V100- og RTX A4000-præstationer sammenlignet direkte på baggrund af 38 standardiserede KI-benchmarks indsamlet fra vores produktionsflåde. Testresultaterne viser, at V100 vinder i 27 ud af de 38 benchmarks (en sejrsprocent på 71 %), mens RTX A4000 vinder 11 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 V100 93 % hurtigere end RTX A4000 (median på tværs af 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B opnår V100 230 tokens/s vs RTX A4000's 163 tokens/s (41 % hurtigere). V100 vinder 2 ud af 2 højtydende tests, hvilket gør det til det stærkere valg til produktions-chatbots og batch-behandling.
For personlige AI-assistenter og lokal udvikling med én forespørgsel ad gangen er V100 50 % hurtigere end RTX A4000 (medianen af 8 benchmarks). Ved kørsel af llama3.1:8b-instruct-q8_0 genererer V100 83 tokens/s vs RTX A4000's 47 tokens/s (76 % hurtigere). V100 vinder 8 ud af 8 single-user tests, hvilket gør den ideel til personlige kodeassistenter og prototyping.
For Stable Diffusion, SDXL og Flux workloads, præsterer både V100 og RTX A4000 næsten identisk på tværs af 20 benchmarks. Ved test af sd3.5-medium, fuldfører V100 3.7 billeder/min vs RTX A4000's 1.3 billeder/min (186% hurtigere). V100 vinder 12 ud af 20 billedgenereringstests, hvilket gør den til den foretrukne GPU til AI kunst og billedgenerering.
For højkonkurrence vision workloads (16-64 parallelle forespørgsler) leverer V100 41% højere throughput end RTX A4000 (median på tværs af 4 benchmarks). Ved test af llava-1.5-7b behandler V100 145 billeder/min vs RTX A4000's 42 billeder/min (247% hurtigere). V100 vinder 4 ud af 4 vision tests, hvilket gør det til det foretrukne GPU til produktionsskala dokumentbehandling og multimodal AI.
Bestil en GPU-server med V100 Alle GPU-server benchmarkresultater
Indlæser benchmarkdata...
Vores benchmarks indsamles automatisk fra servere med GPU'er af typen V100 og RTX A4000 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 (Højgennemstrømning) og Ollama (Enkeltbruger)-rammeværker testes begge. vLLM-benchmarkene viser, hvordan V100 og RTX A4000 yder sig med 16–64 samtidige henvendelser – perfekt til produktionschatbots, fleragent-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 enkeltprompt-generering hjælper med at forstå, hvordan V100 og RTX A4000 håndterer jeres billedbelastninger.
Visionsbenchmarks 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 tidstypografi ved batch-størrelse 16, måler sider pr. minut til dokumentdigitalisering. Se, hvordan V100 og RTX A4000 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 V100 og RTX A4000 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 V100 Bestil en GPU-server med RTX A4000 Vis alle benchmarkresultater