Comparaison directe des performances entre le RTX A4000 et le V100, basée sur 19 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX A4000 remporte 7 des 19 benchmarks (taux de victoire de 37 %), tandis que le V100 en gagne 12. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir 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 29 % plus lente que la V100 (médiane sur 1 test de référence). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX A4000 atteint 163 tokens/s tandis que la V100 atteint 230 tokens/s (29 % plus lente). La RTX A4000 ne remporte aucun des 1 tests de débit élevé, ce qui fait de la V100 un choix plus adapté 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 34 % plus lente que la V100 (médiane sur 4 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b, la RTX A4000 génère 76 tokens/s tandis que la V100 atteint 118 tokens/s (36 % plus lente). La RTX A4000 ne remporte aucun des 4 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait de la V100 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, les RTX A4000 et V100 offrent des performances presque identiques sur 10 benchmarks. En testant sd3.5-large, le RTX A4000 complète à 0,58 images/min contre 0,50 images/min pour le V100 (15 % plus rapide). Le RTX A4000 remporte 6 des 10 tests de génération d'images, ce qui en fait le GPU préféré pour l'art et la génération d'images par IA.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX A4000 offre un débit inférieur de 24 % à celui de la V100 (médiane sur 2 benchmarks). En testant trocr-base, la RTX A4000 traite 474 pages/min tandis que la V100 atteint 655 pages/min (28 % plus lent). La RTX A4000 ne remporte aucun des 2 tests de vision, ce qui fait de la V100 le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.
Commander un serveur GPU avec RTX A4000 Tous les benchmarks des serveurs GPU
Chargement des données de référence...
Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX A4000 et V100 de notre flotte. Contrairement aux tests de 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 réelles.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le RTX A4000 et le V100 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 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 les cartes RTX A4000 et V100 gèrent vos charges de travail en matière d’images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles. LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage 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 scène et le raisonnement visuel avec une taille de lot 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 RTX A4000 et V100 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 en IA pour n’en former qu’un seul chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement les performances des RTX A4000 et V100 pour les charges de travail en 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.
Commander un serveur GPU avec RTX A4000 Commander un serveur GPU avec V100 Afficher tous les benchmarks