A100 und RTX Pro 5000 Blackwell: Direkter Leistungsvergleich anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der A100 bei 6 von 26 Benchmarks (23 % Siegquote) gewinnt, während der RTX Pro 5000 Blackwell in 20 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server sowie Multi-Agenten-KI-Systeme mit mehreren gleichzeitigen Anfragen ist der A100 um 69 % langsamer als das RTX Pro 5000 Blackwell (Median aus 2 Benchmarks). Beim Modell Qwen/Qwen3-4B erreicht der A100 eine Geschwindigkeit von 826 Tokens/s, während das RTX Pro 5000 Blackwell auf 2343 Tokens/s kommt (um 65 % schneller). Der A100 schneidet bei keiner der beiden Hochdurchsatz-Tests besser ab – somit eignet sich das RTX Pro 5000 Blackwell besser für Produktivlasten im Bereich von API-Arbeitslasten.
Bei persönlichen KI-Assistenten sowie lokaler Entwicklung mit einzelnen Anfragen liegt die A100 mit einem Medianwert aus 8 Benchmarks 21 % langsamer als das RTX Pro 5000 Blackwell. Bei der Ausführung des Modells deepseek-r1:32b erzeugt die A100 41 Tokens/s, während das RTX Pro 5000 Blackwell 54 Tokens/s erreicht (24 % langsamer). In keinem der 8 Einzelnutzer-Tests schneidet die A100 besser ab, sodass sich das RTX Pro 5000 Blackwell für lokale KI-Entwicklungszwecke eignet.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads liefern sowohl das A100 als auch das RTX Pro 5000 Blackwell über 12 Benchmarks hinweg fast identische Ergebnisse. Bei der Prüfung mit sd3.5-medium erzeugt das A100 8,9 Bilder/Minute, während das RTX Pro 5000 Blackwell auf 11 Bilder/Minute kommt (also 18 % langsamer). Das A100 gewinnt dabei 4 von 12 Tests zur Bildgenerierung, sodass sich das RTX Pro 5000 Blackwell für Stable-Diffusion-Aufgaben besser eignet.
Für hochkonkurrierende Vision-Arbeitslasten (16–64 parallele Anfragen) erzielen sowohl das A100 als auch das RTX Pro 5000 Blackwell fast identischen Durchsatz über 2 Benchmarks hinweg. Beim Test von tocr-base verarbeitet das A100 1420 Seiten pro Minute, während das RTX Pro 5000 Blackwell 1505 Seiten pro Minute erreicht (um 6 % langsamer). In keinem der beiden Vision-Tests setzt sich das A100 durch, sodass das RTX Pro 5000 Blackwell bei hochdurchsatzintensiven Vision-KI-Arbeitslasten die bessere Wahl darstellt.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und RTX Pro 5000 Blackwell aus unserer Flotte erfasst. Anders als bei synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Arbeitslasten abwickeln – damit erhalten Sie transparente, praxisrelevante Performancedaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks verdeutlichen die Leistung von A100 und RTX Pro 5000 Blackwell bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Mit den Ollama-Benchmarks messen wir die Verarbeitungsgeschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u.a. Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
Flux, SDXL und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungsbenchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Designprototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit bei der Generierung einzelner Prompts, um zu verstehen, wie A100 und RTX Pro 5000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen multimodale und Dokumentenverarbeitung unter hoher Auslastung (16–64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (Vision-Language-Modell mit 7 Mrd. Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei Szenenverständnis sowie visuelle Inferenz bei einer Batchgröße von 32 zur Angabe von Bildern pro Minute. Das Modell TrOCR-base (OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares „Hamlet“, eingescannt aus historischen Büchern mit historischer Schriftart, bei einer Batchgröße von 16 und ermittelt damit die Leistung in Seiten pro Minute für die Dokumentendigitalisierung. Hier sehen Sie, wie A100 und RTX Pro 5000 Blackwell produktionsrelevante visuelle KI-Aufgaben bewältigen – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenverarbeitung und automatisierte Bildanalysen.
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.
Die TAIFlops-Kennzahl (Trooper AI-FLOPS) aus der ersten Zeile vereint alle Ergebnisse von KI-Leistungstests zu einem einzigen Wert. Basierend auf dem RTX 3090 als Referenzpunkt (100 TAIFlops) gibt diese Kennzahl einen direkten Vergleich zwischen A100 und RTX Pro 5000 Blackwell für Ihre KI-Anwendungsfälle wieder.Mehr zum Thema TAIFlops erfahren Sie hier →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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