A100 und RTX 4080 Super Pro: Direkter Leistungsvergleich anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsumfeld stammen. Die Tests zeigen, dass der A100 in 21 von 26 Benchmarks (81 % Siegquote) gewinnt, während der RTX 4080 Super Pro nur 5 Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – mit Echtwelt-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die A100 58 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die A100 826 Token/s im Vergleich zu den 549 Token/s der RTX 4080 Super Pro (50 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 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 um 18 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3-coder:30b generiert die A100 115 Tokens/s, während die RTX 4080 Super Pro 158 Tokens/s erreicht (27 % langsamer). Die A100 gewinnt 7 von 8 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Workloads mit Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die A100 26 % schneller als die RTX 4080 Super Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sdxl erreicht die A100 23 Bilder/Min. im Vergleich zu den 17 Bildern/Min. der RTX 4080 Super Pro (40 % schneller). Die A100 gewinnt 12 von 12 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 52 % höheren Durchsatz als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die A100 282 Bilder/min gegenüber 175 Bildern/min der RTX 4080 Super Pro (61 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist damit die bevorzugte GPU für Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ A100 und RTX 080 Super Pro in unserer Flotte 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 4080 Super Pro bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, Multi-Agent-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 4080 Super Pro Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten 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 logisches Denken bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. 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 Leistung in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. So sehen Sie, wie sich A100 und RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro 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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