Comparaison directe des performances entre le A100 et le RTX A4000, basée sur 19 benchmarks standardisés en IA collectés auprès de notre parc de production. Les tests montrent que l’A100 remporte 18 des 19 benchmarks (taux de victoire de 95%), tandis que le RTX A4000 n’en gagne qu’un. Tous les résultats sont automatiquement recueillis depuis nos serveurs loués actifs, offrant ainsi une donnée de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, l'A100 est 406 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 1 référence). Pour Qwen/Qwen3-4B, l'A100 atteint 826 tokens/s contre 163 tokens/s pour la RTX A4000 (406 % plus rapide). L'A100 remporte 1 test sur 1 de débit élevé, 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 97 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 4 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b, l'A100 génère 154 tokens/s contre 76 tokens/s pour la RTX A4000 (102 % plus rapide). L'A100 remporte 4 tests sur 4 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 210 % plus rapide que la RTX A4000 (médiane sur 10 benchmarks). En testant sd3.5-medium, l'A100 termine à 8,9 images/min contre 1,3 images/min pour la RTX A4000 (593 % plus rapide). L'A100 remporte 10 tests de génération d'images sur 10, ce qui en fait le GPU préféré pour l'art de l'IA et la génération d'images.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), l'A100 offre un débit 386 % supérieur à celui de la RTX A4000 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, l'A100 traite 282 images/min contre 42 images/min pour la RTX A4000 (571 % 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 A4000 de notre flotte. Contrairement aux tests de laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant ainsi des données de performance transparentes et réalistes.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment l'A100 et le RTX A4000 se comportent avec 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 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 l'A100 et le RTX A4000 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 les A100 et RTX A4000 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 des tests d'IA en un seul chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent les performances globales pour les charges de travail d’IA entre l’A100 et le RTX A4000. 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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