RTX 4070 Ti Super en A100: directe prestatievergelijking op basis van 18 gestandaardiseerde AI-benchmarks uit onze productieomgeving. De testresultaten tonen aan dat de RTX 4070 Ti Super geen enkele benchmark wint van de 18 geteste, terwijl de A100 alle 18 tests wint. Alle benchmarkgegevens worden automatisch verzameld vanuit actieve huurservers, waardoor er echte wereldprestatiedata wordt geleverd.
Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken uitvoeren, is de RTX 4070 Ti Super 71% langzamer dan de A100 (mediaan over 1 benchmark). Voor Qwen/Qwen3-4B haalt de RTX 4070 Ti Super 242 tokens/s, terwijl de A100 826 tokens/s behaalt (71% langzamer). De RTX 4070 Ti Super wint geen enkele van de 1 high-throughput tests, waardoor de A100 beter geschikt is voor productie API-workloads.
Voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met één verzoek tegelijk is de RTX 3070 Ti Super 22% langzamer dan de A100 (mediaan over 3 benchmarks). Met qwen3:8b genereert de RTX 4070 Ti Super 100 tokens/s terwijl A100 128 tokens/s haalt (22% langzamer). De RTX 4070 Ti Super wint geen enkele van de 3 single-user tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor lokale AI-ontwikkeling.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de RTX 4070 Ti Super 45% langzamer dan de A100 (mediaan over 10 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-medium, voltooit de RTX 4070 Ti Super in 64 s/image terwijl de A100 6,7 s/image haalt (89% langzamer). De RTX 4070 Ti Super wint geen van de 10 image generation tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor Stable Diffusion workloads.
Voor workloads met hoge gelijktijdigheid (16-64 parallelle verzoeken) levert de RTX 3090 Ti Super 63% lagere doorvoersnelheid dan de A100 (mediaan over 2 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de RTX 3090 Ti Super 45 afbeeldingen/min terwijl de A100 282 afbeeldingen/min haalt (84% trager). De RTX 3090 Ti Super wint geen enkele van de 2 vision tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor vision AI workloads met hoge doorvoersnelheid.
Bestel een GPU-server met RTX 4070 Ti Super Alle benchmarks voor GPU-servers
Bezig met het laden van benchmarkgegevens...
Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met GPU's van het type RTX 4070 Ti Super en A100 in onze vloot. In tegenstelling tot synthetische labtests, komen deze resultaten van echte productieservers die daadwerkelijke AI-workloads verwerken - waardoor u transparante, real-world performance data krijgt.
vLLM (Hoogdoorvoerscapaciteit) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de RTX 4070 Ti Super en A100 presteren bij 16–64 gelijktijdige verzoeken – ideaal voor productiechatbots, meerdelige AI-systemen en API-servers. De Ollama-benchmarks meten de snelheid van enkelvoudige verzoeken 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 kunst op basis van AI, ontwerpprototypen en creatieve toepassingen. Concentreer je op de snelheid bij het genereren van één prompt om te begrijpen hoe de RTX 4070 Ti Super en A100 jouw beelddrukwerk belasten.
Visuele benchmarks testen multimodaal en documentverwerken onder zware gelijktijdige belasting (16-64 tegelijkertijd lopende aanvragen) 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 veld vol bloemen samen met een goudkleurige retriever, waarbij scenario-begrip en visuele logica worden getoetst bij een batchgrootte van 32 om zo afbeeldingen per minuut vast te leggen. TrOCR-base (OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 bladzijden uit Shakespeares Hamlet die zijn gescand vanuit historische boeken met lettertypes uit die tijd, bij een batchgrootte van 16, terwijl er meet wordt naar bladzijden per minuut voor digitalisering van documenten. Ontdek hoe de RTX 4070 Ti Super en A100 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-score (Trooper AI FLOPS) 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 RTX 4070 Ti Super en A100 presteren bij AI-taken. 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 RTX 4070 Ti Super Bestel een GPU-server met A100 Bekijk alle benchmarks