RTX 4080 Super Pro-Direkter Leistungsvergleich mit dem A100 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX 4080 Super Pro bei 5 von 26 Benchmarks (Winquote: 19 %) siegt, während das A100 in 21 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX ein 37 % langsamer als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 549 Tokens/s, während die A100 826 Tokens/s erreicht (33 % langsamer). Die RTX gewinnt keinen von 2 High-Throughput-Tests, was die A100 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4080 Super Pro 15 % langsamer als die A100 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die RTX 4080 Super Pro 82 Token/s, während die A100 124 Token/s erreicht (34 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt 1 von 8 Single-User-Tests, was die A100 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4080 Super Pro 20 % langsamer als die A100 (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sdxl erreicht die RTX 4080 Super Pro 17 Bilder/min, während die A100 23 Bilder/min erreicht (29 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen der 12 Tests zur Bildgenerierung, was die A100 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4080 Super Pro um 34 % geringere Durchsatzwerte als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4080 Super Pro 175 Bilder/min, während die A100 282 Bilder/min erreicht (38 % langsamer). Die RTX 4080 Super Pro gewinnt keinen der 2 Visionstests, was die A100 zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4080 Super Pro und A100 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 RTX 4080 Super Pro und A100 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 die RTX 4080 Super Pro und das A100 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Vision-Sprache-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 Schlussfolgern bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der 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 Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. Erfahren Sie hier, wie sich die RTX-4080-Super-Pro-Karte und das A100-System im produktiven Einsatz bewähren – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung 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-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 RTX 4080 Super Pro und A100 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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