Confrontazione diretta delle prestazioni tra il V100 e il RTX A4000 su 38 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il V100 vince 27 su 38 benchmark (tasso di vittoria del 71%), mentre il RTX A4000 ne vince 11. 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 V100 è il 93% più veloce della RTX A4000 (mediana su 2 benchmark). Per Qwen/Qwen3-4B, la V100 raggiunge 230 token/s contro i 163 token/s della RTX A4000 (41% più veloce). La V100 vince 2 su 2 test ad alta capacità di elaborazione, rendendola la scelta più performante per chatbot di produzione e elaborazione batch.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, la V100 è il 50% più veloce dell’RTX A4000 (mediana su 8 benchmark). Eseguendo llama3.1:8b-instruct-q8_0, la V100 genera 83 token/s rispetto ai 47 token/s dell’RTX A4000 (76% più veloce). La V100 vince 8 su 8 test single-user, rendendola ideale per assistenti di codifica personali e prototipazione.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, sia la V100 che l’RTX A4000 mostrano prestazioni quasi identiche su 20 benchmark. Testando sd3.5-medium, la V100 completa a 3.7 immagini/min rispetto alle 1.3 immagini/min dell’RTX A4000 (186% più veloce). La V100 vince 12 su 20 test di generazione di immagini, rendendola la GPU preferita per l’arte AI e la generazione di immagini.
Per carichi di lavoro visivi ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), il V100 offre una throughput del 41% superiore rispetto all’RTX A4000 (mediana su 4 benchmark). Testando llava-1.5-7b, il V100 elabora 145 immagini/min contro le 42 immagini/min dell’RTX A4000 (247% più veloce). Il V100 vince 4 su 4 test visivi, rendendolo la GPU preferita per l’elaborazione di documenti su scala produttiva e l’IA multimodale.
Ordini una macchina GPU Server con V100 Tutti i benchmark di GPU Server
Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da macchine dotate di GPU di tipo V100 e RTX A4000 nel nostro parco. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da macchine di produzione che gestiscono carichi di lavoro AI reali, 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 RTX A4000 con richieste concorrenti da 16 a 64 - ideali per chatbot in 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 di una singola richiesta per comprendere come V100 e RTX A4000 gestiscono i Suoi carichi di lavoro di elaborazione delle immagini.
I benchmark di visione 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 di 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 V100 e RTX A4000 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 immediatamente come V100 e RTX A4000 si confrontano nel complesso per i 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.
Ordini un GPU Server con V100 Ordini un GPU Server con RTX A4000 Visualizza tutte le Benchmark