Comparaison directe des performances entre le A100 et le RTX 4080 Super Pro, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 21 des 26 références (taux de victoire de 81 %), tandis que le RTX 4080 Super Pro en gagne 5. Tous les résultats des références sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance dans un environnement réel.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, l'A100 est 58 % plus rapide que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, l'A100 atteint 826 tokens/s contre 549 tokens/s pour la RTX 4080 Super Pro (50 % plus rapide). L'A100 remporte 2 tests sur 2 de haut débit, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l'A100 est 18 % plus rapide que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant qwen3-coder:30b, l'A100 génère 115 tokens/s tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 158 tokens/s (27 % plus lent). L'A100 remporte 7 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour Stable Diffusion, SDXL et les charges de travail Flux, l'A100 est 26 % plus rapide que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 12 benchmarks). En testant sdxl, l'A100 termine à 23 images/min contre 17 images/min pour la RTX 4080 Super Pro (40 % plus rapide). L'A100 remporte 12 tests de génération d'images sur 12, ce qui en fait le GPU privilégié pour l'art de l'IA et la génération d'images.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), l'A100 offre un débit 52 % plus élevé que le RTX 4080 Super Pro (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, l'A100 traite 282 images/min contre 175 images/min pour le RTX 4080 Super Pro (61 % plus rapide). L'A100 remporte 2 tests de vision sur 2, ce qui en fait le GPU de choix pour le traitement de documents à grande échelle et l'IA multimodale.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type A100 et RTX 4080 Super Pro dans notre parc. Contrairement aux tests de laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant des données de performance transparentes et concrètes.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment l'A100 et le RTX 4080 Super Pro gèrent des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, les systèmes d’IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks d’Ollama mesurent la vitesse de traitement des requêtes uniques pour les assistants IA personnels et le développement local. Parmi les modèles testés figurent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, ainsi que bien d'autres.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial pour la création artistique par IA, la conception de prototypes et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les A100 et RTX 4080 Super Pro gèrent vos charges de travail en images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles. Le modèle LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage avec 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs aux côtés d’un golden retriever, testant la compréhension de scène et le raisonnement visuel avec une taille de lot de 32 pour rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR avec 334 millions de paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, mesurant les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment l’A100 et le RTX 4080 Super Pro gèrent les charges de travail IA visuelle à grande échelle – essentielles pour la modération de contenu, le traitement documentaire et l’analyse automatisée d’images.
Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.
Le score TAIFlops (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats de référence en IA pour n’en faire qu’un seul chiffre. En prenant le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent l’A100 et le RTX 4080 Super Pro pour des charges de travail liées à l’IA. En savoir plus sur les TAIFlops →
Remarque : Les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de sa configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs séries de tests.
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