V100 gegen RTX A4000: Direkter Leistungsvergleich anhand von 38 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der V100 bei 27 von 38 Benchmarks gewinnt (Siegerquote: 71 %), während der RTX A4000 in 11 Fällen besser abschneidet. 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 verarbeiten, ist die V100 93 % schneller als die RTX A4000 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die V100 230 Token/s im Vergleich zu 163 Token/s der RTX A4000 (41 % schneller). Die V100 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die V100 um 50 % schneller als die RTX A4000 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die V100 83 Tokens/s gegenüber 47 Tokens/s der RTX A4000 (76 % schneller). Die V100 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Programmierassistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads zeigen sowohl die V100 als auch die RTX A4000 in 20 Benchmarks nahezu identische Ergebnisse. Beim Test von sd3.5-medium erreicht die V100 3,7 Bilder/min gegenüber 1,3 Bildern/min der RTX A4000 (186 % schneller). Die V100 gewinnt 12 von 20 Tests zur Bildgenerierung und ist somit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die V100 um 41 % mehr Durchsatz als die RTX A4000 (Median über 4 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die V100 145 Bilder/min im Vergleich zu RTX A4000s 42 Bildern/min (247 % schneller). Die V100 gewinnt 4 von 4 Vision-Tests und ist somit die bevorzugte GPU für Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ V100 und RTX A4000 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die echte KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (Hochdurchsatz) und Ollama (Einzelnutzer). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie V100 und RTX A4000 mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen zurechtkommen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Die Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u.a. Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungsbenchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Designprototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie V100 und RTX A4000 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Sprach-Bild-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 logisches Denken bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Das Modell TrOCR-base (eine OCR-basierte Lösung mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet dagegen 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. So sehen Sie, wie sich NVIDIA V100 und RTX A4000 im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend etwa für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung oder 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 V100 und RTX A4000 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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