A100- og RTX Pro 6000 Blackwell-kortets direkte ydeevne sammenlignet på tværs af 26 standardiserede AI-benchmarks indsamlet fra vores produktionsflåde. Testresultater viser, at A100 vinder i 3 ud af de 26 benchmarks (en sejrprocent på 12%), mens RTX Pro 6000 Blackwell vinder i hele 23 test. Alle benchmarkresultater samles automatisk ind fra aktive lejekøretøjer og leverer reel ydelsesdata.
Til produktions-API-servere og multi-agent AI-systemer med flere samtidige henvendelser er A100 82 % langsommere end RTX Pro 6000 Blackwell (median over 2 benchmarks). Ved Qwen/Qwen3-4B når A100 kun 826 tokens/sekund, mens RTX Pro 6000 Blackwell opnår 4344 tokens/sekund (81 % langsommere). I de to højdurchurstests vandt A100 ingen, hvilket gør RTX Pro 6000 Blackwell bedre egnet til produktion-API-belastninger.
For personlige AI-assistenter og lokal udvikling med én henvendelse ad gangen er A100 32 % langsommere end RTX Pro 6000 Blackwell (medianværdi på tværs af 8 benchmarktester). Når der køres deepseek-r1:32b, producerer A100 41 tokens/sekund, mens RTX Pro 6000 Blackwell presterer 67 tokens/sekund (38 % langsommere). I ingen af de otte enkelts bruger-testene vandt A100, hvilket gør RTX Pro 6000 Blackwell til det bedste valg for lokal AI-udvikling.
For Stable Diffusion, SDXL og Flux workloads er A100 37% langsommere end RTX Pro 6000 Blackwell (median over 12 benchmarks). Ved test af sd3.5-medium fuldfører A100 8,9 billeder/min, mens RTX Pro 6000 Blackwell opnår 17 billeder/min (48% langsommere). A100 vinder ingen ud af 12 billedgenereringstests, hvilket gør RTX Pro 6000 Blackwell til det bedre valg til Stable Diffusion workloads.
Ved højkonsistent visionsbelastning med 16–64 samtidige anmodninger yder A100 40 procent lavere igennemstrømning end RTX Pro 6000 Blackwell (medianværdi fra 2 benchmarks). Testen af tocr-base-modellen viser, at A100 håndterer 1.420 sider pr. minut, hvorimod RTX Pro 6000 Blackwell klarede 2.561 sider pr. minut (45 % langsommere). Da A100 ikke vandt nogen af de to visionstest, er RTX Pro 6000 Blackwell det bedre valg til højt belastede visions-AI-opgaver.
Bestil en GPU-server med A100 Alle GPU-server benchmarkresultater
Indlæser benchmarkdata...
Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med A100- og RTX Pro 6000 Blackwell-GPU'er i vores flåde. I modsætning til syntetiske laboratorietest kommer disse resultater fra rigtige produktionsservere, der håndterer faktiske AI-workloads - hvilket giver dig gennemsigtige, real-world performance data.
vLLM (Højytelsesbaseret) og Ollama (Enkeltbruger)-rammeværker testes begge. vLLM-benchmarkene viser, hvordan A100 og RTX Pro 6000 Blackwell yder sig med 16–64 samtidige henvendelser – perfekt til produktionschatbots, fleragents-AI-systemer og API-servere. Ollama-benchmarkene måler hastigheden ved enkelte henvendelser 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 kunstig intelligensbaseret billedskabelse, designsprototypeudvikling samt kreative applikationer. Fokus på hastigheden ved enkeltprompt-generering hjælper med at forstå, hvordan A100 og RTX Pro 6000 Blackwell håndterer jeres billedbelastninger.
Visionsbenchmarks tester multmodal 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 RTX Pro 6000 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 6000
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 6000 Blackwell Vis alle benchmarkresultater