A100 vs H100 – GPU Benchmark Sammenligning

Om Disse Benchmarks af A100 vs H100

Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med GPU'er af typen A100 og H100 i vores flåde. I modsætning til syntetiske laboratorietests kommer disse resultater fra faktiske produktionsservere, der håndterer faktiske AI-workloads - hvilket giver dig gennemsigtige, real-world performance-data.

LLM Inferens Benchmarks

vLLM (Højgennemstrømning) og Ollama (Enkeltbruger)-rammeværker testes begge. vLLM-benchmarks viser, hvordan A100 og H100 præsterer med 16–64 samtidige henvendelser – perfekt til produktionschatbots, fleragent-AI-systemer og API-servere. Ollama-benchmarks måler hastigheden ved enkelte henstillinger til personlige AI-assistenter og lokal udvikling. Der testes modeller som inkluderer Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, og flere.

Billedgenereringsbenchmarks

Flux, SDXL og SD3.5-arkitekturer dækker billedgenereringsbenchmarks. Det er afgørende for kunstnerisk AI-generering, designsprototypeudvikling og kreative applikationer. Fokus på hastigheden ved enkeltprompt-generering hjælper med at forstå, hvordan A100 og H100 håndterer jeres billedearbejdsbelastning.

Vision AI Benchmarks

Visionsbenchmarks tester multimodale og dokumentbehandling med høj samtidig belastning (16–64 parallelle anmodninger), ved hjælp af reel testdata. LLaVA 1.5 7B (en vision-sprog-model på 7 milliarder parametre) analyserer et fotografi af en ældre kvinde i et blomsterfelt sammen med en gylden retriever, hvor der testes for sceneforståelse og visuel logik ved batch-størrelse 32 for at rapportere billeder pr. minut. TrOCR-base (en OCR-model på 334 millioner parametre) bearbejder 2.750 sider fra Shakespeares Hamlet, scannet fra historiske bøger med tidstypografi ved batch-størrelse 16, måler sider pr. minut til digitalisering af dokumenter. Se hvordan A100 og H100 håndterer produktionsskala-visuelle AI-opgaver – kritisk for indholdsmoderering, dokumentbehandling og automatiseret billedeanalyse.

Systemydelse

Vi inkluderer også CPU-ydelse (der påvirker tokenisering og forbehandling) og NVMe-lagringshastigheder (afgørende for indlæsning af store modeller og datasæt) – det fulde billede af dine AI-arbejdsbelastninger.

TAIFlops Score

TAIFlops-scoren vist i første række kombinerer alle AI-benchmarkresultater til et enkelt tal. Ved at bruge RTX 3090 som referencepunkt (100 TAIFlops) viser denne score øjeblikkeligt, hvordan A100 og H100 sammenlignes generelt på AI-opgaver. Lær mere om TAIFlops →