RTX A4000- og A100-præstationer sammenlignet direkte på baggrund af 19 standardiserede AI-benchmarks indsamlet fra vores produktionsflåde. Testene viser, at RTX A4000 kun vinder i 1 ud af de 19 benchmarks (en sejrsprocent på 5%), mens A100 vinder hele 18 test. Alle benchmarkresultater samles automatisk fra aktive lejeservere og leverer reel ydeevnedata.
For produktions-API-servere og multi-agent AI-systemer, der kører flere samtidige forespørgsler, er RTX A4000 80 % langsommere end A100 (medianen på tværs af 1 benchmark). For Qwen/Qwen3-4B når RTX A4000 163 tokens/s, mens A100 opnår 826 tokens/s (80 % langsommere). RTX A4000 vinder ingen ud af 1 højgennemstrømnings-tests, hvilket gør A100 bedre egnet til produktions-API-arbejdsbelastninger.
For personlige AI-assistenter og lokal udvikling med én forespørgsel ad gangen er RTX A4000 49 % langsommere end A100 (median på tværs af 4 benchmarks). Ved at køre llama3.1:8b genererer RTX A4000 76 tokens/s, mens A100 opnår 154 tokens/s (51 % langsommere). RTX A4000 vinder ingen ud af 4 single-user tests, hvilket gør A100 til det bedre valg til lokal AI-udvikling.
For Stable Diffusion, SDXL og Flux workloads er RTX A4000 68% langsommere end A100 (medianen på tværs af 10 benchmarks). Ved test af sd3.5-medium færdiggør RTX A4000 1,3 billeder/min, mens A100 opnår 8,9 billeder/min (86% langsommere). RTX A4000 vinder ingen ud af 10 billedgenereringstests, hvilket gør A100 til det bedre valg for Stable Diffusion workloads.
For høj-konkurrence vision workloads (16-64 parallelle forespørgsler) leverer RTX A4000 76% lavere gennemløb end A100 (median på tværs af 2 benchmarks). Ved test af llava-1.5-7b behandler RTX A4000 42 billeder/minut, mens A100 opnår 282 billeder/minut (85% langsommere). RTX A4000 vinder ingen ud af 2 vision tests, hvilket gør A100 til det bedre valg for vision AI workloads med høj gennemløb.
Bestil en GPU-server med RTX A4000 Alle GPU-server benchmarkresultater
Indlæser benchmarkdata...
Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med GPU'er af typen RTX A4000 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.
vLLM (Højytelses) og Ollama (Enkeltbruger)-rammeværker testes begge. vLLM-benchmarkene viser, hvordan RTX A4000 og A100 præsterer med 16–64 samtidige anmodninger – perfekt til produktionschatbots, fleragents-AI-systemer og API-servere. Ollama-benchmarkene måler hastigheden ved enkeltanmodninger 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 billedgenereringsbenchmarks. Det er afgørende for kunstnerisk AI-generering, designsprototypeudvikling og kreative applikationer. Fokus på hastigheden ved enkeltprompt-generering hjælper med at forstå, hvordan RTX A4000 og A100 håndterer jeres billedearbejdsbelastning.
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 7B 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 334M parametre) bearbejder 2.750 sider fra Shakespeares Hamlet, scannet fra historiske bøger med tidstypografisk layout, ved batch-størrelse 16, måler sider pr. minut til dokumentdigitalisering. Se hvordan RTX A4000 og A100 håndterer 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 RTX A4000 og A100 sammenlignes generelt med hensyn til AI-opgaver.
Lær mere om TAIFlops →
Mærkat: Resultaterne kan variere afhængigt af systembelastning og konfiguration. Disse benchmark-værdier repræsenterer medianværdier fra flere testkørsler.
Bestil en GPU-server med RTX A4000 Bestil en GPU-server med A100 Vis alle benchmarkresultater