Direkter Leistungsvergleich zwischen A100 und RTX Pro 4500 Blackwell aus 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die A100 19 von 26 Benchmarks (73% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX Pro 4500 Blackwell 7 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, ist die A100 37 % schneller als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die A100 826 Tokens/s im Vergleich zu 644 Tokens/s der RTX Pro 4500 Blackwell (28 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests und ist somit die bessere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die A100 als auch die RTX Pro 4500 Blackwell bei 8 Ollama-Benchmarks nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von qwen3-coder:30b generiert die A100 115 Tokens/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 147 Tokens/s erreicht (22 % langsamer). Die A100 gewinnt 6 von 8 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Programmierassistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads zeigen sowohl die A100 als auch die RTX Pro 4500 Blackwell bei 12 Benchmarks nahezu identische Leistung. Beim Test von sdxl erreicht die A100 23 Bilder/min im Vergleich zu den 21 Bildern/min der RTX Pro 4500 Blackwell (13 % schneller). Die A100 gewinnt 9 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die A100 einen 43 % höheren Durchsatz als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die A100 282 Bilder/min gegenüber 179 Bildern/min der RTX Pro 4500 Blackwell (57 % schneller). Die A100 gewinnt 2 von 2 Vision-Tests, was sie zur bevorzugten GPU für Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und RTX Pro 4500 Blackwell in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die echte KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie A100 und RTX Pro 4500 Blackwell mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Getestete Modelle sind Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-Kunstgenerierung, den Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie A100 und RTX Pro 4500 Blackwell Ihre Bildverarbeitungsaufgaben bewältigen.
Vision-Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hohe parallele Last (16–64 parallele Anfragen) unter Verwendung realer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7B-Parameter-Vision-Language-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, um Szenenverständnis und visuelle Argumentation bei einer Batchgröße von 32 zu testen. Bilder pro Minute. TrOCR-base (334M Parameter OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet, die aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie gescannt wurden, bei einer Batchgröße von 16, um die gemessene Seitenanzahl pro Minute zu ermitteln. Seiten pro Minute für die Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie A100 und RTX Pro 4500 Blackwell hochskalierbare visuelle KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Content-Moderation, Dokumentenverarbeitung und 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 (Trooper AI FLOPS) Score, gezeigt in der ersten Zeile, kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) sagt dieser Score Ihnen sofort, wie A100 und RTX Pro 4500 Blackwell insgesamt für KI-Workloads abschneiden. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
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