Comparaison directe des performances entre le V100 et A100 across 45 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the V100 winning 1 out of 45 benchmarks (2% win rate), while the A100 wins 44 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the V100 is 54% slower than the A100 (median across 3 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B, the V100 reaches 251 tokens/s while A100 achieves 550 tokens/s (54% slower). The V100 wins none out of 3 high-throughput tests, making the A100 better suited for production API workloads.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la V100 est 24 % plus lente que la A100 (médiane sur 12 références). En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, la V100 génère 86 tokens/s tandis que la A100 atteint 124 tokens/s (31 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 12 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait de la A100 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the V100 is 58% slower than the A100 (median across 22 benchmarks). Testing sd3.5-medium, the V100 completes at 51 s/image while A100 achieves 6.7 s/image (87% slower). The V100 wins none out of 22 image generation tests, making the A100 the better choice for Stable Diffusion workloads.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), the V100 delivers 53% lower throughput than the A100 (median across 4 benchmarks). Testing llava-1.5-7b, the V100 processes 53 images/min while A100 achieves 282 images/min (81% slower). The V100 wins none out of 4 vision tests, making the A100 the better choice for high-throughput vision AI workloads.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type V100 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 réelles.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. vLLM benchmarks show how V100 and A100 perform with 16-64 concurrent requests - perfect for production chatbots, multi-agent AI systems, and API servers. Ollama benchmarks measure single-request speed for personal AI assistants and local development. Models tested include Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. That's critical for AI art generation, design prototyping, and creative applications. Focus on single prompt generation speed to understand how V100 and A100 handle your image workloads.
Les benchmarks de vision testent le traitement multimodal et documentaire avec charge concurrente élevée (16-64 requêtes parallèles) en utilisant des données de test réelles. LLaVA 1.5 7B (Modèle de Langue Vision-Langue 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 la scène et le raisonnement visuel par lots de 32 pour établir un rapport. images par minute. TrOCR-base (Modèle OCR de 334M paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées à partir de livres anciens avec une typographie d'époque par lots de 16, en mesurant pages par minute for document digitization. See how V100 and A100 handle production-scale visual AI workloads - critical for content moderation, document processing, and automated image analysis.
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 TAIFlops (Trooper AI FLOPS) score shown in the first row combines all AI benchmark results into a single number. Using the RTX 3090 as baseline (100 TAIFlops), this score instantly tells you how V100 and A100 compare overall for AI workloads. En savoir plus sur TAIFlops →
Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.
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