A100 vs. H100 – GPU-Benchmark-Vergleich

Über diese Benchmarks von A100 vs. H100

Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und H100 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.

LLM-Inferenz-Benchmarks

vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich A100 und H100 bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, Multi-Agenten-AI-Systeme sowie API-Server. Bei den Ollama-Benchmarks wird die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung gemessen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.

Benchmarks zur Bildgenerierung

Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden bei den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie A100 und H100 Ihre Bildlast verarbeiten.

Vision-KI-Benchmarks

Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher gleichzeitiger Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Visuell-Sprachmodell mit 7 Milliarden Parametern) untersucht eine Fotografie einer älteren Dame in einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und bewertet damit Szenenerkennung sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute darzustellen. Das Modell TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und misst so die Effizienz in Seiten pro Minute, relevant für die digitale Archivierung. Damit lässt sich erkennen, wie A100 und H100 produktionsreife visuelle KI-Aufgaben bewältigen – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenanalyse und automatisierte Bilderkennung.

Systemleistung

Wir berücksichtigen auch die CPU-Rechenleistung (die Tokenisierung und Vorverarbeitung beeinflusst) und die NVMe-Speichergeschwindigkeiten (die für das Laden großer Modelle und Datensätze entscheidend sind) – das vollständige Bild für Ihre KI-Workloads.

TAIFlops-Wert

Der TAIFlops-Wert (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich A100 und H100 insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen.
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Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.