V100 vs A100 - GPU Benchmark Sammenligning

V100- og A100-GPU’ers direkte ydeevseforligning baseret på 45 standardiserede KI-benchmarks indsamlet fra vores produktionsflåde. Testresultaterne viser, at V100 kun vinder én af de 45 benchmarks (en sejrsprocent på 2%), mens A100 vinder hele 44 test. Alle benchmarkresultater samles automatisk fra aktive lejeservere og leverer reel ydelsesdata.

vLLM High-Throughput Inference: V100 54% langsommere

For produktions-API-servere og multi-agent AI-systemer, der kører flere samtidige forespørgsler, er V100 54 % langsommere end A100 (median over 3 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B når V100 251 tokens/s, mens A100 opnår 550 tokens/s (54 % langsommere). V100 vinder ingen ud af 3 high-throughput tests, hvilket gør A100 bedre egnet til produktions-API-arbejdsbelastninger.

Ollama Single-User Inference: V100 24% langsommere

For personlige AI-assistenter og lokal udvikling med én forespørgsel ad gangen er V100 24% langsommere end A100 (medianen af 12 benchmarks). Ved kørsel af llama3.1:8b-instruct-q8_0 genererer V100 86 tokens/s, mens A100 opnår 124 tokens/s (31% langsommere). V100 vinder ingen ud af 12 single-user tests, hvilket gør A100 til det bedre valg for lokal AI-udvikling.

Billedgenerering: V100 58% langsommere

For Stable Diffusion, SDXL og Flux workloads er V100 58% langsommere end A100 (median på tværs af 22 benchmarks). Ved test af sd3.5-medium fuldfører V100 på 51 s/billede, mens A100 opnår 6,7 s/billede (87% langsommere). V100 vinder ingen ud af 22 billedgenereringstests, hvilket gør A100 til det bedre valg for Stable Diffusion workloads.

Vision AI: V100 53% lavere gennemløb

For højkonkurrence vision workloads (16-64 parallelle forespørgsler) leverer V100 53% lavere throughput end A100 (median over 4 benchmarks). Ved test af llava-1.5-7b behandler V100 53 billeder/min, mens A100 opnår 282 billeder/min (81% langsommere). V100 vinder ingen ud af 4 vision tests, hvilket gør A100 til det bedre valg for high-throughput vision AI workloads.

Om disse benchmarks af V100 vs A100

Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med GPU'er af typen V100 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

Vi tester både vLLM (Højgennemstrømning) og Ollama (Enkeltbruger)-rammeværker. vLLM-benchmarks viser, hvordan V100 og A100 præsterer med 16–64 samtidige henvendelser – perfekt til produktionschatbots, fleragents-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 billedgenereringsbenchmarks. Det er afgørende for kunstnerisk AI-generering, designsprototypeudvikling og kreative applikationer. Fokus på hastigheden ved enkeltprompt-generering hjælper med at forstå, hvordan V100 og A100 håndterer jeres billedearbejdsbelastning.

Vision AI Benchmarks

Visionsbenchmarkene tester multimodal og dokumentbehandling med høj samtidig belastning (16-64 parallelle forespørgsler) ved brug af reelle testdata. LLaVA 1.5 7B (vision-sprogmodel med 7 mia. parametre) analyserer et foto af en ældre kvinde i et blomstereng sammen med en gyllen retriever, hvor der testes sceneforståelse og visuelt resonnement ved batch-size 32 for at rapportere billeder pr. minut. TrOCR-base (OCR-model med 334 mio. parametre) behandler 2.750 sider fra Shakespeares Hamlet scannet fra historiske bøger med periode-typografi ved batch-size 16, måler siders hastighed pr. minut til dokumentdigitalisering. Se, hvordan V100 og A100 klare produktionsskalaens visuelle AI-belastninger – essentielt for indholdsmoderation, dokumentbehandling og automatiseret billedanalyse.

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 V100 og A100 sammenlignes generelt på AI-opgaver.
Lær mere om TAIFlops →

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