Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 4070 Ti Super e il A100 su 18 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX 4070 Ti Super non vince alcuna delle 18 prove, mentre l'A100 vince tutte le 18. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente da server in affitto attivi, fornendo dati sulle prestazioni nel mondo reale.
Per i server API di produzione e i sistemi AI multi-agente che gestiscono richieste concorrenti multiple, la RTX 4070 Ti Super risulta 93% più lenta rispetto all'A100 (mediana su 1 benchmark). Per Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4070 Ti Super raggiunge 242 token/s mentre l'A100 ottiene 3225 token/s (93% più lenta). La RTX 4070 Ti Super non vince nessuno dei 1 test ad alta throughput, rendendo l'A100 più adatta per i carichi di lavoro API di produzione.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, l’RTX 4070 Ti Super è il 22% più lento dell’A100 (mediana su 3 benchmarks). Eseguendo qwen3:8b, l’RTX 4070 Ti Super genera 100 tokens/s mentre l’A100 raggiunge 128 tokens/s (22% più lento). L’RTX 4070 Ti Super non vince nessuno dei 3 test single-user, rendendo l’A100 la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, la scheda RTX 4070 Ti Super è il 45% più lenta rispetto all'A100 (mediana su 10 benchmark). Testando sd3.5-medium, la RTX 4070 Ti Super completa a 64 s/immagine mentre l'A100 raggiunge 6,7 s/immagine (89% più lenta). La RTX 4070 Ti Super non vince nessuno dei 10 test di generazione di immagini, rendendo l'A100 la scelta migliore per i carichi di lavoro di Stable Diffusion.
Per carichi di lavoro visivi ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), il RTX 4070 Ti Super offre una throughput del 63% inferiore rispetto all'A100 (mediana su 2 benchmark). Testando llava-1.5-7b, il RTX 4070 Ti Super elabora 45 immagini/min mentre l'A100 raggiunge 282 immagini/min (84% più lento). Il RTX 4070 Ti Super non vince nessuno dei 2 test visivi, rendendo l'A100 la scelta migliore per carichi di lavoro AI visivi ad alta throughput.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmarks vengono raccolti automaticamente da macchine dotate di GPU di tipo RTX 4070 Ti Super e A100 nella nostra fleet. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da macchine di produzione che gestiscono effettivi carichi di lavoro di AI, fornendole dati di performance trasparenti e corrispondenti al mondo reale.
Testiamo entrambi i framework vLLM (Ad Alta Capacità di Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni di RTX 4070 Ti Super e A100 con richieste concorrenti da 16 a 64 - ideali per chatbot di produzione, sistemi AI multi-agente e server API. I benchmark di Ollama misurano la velocità di elaborazione di richieste singole per assistenti AI personali e sviluppo locale. I modelli testati includono Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, e altri.
I benchmark sulle generazione di immagini coprono le architetture Flux, SDXL e SD3.5. Questo è fondamentale per la generazione d’arte con l’IA, la prototipazione di design e applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione con singoli prompt per comprendere come RTX 4070 Ti Super e A100 gestiscono i suoi carichi di lavoro di elaborazione delle immagini.
I benchmark visionali testano l'elaborazione multimodale e dei documenti con carico concorrente elevato (16-64 richieste parallele) utilizzando dati di test reali. LLaVA 1.5 7B (modello Vision-Language da 7B parametri) analizza una fotografia di una donna anziana in un campo di fiori con un golden retriever, testando la comprensione della scena e il ragionamento visivo a batch size 32 per riportare immagini al minuto. TrOCR-base (modello OCR da 334M parametri) elabora 2.750 pagine dell'Amleto di Shakespeare scansionate da libri storici con tipografia d'epoca a batch size 16, misurando pagine al minuto per la digitalizzazione dei documenti. Scopra come le schede RTX 4070 Ti Super e A100 gestiscono carichi di lavoro AI visivi su scala produttiva – fondamentali per la moderazione dei contenuti, l'elaborazione dei documenti e l'analisi automatica delle immagini.
Includiamo inoltre la potenza di calcolo del CPU (che influisce sulla tokenizzazione e sulla preelaborazione) e le velocità di archiviazione NVMe (critiche per il caricamento di modelli e dataset di grandi dimensioni) – il quadro completo per i Suoi carichi di lavoro AI.
Il punteggio TAIFlops (Trooper AI FLOPS) mostrato nella prima riga combina tutti i risultati dei benchmark AI in un unico numero. Utilizzando l’RTX 3090 come riferimento (100 TAIFlops), questo punteggio Le mostra subito come si confrontano RTX 4070 Ti Super e A100 per le prestazioni complessive nei carichi di lavoro AI. Scopra di più sui TAIFlops →
Nota: I risultati possono variare in base al carico di sistema e alla configurazione. Questi benchmark rappresentano valori medi derivanti da numerose esecuzioni di test.
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