A100 und RTX Pro 4000 Blackwell: Direkter Leistungsvergleich anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der A100 bei 22 von 26 Benchmarks (85 % Siegquote) gewinnt, während der RTX Pro 4000 Blackwell vier Tests für sich entscheidet. 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 268 % schneller als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die A100 826 Tokens/s im Vergleich zu 258 Tokens/s der RTX Pro 4000 Blackwell (220 % 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 40 % schneller als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die A100 40 Token/s im Vergleich zu 9,6 Token/s der RTX Pro 4000 Blackwell (311 % schneller). Die A100 gewinnt 7 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die A100 55 % schneller als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-medium erreicht die A100 8,9 Bilder/min im Vergleich zu 1,9 Bildern/min der RTX Pro 4000 Blackwell (362 % schneller). Die A100 gewinnt 10 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hoch-parallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die A100 eine 207 % höhere Durchsatzrate als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die A100 282 Bilder/Minute gegenüber 66 Bildern/Minute der RTX Pro 4000 Blackwell (328 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 Visionstests 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 Pro 4000 Blackwell in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche 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 Pro 4000 Blackwell 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 durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Designprototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie A100 und RTX Pro 4000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hohen parallelen Lasten (16–64 gleichzeitig abgewickelte Anfragen) anhand realistischer Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (ein Sprach-Bild-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und prüft dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Der Ansatz TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Ausgaben mit altertümlicher Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst damit die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die digitale Archivierung. So lässt sich evaluieren, wie A100 und RTX Pro 4000 Blackwell produktionsrelevante visuelle KI-Aufgaben bewältigen – etwa für Inhaltskontrolle, Dokumentenanalyse oder automatisierte Bilderkennung.
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 dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich A100 und RTX Pro 4000 Blackwell 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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