A100 gegen RTX 4070 Ti Super: Direkter Leistungsvergleich anhand von 18 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der A100 alle 18 von 18 Benchmarks gewinnt, während der RTX 4070 Ti Super keine Siege verbuchen konnte. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – mit echten Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die A100 242 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die A100 826 Token/s im Vergleich zu 242 Token/s der RTX 4070 Ti Super (242 % schneller). Die A100 gewinnt 1 von 1 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die A100 28 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die A100 128 Tokens/s im Vergleich zu 100 Tokens/s der RTX 4070 Ti Super (28 % schneller). Die A100 gewinnt 3 von 3 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die A100 82 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die A100 6,7 s/Bild im Vergleich zu 64 s/Bild der RTX 4070 Ti Super (849 % schneller). Die A100 gewinnt 10 von 10 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die A100 einen 297 % höheren Durchsatz als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die A100 282 Bilder/min im Vergleich zu 45 Bildern/min der RTX 4070 Ti Super (520 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist damit die bevorzugte GPU für die Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und RTX 4070 Ti Super in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die reale KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich A100 und RTX 4070 Ti Super 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 Entwicklungen gemessen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden bei den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie A100 und RTX 4070 Ti Super Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Sprach-Bild-Modell mit 7 Mrd. Parametern) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie visuelles Schlussfolgern bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Das Modell TrOCR-base (eine OCR-basierte Lösung mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet hingegen 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. So sehen Sie, wie sich A100 und RTX 4070 Ti Super im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend etwa für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung oder automatisierte Bildanalyse.
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.
Der TAIFlops-Wert (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzelnen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich A100 und RTX 4070 Ti Super insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen.Erfahren Sie mehr über TAIFlops →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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