Direkter Leistungsvergleich zwischen der V100 und A100 anhand von 45 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die V100 bei einem Vergleich 1 von 45 Benchmarks gewinnt (Gewinnquote: 2 %), während die A100 in 44 Fällen siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern reale Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die V100 um 54 % langsamer als die A100 (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die V100 251 Token/s, während die A100 550 Token/s erreicht (54 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen von 3 Hochdurchsatztests, was die A100 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die V100 24 % langsamer als die A100 (Median über 12 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die V100 86 Tokens/s, während die A100 124 Tokens/s erreicht (31 % langsamer). Die V100 gewinnt keine der 12 Single-User-Tests, was die A100 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die V100 58 % langsamer als die A100 (Median über 22 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-medium benötigt die V100 51 s/Bild, während die A100 6,7 s/Bild erreicht (87 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen der 22 Tests zur Bildgenerierung, was die A100 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) bietet die V100 eine um 53 % geringere Durchsatzleistung als die A100 (Median über 4 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die V100 53 Bilder/min, während die A100 282 Bilder/min erreicht (81 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen der 4 Visionstests, 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 V100 und A100 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von realen Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – was Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten liefert.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich V100 und A100 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 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 V100 und A100 Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen multimodale und Dokumentenverarbeitung unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. LLaVA 1.5 7B (ein Visuell-Sprachmodell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame in einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Ergebnisse als Bilder pro Minute zu ermitteln. TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet dagegen 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – eingescannt aus historischen Büchern mit historischer Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und misst die Verarbeitungsgeschwindigkeit in Seiten pro Minute, was für die digitale Archivierung relevant ist. Damit lässt sich erkennen, wie V100 und A100 produktionsrelevante visuelle KI-Aufgaben bewältigen – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenbearbeitung 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 V100 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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