Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX Pro 4000 Blackwell und der A100 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX Pro 4000 Blackwell bei 4 von 26 Benchmarks (Winquote: 15 %) gewinnt, während die A100 in 22 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 verarbeiten, ist die RTX Pro 4000 Blackwell 72 % langsamer als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 258 Token/s, während die A100 826 Token/s erreicht (69 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keine 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 Pro 4000 Blackwell 29 % langsamer als die A100 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die RTX Pro 4000 Blackwell 9,6 Token/s, während die A100 40 Token/s erreicht (76 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell 33 % langsamer als die A100 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium erreicht die RTX Pro 4000 Blackwell 1,9 Bilder/min, während die A100 8,9 Bilder/min erreicht (78 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt 2 von 12 Bildgenerierungstests, was die A100 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX Pro 4000 Blackwell um 61 % geringere Durchsatzwerte als die A100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX Pro 4000 Blackwell 66 Bilder/min, während die A100 282 Bilder/min erreicht (77 % langsamer). Die RTX Pro 4000 Blackwell gewinnt keinen von 2 Vision-Tests, was die A100 zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX Pro 4000 Blackwell 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 die RTX-Pro-4000-GPUs mit der Blackwell-Architektur sowie die A100 bei 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen schlagen – ideal für Produktionschatbots, Multi-Agenten-AI-Systeme und API-Server. Bei den Ollama-Benchmarks wird die Geschwindigkeit einzelner Anfragen gemessen, etwa für persönliche KI-Assistenten oder lokale Entwicklungen. 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 und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX Pro 4000 Blackwell und A100 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand realistischer Testdaten.
LLaVA 1.5 7B (ein Sprach-Sicht-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame auf einem Blütenfeld mit einem Golden Retriever. Dabei werden Szenenverständnis und visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32 geprüft, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen.
TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die digitale Archivierung.
Hier sehen Sie, wie die RTX-Pro-Karten Pro 4000 Blackwell und A100 große visuelle KI-Aufgaben bewältigen – entscheidend für Inhaltskontrolle, Dokumentenmanagement 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 das RTX Pro 4000 Blackwell und das 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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