Priamo porovnanie výkonnosti medzi V100 a RTX A4000 na základe 38 štandardizovaných AI benchmark testoch zberaných zo našej produkčnej flotily. Testovanie ukázalo, že V100 vyhráva vo 27 z 38 benchmarkov (víťazný poměr 71 %), zatiaľ čo RTX A4000 vyhráva v 11 teste. Všetky výsledky benchmarkov sú automaticky zbierané z aktívnych prenájmových serverov, čím poskytujú reálne údaje o výkone.
Pre produkčné API servery a systémy s viacnásobnou správaním sa umelou inteligenciou je grafická karta V100 o 93 % rýchlejší ako RTX A4000 (medián z dvoch benchmarkov). Pri modeloch Qwen/Qwen3-4B dosahuje V100 výkonnosť 230 tokénov/s oproti 163 tokénom/s u RTX A4000 (teda o 41 % rýchlejšie). Vo všetkých dvoch testoch na vysokú prienikovość víťazí V100, čím sa stáva lepšou volbou pre produkčné chatty a spracovanie v balčíkach.
Pri osobných AI asistentoch a lokálnom vývoji s jednou požiadavkou naraz, je V100 o 50 % rýchlejší ako RTX A4000 (priemerná hodnota z 8 benchmarkov). Pri behu modelu llama3.1:8b-instruct-q8_0 generuje V100 83 tokenov/s oproti 47 tokenom/s u RTX A4000 (o 76 % rýchlejšie). Vo všetkých osem testoch pre jednotlivého užívateľa vyhráva V100, čo ho činí ideálnym voľbou pre osobné kódové asistenty a prototypovanie.
Pri úlohách pre Stable Diffusion, SDXL a Flux sa obidve grafické karty V100 i RTX A4000 vykazujú skoro totožné výsledky vo všetkých 20 benchmarkoch. Pri teste s modelom sd3.5-medium dokončí V100 3,7 obrázkov za minútu oproti 1,3 obrázkom za minútu u RTX A4000 (o 186 % rýchlejšie). Vo 12 zo 20 testov generácie obrazu vyhráva V100, čím sa stáva preferovanou grafickou kartou pre umenie na báze umelnej inteligencie a generovanie obrazov.
Pri vysokokonkurencných vizuálnych úlohách (16–64 paralelne požadavky) dosahuje V100 o 41 % vyšší prienik než RTX A4000 (medián z 4 benchmarkov). Pri testovaní modelu llava-1.5-7b spracováva V100 145 obrázkov za minútu oproti 42 obrázkom za minútu u RTX A4000 (247 % rýchlejšie). Vo všetkých štyroch vizuálnych teste vyhráva V100, čím sa stáva preferovanou grafickou kartou pre dokumentové procesy v produkčnom merítku a multimodálne umelé inteligencie.
Objednať server s GPU typu V100 Všetky benchmarky serverov s GPU
Načítavam benchmarkové dáta...
Naše benchmarky sú zbierané automaticky z serverov s grafickými kartami typov V100 a RTX A4000 vo našej flotile. Na rozdiel od syntetických laboratórnych testov pochádzajú tieto výsledky zo skutočných produkčných serverov spracovávajúcich reálne úlohy umelnej inteligencie – poskytujúce tak prehľadné, reálne údaje o výkonnosti.
Testujeme obidve rámy vLLM (High-Throughput) a Ollama (Single-User). Výkony vLLM ukazujú, ako sa V100 a RTX A4000 správajú pri 16–64 súčasných požiadavkach – ideálne pre produkčné chatty, multiagentové systémy umelého intelektu a API servery. Testy Ollamy meria rýchlosť jednotlivých požiadavok pre osobné asistenty umelého intelektu a lokálny vývoj. Otestované modely zahŕňajú Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 a viac.
Benchmarky generácie obrazov pokrývajú architektúry Flux, SDXL a SD3.5. To je kritické pre umelenú inteligenciu pri tvorbe umenia, návrhové prototypovanie a kreatívne aplikácie. Zameriajte sa na rýchlosť generácie jedného príkazu, aby ste pochopili, ako V100 a RTX A4000 spracujú vaše nároky na vygenerovanie obrázkov.
Vizualizačné benchmarky testujú multimodálnu a dokumentovú úpravu 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 Hamlet skenovaných zo historických kníh s typografiou doby v balíčku o veľkosti 16, merajúci stránky za minútu pre digitalizáciu dokumentov. Pozrite si, ako sa V100 a RTX A4000 vyrovnávajú s produkčnými vizuálnymi pracovnými nákladmi AI – kritické pre moderovanie obsahu, prácu s dokumentami 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) zobrazené 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 RTX A4000 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 grafickou kartou V100 Objednať server s grafickou kartou RTX A4000 Zobraziť všetky benchmarky