Comparaison directe des performances entre le RTX 4080 Super Pro et le A100, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 4080 Super Pro remporte 5 des 26 références (taux de victoire de 19%), tandis que l'A100 en gagne 21. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4080 Super Pro est 37 % plus lente que la A100 (médiane sur 2 tests). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4080 Super Pro atteint 549 tokens/s tandis que la A100 atteint 826 tokens/s (33 % plus lente). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 2 tests de débit élevé, ce qui rend la A100 mieux adaptée aux charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4080 Super Pro est 15 % plus lente que l'A100 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, la RTX 4080 Super Pro génère 82 tokens/s tandis que l'A100 atteint 124 tokens/s (34 % plus lent). La RTX 4080 Super Pro remporte 1 test sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui fait de l'A100 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4080 Super Pro est 20 % plus lente que l’A100 (médiane sur 12 benchmarks). Lors des tests sdxl, la RTX 4080 Super Pro traite 17 images/min, tandis que l’A100 atteint 23 images/min (29 % plus lente). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 12 tests de génération d’images, ce qui fait de l’A100 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4080 Super Pro offre un débit inférieur de 34 % à celui de la A100 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4080 Super Pro traite 175 images/min tandis que la A100 atteint 282 images/min (38 % plus lent). La RTX 4080 Super Pro ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la A100 le meilleur choix pour les charges de travail de vision IA à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4080 Super Pro et A100 de 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 réalistes.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent le RTX 4080 Super Pro et l'A100 avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, les systèmes d’IA multi-agents ainsi que 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, et bien plus encore.
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 designs et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment le RTX 4080 Super Pro et l'A100 gèrent vos charges de travail en matière d'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 cartes RTX 4080 Super Pro et A100 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 benchmarks IA en un seul nombre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 4080 Super Pro et l'A100 pour les 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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