RTX A4000 contre RTX Pro 5000 Blackwell : comparaison directe des performances sur la base de 19 benchmarks normalisés en IA issus de notre flotte de production. Les tests révèlent que le RTX A4000 remporte 1 benchmark sur les 19 (taux de victoire à 5 %), tandis que le RTX Pro 5000 Blackwell l’emporte dans 18 cas. Tous les résultats sont collectés automatiquement depuis nos serveurs loués actifs, offrant ainsi une donnée de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs API en production et les systèmes multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, le RTX A4000 est 93 % plus lent que le RTX Pro 5000 Blackwell (médiane calculée sur 1 benchmark). Avec Qwen/Qwen3-4B, il atteint un débit de 163 jetons/seconde, contre 2 343 jetons/seconde pour le RTX Pro 5000 Blackwell (soit une différence de 93 %). Sur les tests haute charge, le RTX A4000 n'en remporte aucun (sur 1), ce qui rend le RTX Pro 5000 Blackwell plus adapté aux environnements de production avec des APIs.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l’RTX A4000 est 61 % plus lent que le RTX Pro 5000 Blackwell (moyenne sur 4 benchmarks). Avec le modèle llama3.1:8b, il produit 76 tokens/s contre 205 tokens/s pour le RTX Pro 5000 Blackwell (soit un écart de 63 %). Sur les quatre tests en inférence mono-utilisateur, l’A4000 n’en remporte aucun : le Pro 5000 Blackwell se révèle ainsi mieux adapté au développement local d’IA.
Pour les tâches Stable Diffusion, SDXL et Flux, le RTX A4000 est 71 % plus lent que le RTX Pro 5000 Blackwell (médiane calculée sur 10 benchmarks). Lors des tests avec sd3.5-large, le RTX A4000 réalise une vitesse de 107 secondes par image, alors que le RTX Pro 5000 Blackwell atteint 14 secondes par image (soit 87 % plus rapide). Le RTX A4000 n'obtient aucune victoire parmi les 10 tests de génération d'images, ce qui fait du RTX Pro 5000 Blackwell le meilleur choix pour ces charges de travail.
Pour les charges de travail vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le RTX A4000 affiche un débit inférieur de 77% par rapport au RTX Pro 5000 Blackwell (moyenne sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, il traite 42 images/minute, contre 283 images/minute pour le RTX Pro 5000 Blackwell (soit 85 % plus lent). Le RTX A4000 ne l’emporte dans aucun des deux tests vision, faisant du RTX Pro 5000 Blackwell le meilleur choix pour les charges de travail IA vision haute performance.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU RTX A4000 et RTX Pro 5000 Blackwell dans 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 issues du monde réel.
Nous évaluons les frameworks vLLM (Débit Élevé) et Ollama (Monoposte). Les benchmarks vLLM illustrent les performances du RTX A4000 et du RTX Pro 5000 Blackwell avec 16 à 64 requêtes simultanées, parfaites pour les chatbots en production, les systèmes d’IA multi-agents, et les serveurs API. Ceux d’Ollama mesurent la rapidité sur une seule requête, destinée aux assistants IA personnels ou au développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, entre autres.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial 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 invitation pour comprendre comment les RTX A4000 et RTX Pro 5000 Blackwell gèrent vos charges de travail en images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents avec une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles du monde réel. LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage de 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. TrOCR-base (modèle OCR de 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 graphiques RTX A4000 et RTX Pro 5000 Blackwell gèrent les charges de travail visuelles en IA 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 en IA en un seul chiffre. En prenant l’RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement pour les charges de travail d'IA le RTX A4000 et le RTX Pro 5000 Blackwell. 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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