A100 en V100: directe prestatievergelijking op basis van 26 gestandaardiseerde AI-benchmarks verzameld uit onze productiefleet. De testresultaten tonen aan dat de A100 in 25 van de 26 benchmarks wint (een winratio van 96%), terwijl de V100 slechts één test wint. Alle benchmarkgegevens worden automatisch verkregen vanuit actieve huurservers, waardoor er echte werkomstandighedendata wordt geleverd.
Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken uitvoeren, is de A100 189% sneller dan de V100 (mediaan over 2 benchmarks). Voor Qwen/Qwen3-8B behaalt de A100 550 tokens/s versus 251 tokens/s van de V100 (119% sneller). De A100 wint 2 van de 2 high-throughput tests, waardoor het de sterkere keuze is voor productie chatbots en batchverwerking.
Voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met één verzoek tegelijk, is de A100 32% sneller dan de V100 (mediaan over 8 benchmarks). Met gpt-oss:20b genereert de A100 150 tokens/s versus 113 tokens/s van de V100 (32% sneller). De A100 wint 8 van de 8 single-user tests, waardoor deze ideaal is voor persoonlijke codeerassistenten en prototyping.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de A100 226% sneller dan de V100 (mediaan over 12 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-medium, voltooit de A100 in 6,7 s/image versus 51 s/image voor de V100 (663% sneller). De A100 wint 12 van de 12 image generation tests, waardoor het de voorkeurs GPU is voor AI kunst en image generation.
Voor vision workloads met hoge concurrency (16-64 parallelle verzoeken) levert de A100 275% hogere throughput dan de V100 (mediaan over 2 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de A100 282 afbeeldingen/minuut versus 53 afbeeldingen/minuut van de V100 (434% sneller). De A100 wint 2 van de 2 vision tests, waardoor het de voorkeurs GPU is voor documentverwerking op productieschaal en multimodale AI.
Bestel een GPU-server met A100 Alle benchmarks voor GPU-servers
Bezig met het laden van benchmarkgegevens...
Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met GPU's van het type A100 en V100 in ons wagenpark. In tegenstelling tot synthetische labtests, komen deze resultaten van echte productieservers die daadwerkelijke AI-workloads verwerken - waardoor u transparante, real-world prestatiegegevens krijgt.
vLLM (Hoogdoorvoerscapaciteit) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de A100 en V100 presteren bij 16–64 gelijktijdige verzoeken – ideaal voor productiechatbots, meerdelige AI-systemen en API-servers. De Ollama-benchmarks meten de snelheid van een enkel verzoek voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling. Er zijn onder andere modellen zoals Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 getest.
Flux, SDXL en SD3.5-architecturen worden getest in de beeldgeneratie-benchmarks. Dit is cruciaal voor AI-gemaakte kunst, ontwerpprototypen en creatieve toepassingen. Concentreer je op de snelheid van één prompt om te begrijpen hoe A100- en V100-modellen met jouw beelddrukwerk omgaan.
Visuele benchmarks testen multimodaal en documentverwerken onder zware gelijktijdige belasting (16-64 tegelijkertijd lopende verzoeken) met behulp van echte testdata. LLaVA 1.5 7B (vision-language model met 7 miljard parameters) analyseert een foto van een ouderwetse dame in een bloemenveld samen met een goudkleurige retriever, waarbij scenario-begrip en visuele logica worden getoetst bij een batchgrootte van 32 om zo beelden per minuut vast te leggen. TrOCR-base (OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 bladzijden uit Shakespeares Hamlet afkomstig uit historisch gedrukte boeken met lettertypes uit die periode, bij een batchgrootte van 16, terwijl er meetresultaten worden gegenereerd over bladzijden per minuut ten behoeve van digitalisering van documenten. Ontdek hoe A100 en V100 omgaan met productieschaal-visuele AI-taken – essentieel voor contentcontrole, documentbewerking en automatische beeldanalyses.
We nemen ook CPU-rekenkracht (van invloed op tokenisatie en voorbewerking) en NVMe-opslagsnelheden (cruciaal voor het laden van grote modellen en datasets) mee - het complete beeld voor uw AI-workloads.
De TAIFlops (Trooper AI FLOPS)-score weergegeven in de eerste rij combineert alle AI-benchmarkresultaten tot één getal. Met behulp van de RTX 3090 als referentiepunt (100 TAIFlops) laat deze score je direct zien hoe de A100 en V100 zich over het algemeen presteren bij AI-workloads. Lees meer over TAIFlops →
Opmerking: De resultaten kunnen variëren op basis van systeembelasting en configuratie. Deze benchmarks vertegenwoordigen mediaanwaarden uit meerdere testruns.
Bestel een GPU-server met A100 Bestel een GPU-server met V100 Bekijk alle benchmarks