RTX A4000 gegen A100: Direkter Leistungsvergleich anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX A4000 nur einen von 19 Benchmarks gewinnt (Gewinnquote: 5 %), während der A100 in 18 Fällen siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – mit Echtwelt-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, ist die RTX A4000 80 % langsamer als die A100 (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX A4000 163 Tokens/s, während die A100 826 Tokens/s erreicht (80 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 1 Hochdurchsatztests, was die A100 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX A4000 49 % langsamer als die A100 (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX A4000 76 Token/s, während die A100 154 Token/s erreicht (51 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keine der 4 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 A4000 68 % langsamer als die A100 (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium erreicht die RTX A4000 1,3 Bilder/min, während die A100 8,9 Bilder/min erreicht (86 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen der 10 Tests zur Bildgenerierung, was die A100 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX A4000 76 % geringere Durchsatzleistung als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX A4000 42 Bilder/min, während die A100 282 Bilder/min erreicht (85 % langsamer). Die RTX A4000 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 A4000 und A100 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX-A4000- und A100-GPUs bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für produktive Chatbots, Multi-Agenten-KI-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, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX-A4000- und A100-Karten Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (ein Sprachmodell mit 7 Mrd. Parametern für visuelle Aufgaben) analysiert ein Fotoporträt einer älteren Dame in einem Blumenfeld zusammen mit einem Golden Retriever, wobei es Szenenverständnis und visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32 testet, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Der OCR-Ansatz TrOCR-base (mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 historisch typografische Scans von Shakespeares Hamlet bei einer Batchgröße von 16 und erfasst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die Dokumentdigitalisierung. Damit lässt sich evaluieren, wie RTX A4000 und A100 produktionsreife 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.
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 RTX A4000 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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