne 2222 tokenov/s (o 89 % pomalšie). Vo všetkých troch testoch na vysokú prienikovość výstupu nevyhráva žiadny z nich, čím sa A100 stáva lepšou volbou pre produkčnú náročnosť pracujúcich API.
Pri osobných AI asistentoch a lokálnom vývoji so jednou požiadavkou naraz, je V100 o 24 % pomalší než A100 (priemerná hodnota z 12 benchmarkov). Pri behu modelu llama3.1:8b-instruct-q8_0 generuje V100 86 tokenov/s, zatiaľ čo A100 dosahuje 124 tokenov/s (o 31 % pomalšie). Vo všetkých 12 testoch pre jednotlivých užívateľov nevyhráva žiadna z nich V100, čím sa A100 stáva lepšou volbou pre lokálny vývoj umelnej inteligencie.
Pri úlohách pre Stable Diffusion, SDXL a Flux je grafická karta V100 o 58 % pomalšia než A100 (priemerné hodnoty z 22 benchmarkov). Pri teste modelu sd3.5-medium dokončí V100 generovanie obrazu za 51 sekúnd/obraz, zatiaľ čo A100 dosiahne 6,7 sekúnd/obraz (o 87 % pomalšie). Vo všetkých 22 testoch generácie obrázkov nevyhráva žiadna z nich V100, čím sa A100 stáva lepším voľbou pre úlohy spojené so Stable Diffusion.
Pri vysokokonkurencných úlohách v oblasti počítačového videnia (16–64 paralelnych požiadaviek) dosahuje V100 o 53 % nižší prienik než A100 (priemerná hodnota z 4 benchmarkov). Pri testovaní modelu llava-1.5-7b spracováva V100 len 53 obrázkov za minútu, zatiaľ čo A100 zvládne 282 obrázkov za minútu (o 81 % pomalšie). Vo všetkých štyroch teste v oblasti počítačového videnia prehráva V100, čím sa A100 stáva lepšou volbou pre náročné úlohy umelého intelektu so zamerením na vysoký výstupný výkon.
Objednať server s GPU typu V100 Všetky benchmarky serverov s GPU
Načítavam benchmarkové dáta...
Naše benchmarky sú automaticky zbierané z serverov s grafickými kartami typov V100 a A100 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 (High-Throughput) a Ollama (Single-User). Výkony vLLM ukazujú, ako sa V100 a A100 správajú pri 16 až 64 súčasných požiadavkách – ideálne pre produkčné chatty, systémy multiagentnej umenej inteligencie a API servery. 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 V100 a A100 spracujú vaše nároky na obrazy.
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 parametrom 7B) analyzuje fotografiu staršej ženy na poli kvetín so zlatým retrívrom, čím 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 V100 a A100 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 V100 a A100 porovnávajú celkovo pre úlohy umenej inteligencie. Získať viac informácií o TAIflopech →
Poznámka: Výsledky sa môžu líšiť podľa zátžeženia systému a konfigurácie. Tento benchmark reprezentuje mediánové hodnoty zo viacerých behov testov.
Objednať server s GPU typu V100 Objednať server s GPU typu A100 Zobraziť všetky benchmarky