Comparaison directe des performances entre le RTX Pro 4000 Blackwell et le A100, basée sur 26 références d'évaluation standardisées en IA collectées dans notre parc de production. Les tests montrent que le RTX Pro 4000 Blackwell remporte 4 des 26 évaluations (taux de victoire : 15%), tandis que l'A100 en gagne 22. Tous les résultats sont automatiquement recueillis depuis nos serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance reflétant la réalité.
Pour les serveurs d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX Pro 4000 Blackwell est 72 % plus lente que l'A100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX Pro 4000 Blackwell atteint 258 tokens/s tandis que l'A100 atteint 826 tokens/s (69 % plus lente). La RTX Pro 4000 Blackwell ne remporte aucun des 2 tests de débit élevé, ce qui fait de l'A100 une solution plus 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 Pro 4000 Blackwell est 29 % plus lente que l’A100 (médiane sur 8 références). En exécutant qwen3:32b, la RTX Pro 4000 Blackwell génère 9,6 tokens/s tandis que l’A100 atteint 40 tokens/s (76 % plus lente). La RTX Pro 4000 Blackwell remporte 1 test sur 8 pour un seul utilisateur, 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 Pro 4000 Blackwell est 33 % plus lente que la A100 (médiane sur 12 références). En testant sd3.5-medium, la RTX Pro 4000 Blackwell effectue 1,9 image/min tandis que la A100 atteint 8,9 images/min (78 % plus lente). La RTX Pro 4000 Blackwell remporte 2 tests sur 12 en matière de génération d’images, ce qui fait de la A100 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16-64 requêtes parallèles), la RTX Pro 4000 Blackwell offre un débit inférieur de 61 % à celui de la A100 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX Pro 4000 Blackwell traite 66 images/min tandis que la A100 atteint 282 images/min (77 % plus lent). La RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell et A100 de notre flotte. 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 réelles.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent les RTX Pro 4000 Blackwell et A100 avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéaux pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks 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, 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 Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell 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 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 cartes RTX Pro 4000 Blackwell et A100 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.
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