Comparaison directe des performances entre le A100 et V100 sur 26 benchmarks d'IA standardisés collectés à partir de notre parc de production. Les tests montrent que l'A100 remporte 25 benchmarks sur 26 (taux de victoire de 96 %), tandis que le V100 en remporte 1. Tous les résultats des benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the A100 is 189% faster than the V100 (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B, the A100 achieves 550 tokens/s vs V100's 251 tokens/s (119% faster). The A100 wins 2 out of 2 high-throughput tests, making it the stronger choice for production chatbots and batch processing.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the A100 is 32% faster than the V100 (median across 8 benchmarks). Running gpt-oss:20b, the A100 generates 150 tokens/s vs V100's 113 tokens/s (32% faster). The A100 wins 8 out of 8 single-user tests, making it ideal for personal coding assistants and prototyping.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the A100 is 226% faster than the V100 (median across 12 benchmarks). Testing sd3.5-medium, the A100 completes at 6.7 s/image vs V100's 51 s/image (663% faster). The A100 wins 12 out of 12 image generation tests, making it the preferred GPU for AI art and image generation.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), the A100 delivers 275% higher throughput than the V100 (median across 2 benchmarks). Testing llava-1.5-7b, the A100 processes 282 images/min vs V100's 53 images/min (434% faster). The A100 wins 2 out of 2 vision tests, making it the preferred GPU for production-scale document processing and multimodal AI.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type A100 et V100 de notre parc. Contrairement aux tests de laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels exécutant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant ainsi des données de performance transparentes et concrètes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. vLLM benchmarks show how A100 and V100 perform with 16-64 concurrent requests - perfect for production chatbots, multi-agent AI systems, and API servers. Ollama benchmarks measure single-request speed for personal AI assistants and local development. Models tested include Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. That's critical for AI art generation, design prototyping, and creative applications. Focus on single prompt generation speed to understand how A100 and V100 handle your image workloads.
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 for document digitization. See how A100 and V100 handle production-scale visual AI workloads - critical for content moderation, document processing, and automated image analysis.
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 (Trooper AI FLOPS) score shown in the first row combines all AI benchmark results into a single number. Using the RTX 3090 as baseline (100 TAIFlops), this score instantly tells you how A100 and V100 compare overall for AI workloads. 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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