Comparaison directe des performances entre le RTX A4000 et le A100, basée sur 19 benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX A4000 remporte 1 test sur les 19 (taux de victoire : 5 %), tandis que l'A100 gagne 18. Tous les résultats sont automatiquement recueillis auprès de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX A4000 est 80 % plus lente que la A100 (médiane sur 1 test). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX A4000 atteint 163 tokens/s tandis que la A100 atteint 826 tokens/s (80 % plus lente). La RTX A4000 ne remporte aucun des 1 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 A4000 est 49 % plus lente que la A100 (médiane sur 4 références). En exécutant llama3.1:8b, la RTX A4000 génère 76 tokens/s tandis que la A100 atteint 154 tokens/s (51 % plus lente). La RTX A4000 ne remporte aucun des 4 tests pour utilisateur unique, ce qui fait de la A100 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX A4000 est 68 % plus lente que l'A100 (médiane sur 10 références). En testant sd3.5-medium, la RTX A4000 termine à 1,3 images/min tandis que l'A100 atteint 8,9 images/min (86 % plus lent). La RTX A4000 ne remporte aucun des 10 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 forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX A4000 offre un débit inférieur de 76 % à celui de la A100 (médiane sur 2 références). En testant llava-1.5-7b, la RTX A4000 traite 42 images/min tandis que la A100 atteint 282 images/min (85 % plus lent). La RTX A4000 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la A100 le meilleur choix pour les charges de travail d’IA de vision à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX A4000 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 le RTX A4000 et l'A100 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 d'art généré 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 le RTX A4000 et l'A100 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 cartes RTX A4000 et A100 gèrent les charges de travail IA visuelles à grande échelle – essentielles pour la modération de contenu, le traitement documentaire et l’analyse automatique 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 en IA pour n’en faire qu’un seul chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement les modèles RTX A4000 et 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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