H100 vs A100 - GPU Benchmark Sammenligning

Om Disse Benchmarks af H100 vs A100

Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med GPU'er af typen H100 og A100 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 H100 og A100 yder sig med 16–64 samtidige henvendelser – perfekt til produktionschatbots, fleragent-AI-systemer og API-servere. Ollama-benchmarks 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.

Billedgenereringsbenchmarks

Flux, SDXL og SD3.5-arkitekturer dækker billedegenereringsbenchmarks. Det er afgørende for kunstig intelligensbaseret billedskabelse, designsprototypeudvikling og kreative applikationer. Fokus på hastigheden ved enkeltprompt-generering hjælper med at forstå, hvordan H100- og A100-enheder håndterer jeres billedbelastninger.

Vision AI Benchmarks

Visuelle benchmarktests 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 tidstypografisk layout, ved batch-størrelse 16, måler sider pr. minut til digitalisering af dokumenter. Se hvordan H100 og A100 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 H100 og A100 sammenlignes generelt med hensyn til AI-arbejdsgange. Lær mere om TAIFlops →

Mærkat: Resultaterne kan variere afhængigt af systembelastning og konfiguration. Disse benchmark-værdier repræsenterer medianværdier fra flere testkørsler.