Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX A4000 und V100 anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX A4000 bei 7 von 19 Benchmarks (37 % Siegquote) gewinnt, während die V100 in 12 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern Echtwelt-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen bearbeiten, ist die RTX A4000 29 % langsamer als die V100 (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX A4000 163 Token/s, während die V100 230 Token/s erreicht (29 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 1 High-Throughput-Tests, was die V100 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX A4000 34 % langsamer als die V100 (Median über 4 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX A4000 76 Token/s, während die V100 118 Token/s erreicht (36 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 4 Single-User-Tests, was die V100 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads zeigen sowohl die RTX A4000 als auch die V100 über 10 Benchmarks hinweg nahezu identische Leistungen. Beim Test von sd3.5-large erreicht die RTX A4000 0,58 Bilder/min im Vergleich zu 0,50 Bildern/min der V100 (15 % schneller). Die RTX A4000 gewinnt 6 von 10 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX A4000 um 24 % geringere Durchsatzraten als die V100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von trocr-base verarbeitet die RTX A4000 474 Seiten/min, während die V100 655 Seiten/min erreicht (28 % langsamer). Die RTX A4000 gewinnt keinen von 2 Visionstests, was die V100 zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX A4000- und V100-GPUs in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von realen Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich RTX A4000 und V100 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 Entwicklung 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 und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX-A4000- und V100-Karten Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele Anfragen) mit echten Testdaten. LLaVA 1.5 7B
(7-Milliarden-Parameter-Vision-Sprachmodell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie visuelles logisches Denken bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der Bilder pro Minute zu ermitteln.
TrOCR-base
(334-Millionen-Parameter-OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Anzahl der Seiten pro Minute, um die Digitalisierung von Dokumenten zu bewerten.
Erfahren Sie, wie sich RTX-A4000- und V100-Karten für produktionsrelevante visuelle KI-Arbeitslasten eignen –
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 A4000 und V100 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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