A100 contre une comparaison de performances directe avec le RTX Pro 5000 Blackwell, basée sur 26 benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests révèlent que l'A100 remporte 6 des 26 benchmarks (taux de victoire à 23 %), tandis que le RTX Pro 5000 Blackwell en gagne 20. Tous les résultats des benchmarks sont automatiquement recueillis auprès de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance dans un environnement réel.
Pour les serveurs API en production et les systèmes multi-agents exécutant des requêtes concourantes multiples, l'A100 est 69 % plus lent que le RTX Pro 5000 Blackwell (médiane calculée sur 2 benchmarks). Concernant Qwen/Qwen3-4B, l'A100 affiche un débit de 826 tokens/s, contre 2343 tokens/s pour le RTX Pro 5000 Blackwell (soit 65 % plus lent). Dans ces deux tests haute charge, l'A100 n'en remporte aucun, ce qui rend le RTX Pro 5000 Blackwell plus adapté aux charges de travail d'API en environnement professionnel.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l’A100 est 21 % plus lent que le RTX Pro 5000 Blackwell (moyenne sur 8 benchmarks). Avec deepseek-r1:32b, l’A100 produit 41 tokens/s, alors que le RTX Pro 5000 Blackwell atteint 54 tokens/s (soit 27 % de différence). Dans ces 8 tests en inférence solo, l’A100 n’en remporte aucun, rendant ainsi le RTX Pro 5000 Blackwell plus adapté au développement AI local.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, l'A100 et le RTX Pro 5000 Blackwell affichent des performances presque identiques sur 12 benchmarks. Lors des tests avec sd3.5-medium, l'A100 produit 8,9 images/min alors que le RTX Pro 5000 Blackwell en réalise 11 images/min (soit un retard de 18%). L'A100 gagne 4 des 12 tests de génération d'images, rendant ainsi le RTX Pro 5000 Blackwell plus adapté aux charges de travail basées sur Stable Diffusion.
Pour les charges de travail en vision à haute concurité (demandes parallèles 16–64), l’A100 et le RTX Pro 5000 Blackwell offrent un débit quasi identique sur 2 benchmarks. En testant trocr-base, l’A100 traite 1420 pages/min, tandis que le RTX Pro 5000 Blackwell atteint 1505 pages/min (soit 6 % plus lent). L’A100 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait du RTX Pro 5000 Blackwell le meilleur choix pour les charges de travail IA visuelle haut débit.
Commander un serveur GPU avec A100 Tous les benchmarks des serveurs GPU
Chargement des données de référence...
Nos benchmarks sont recueillis automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU des types A100 et RTX Pro 5000 Blackwell au sein de notre flotte. Contrairement aux tests synthétiques en laboratoire, ces résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail IA effectives, vous fournissant ainsi des données de performance transparentes et reflétant le monde réel.
Nous testons les cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment l'A100 et le RTX Pro 5000 Blackwell gèrent des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks 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, le prototypage de conception 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 Pro 5000 Blackwell 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 du monde réel. 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 (batch) 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 Pro 5000 Blackwell 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 d'IA en un seul chiffre. En prenant le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment s'affrontent l'A100 et le RTX Pro 5000 Blackwell 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.
Order a GPU Server with A100 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks