A100 gegen RTX A4000: Direkter Leistungsvergleich anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der A100 bei 18 von 19 Benchmarks gewinnt (Siegerquote: 95 %), während der RTX A4000 einen Test für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben – mit Echtwelt-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, ist die A100 406 % schneller als die RTX A4000 (Median über 1 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die A100 826 Tokens/s gegenüber 163 Tokens/s der RTX A4000 (406 % schneller). Die A100 gewinnt 1 von 1 High-Throughput-Tests und ist somit die stärkere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die A100 97 % schneller als die RTX A4000 (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die A100 154 Tokens/s im Vergleich zu 76 Tokens/s der RTX A4000 (102 % schneller). Die A100 gewinnt 4 von 4 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux ist die A100 210 % schneller als die RTX A4000 (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium erreicht die A100 8,9 Bilder/min im Vergleich zu 1,3 Bildern/min der RTX A4000 (593 % schneller). Die A100 gewinnt 10 von 10 Bildgenerierungstests und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die A100 einen 386 % höheren Durchsatz als die RTX A4000 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die A100 282 Bilder/min gegenüber 42 Bildern/min der RTX A4000 (571 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 Vision-Tests und ist somit die bevorzugte GPU für die Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und RTX A4000 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.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich A100 und RTX A4000 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.
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden bei den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie A100 und RTX A4000 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele Anfragen) mit echten Testdaten. LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell für visuelle Aufgaben mit 7 Mrd. Parametern) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie die visuelle Logik bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der bearbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die digitalisierten Seiten pro Minute, relevant für die Dokumentscannung. So sehen Sie, wie sich A100 und RTX A4000 im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenanalyse und automatisierte Bildauswertung.
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 einzigen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich A100 und RTX A4000 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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