A100- og RTX Pro 4000 Blackwell-kortets direkte ydeevne sammenlignet på tværs af 26 standardiserede KI-benchmarks indsamlet fra vores produktionsflåde. Testresultater viser, at A100 vinder i 22 ud af de 26 benchmarks (en sejrprocent på 85%), mens RTX Pro 4000 Blackwell kun vinder fire test. Alle benchmarkresultater samles automatisk fra aktive lejekøretøjer og leverer reel ydelsesdata.
For produktions-API-servere og multi-agent AI-systemer, der kører flere samtidige forespørgsler, er A100 268% hurtigere end RTX Pro 4000 Blackwell (median over 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B opnår A100 826 tokens/s vs RTX Pro 4000 Blackwells 258 tokens/s (220% hurtigere). A100 vinder 2 ud af 2 high-throughput tests, hvilket gør det til det stærkere valg til produktions-chatbots og batchbehandling.
For personlige AI-assistenter og lokal udvikling med én forespørgsel ad gangen er A100 40% hurtigere end RTX Pro 4000 Blackwell (median af 8 benchmarks). Ved at køre qwen3:32b genererer A100 40 tokens/s vs RTX Pro 4000 Blackwells 9.6 tokens/s (311% hurtigere). A100 vinder 7 ud af 8 single-user tests, hvilket gør den ideel til personlige kodningsassistenter og prototyping.
For Stable Diffusion, SDXL og Flux workloads er A100 55% hurtigere end RTX Pro 4000 Blackwell (median over 12 benchmarks). Ved test af sd3.5-medium fuldfører A100 8.9 billeder/min vs RTX Pro 4000 Blackwells 1.9 billeder/min (362% hurtigere). A100 vinder 10 ud af 12 billedgenereringstests, hvilket gør den til den foretrukne GPU til AI kunst og billedgenerering.
For højkonkurrence vision workloads (16-64 parallelle forespørgsler) leverer A100 207% højere gennemstrømning end RTX Pro 4000 Blackwell (median over 2 benchmarks). Ved test af llava-1.5-7b behandler A100 282 billeder/min vs RTX Pro 4000 Blackwells 66 billeder/min (328% hurtigere). A100 vinder 2 ud af 2 vision tests, hvilket gør den til den foretrukne GPU til dokumentbehandling i produktionsskala og multimodal AI.
Bestil en GPU-server med A100 Alle GPU-server benchmarkresultater
Indlæser benchmarkdata...
Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med GPU'er af typen A100 og RTX Pro 4000 Blackwell i vores flåde. I modsætning til syntetiske laboratorietests kommer disse resultater fra faktiske produktionsservere, der håndterer rigtige AI-workloads – hvilket giver dig gennemsigtige, real-world performance data.
vLLM (Højytelsesorienteret) og Ollama (Enkeltbruger)-rammeværker testes begge. vLLM-benchmarkene viser, hvordan A100 og RTX Pro 4000 Blackwell klare sig med 16–64 samtidige henvendelser – perfekt til produktionschatbots, fleragents-AI-systemer og API-servere. Ollama-benchmarkene 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.
Flux, SDXL og SD3.5-arkitekturer dækker billedegenereringsbenchmarks. Det er afgørende for kunstnerisk AI-generering, designsprototypeudvikling og kreative applikationer. Fokus på hastigheden ved enkeltpromptgenerering hjælper med at forstå, hvordan A100 og RTX Pro 4000 Blackwell håndterer jeres billedbelastninger.
Visionsbenchmarks tester multmodal og dokumentbehandling med høj samtidig belastning (16–64 parallelle anmodninger), ved hjælp af reel verdenstestdata. 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 RTX Pro 4000 Blackwell klare sig med produktionsskala-visuelle AI-opgaver – kritisk for indholdsmoderering, dokumentbehandling og automatiseret billedeanalyse.
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-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 RTX Pro 4000
Mærkat: Resultaterne kan variere afhængigt af systembelastning og konfiguration. Disse benchmark-værdier repræsenterer medianværdier fra flere testkørsler.
Bestil en GPU-server med A100 Bestil en GPU-server med RTX Pro 4000 Blackwell Vis alle benchmarkresultater