Comparaison directe des performances entre le A100 et RTX Pro 4500 Blackwell issue de 26 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 19 des 26 références (taux de victoire de 73 %), tandis que la RTX Pro 4500 Blackwell remporte 7 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement à partir des serveurs de location actifs, fournissant des données de performance du monde réel.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, l'A100 est 37 % plus rapide que le RTX Pro 4500 Blackwell (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, l'A100 atteint 826 tokens/s contre 644 tokens/s pour le RTX Pro 4500 Blackwell (28 % plus rapide). L'A100 remporte 2 des 2 tests de haut débit, ce qui en fait le choix plus judicieux 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 et le RTX Pro 4500 Blackwell offrent des temps de réponse presque identiques sur 8 benchmarks Ollama. En exécutant qwen3-coder:30b, l'A100 génère 115 tokens/s tandis que le RTX Pro 4500 Blackwell atteint 147 tokens/s (22% plus lent). L'A100 remporte 6 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui le rend idéal pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, les A100 et RTX Pro 4500 Blackwell offrent des performances presque identiques sur 12 références. En testant sdxl, l'A100 complète 23 images/min contre 21 images/min pour le RTX Pro 4500 Blackwell (13 % plus rapide). L'A100 remporte 9 des 12 tests de génération d'images, ce qui en fait le GPU préféré pour l'art et la génération d'images par l'IA.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à orteurs (179 images/min) (57% plus rapide). L'A100 remporte 2 tests de vision sur 2, ce qui en fait le GPU préféré 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 Pro 4500 Blackwell dans notre parc. Contrairement aux tests en 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 du monde réel.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les A100 et RTX Pro 4500 Blackwell fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées - idéal pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs d'API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de requête unique pour les assistants personnels d'IA et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. Ceci est essentiel pour la génération d'art IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les A100 et RTX Pro 4500 Blackwell gèrent vos charges de travail d'image.
Les benchmarks de vision testent le traitement multimodal et documentaire avec charge concurrente élevée (16-64 requêtes parallèles) en utilisant des données de test réelles. LLaVA 1.5 7B (Modèle de Langue Vision-Langue de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d'une femme âgée dans un champ de fleurs avec un golden retriever, testant la compréhension de la scène et le raisonnement visuel par lots de 32 pour établir un rapport. images par minute. TrOCR-base (Modèle OCR de 334M paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées à partir de livres anciens avec une typographie d'époque par lots de 16, en mesurant pages par minute pour la numérisation de documents. Découvrez comment A100 et RTX Pro 4500 Blackwell gèrent les charges de travail d'IA visuelle à grande échelle - essentiel pour la modération de contenu, le traitement de documents 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 TAIFlops Le (Trooper AI FLOPS) score affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment l'A100 et la RTX Pro 4500 Blackwell se comparent globalement pour les charges de travail d'IA. En savoir plus sur TAIFlops →
Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.
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