Confronto diretto delle prestazioni tra il V100 e il A100 su 45 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dal nostro parco macchine in produzione. I test mostrano che il V100 vince 1 su 45 benchmark (tasso di vittoria del 2%), mentre l'A100 vince 44 test. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente dai 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 V100 è l’89% più lenta dell’A100 (mediana su 3 benchmark). Per Qwen/Qwen3-8B, la V100 raggiunge 251 tokens/s mentre l’A100 ne raggiunge 2222 tokens/s (89% più lenta). La V100 non vince nessuno dei 3 test ad alta throughput, rendendo l’A100 più adatta ai carichi di lavoro API di produzione.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una singola richiesta alla volta, il V100 è il 24% più lento dell'A100 (mediana su 12 benchmark). Eseguendo llama3.1:8b-instruct-q8_0, il V100 genera 86 tokens/s mentre l'A100 raggiunge 124 tokens/s (31% più lento). Il V100 non vince nessuno dei 12 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 V100 è il 58% più lenta della A100 (mediana su 22 benchmark). Testando sd3.5-medium, la V100 completa un'immagine in 51 secondi mentre l'A100 ne impiega 6,7 (87% più lenta). La V100 non vince nessuno dei 22 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), la V100 offre una throughput del 53% inferiore rispetto all'A100 (mediana su 4 benchmark). Testando llava-1.5-7b, la V100 elabora 53 immagini/min mentre l'A100 ne raggiunge 282 immagini/min (81% più lenta). La V100 non vince nessuno dei 4 test di visione, 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 benchmark vengono raccolti automaticamente da server dotati di GPU di tipo V100 e A100 nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da server di produzione reali che gestiscono carichi di lavoro AI effettivi, fornendo dati di performance trasparenti e basati sul mondo reale.
Testiamo entrambi i framework vLLM (High-Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni di V100 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 le applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione per singolo prompt per comprendere come i V100 e A100 gestiscono i Suoi carichi di lavoro di 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 linguaggio-visivo 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 V100 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 il RTX 3090 come riferimento (100 TAIFlops), questo punteggio Le mostra immediatamente come V100 e A100 si confrontano nel complesso per i carichi di lavoro AI. Scopra di più su 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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