RTX A4000 en A100: directe prestatievergelijking op basis van 19 gestandaardiseerde AI-benchmarks uit onze productiefleet. De testresultaten tonen aan dat de RTX A4000 slechts 1 van de 19 benchmarks wint (een winratio van 5%), terwijl de A100 er 18 haalt. Alle benchmarkgegevens worden automatisch verzameld vanaf actieve huurservers, waardoor echte wereldprestaties zichtbaar zijn.
Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken uitvoeren, is de RTX A4000 80% langzamer dan de A100 (mediaan over 1 benchmark). Voor Qwen/Qwen3-4B haalt de RTX A4000 163 tokens/s terwijl de A100 826 tokens/s haalt (80% langzamer). De RTX A4000 wint geen enkele van 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 A4000 49% langzamer dan de A100 (mediaan over 4 benchmarks). Met llama3.1:8b genereert de RTX A4000 76 tokens/s terwijl de A100 154 tokens/s haalt (51% langzamer). De RTX A4000 wint geen enkele van de 4 single-user tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor lokale AI-ontwikkeling.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de RTX A4000 68% langzamer dan de A100 (mediaan over 10 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-medium, voltooit de RTX A4000 1.3 afbeeldingen/minuut terwijl de A100 8.9 afbeeldingen/minuut haalt (86% langzamer). De RTX A4000 wint geen enkele van de 10 image generation tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor Stable Diffusion workloads.
Voor high-concurrency vision workloads (16-64 parallelle requests) levert de RTX A4000 76% lagere throughput dan de A100 (mediaan over 2 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de RTX A4000 42 afbeeldingen/minuut, terwijl de A100 282 afbeeldingen/minuut haalt (85% langzamer). De RTX A4000 wint geen enkele van de 2 vision tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor high-throughput vision AI workloads.
Bestel een GPU-server met RTX A4000 Alle benchmarks voor GPU-servers
Bezig met het laden van benchmarkgegevens...
Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met RTX A4000 en A100 GPU's in onze fleet. 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 A4000 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 beeldgeneratiebenchmarks. Dit is cruciaal voor kunstwerken gegenereerd door AI, ontwerpconcepten en creatieve toepassingen. Concentreer je op de snelheid van het genereren van een enkele prompt om te begrijpen hoe de RTX A4000 en A100 jouw beelddrukwerk belasten.
Visuele benchmarks testen multimodaal en documentverwerken onder zware gelijktijdige belasting (16-64 tegelijkertijd lopende aanvragen) met gebruik van echte testdata. LLaVA 1.5 7B (vision-language model met 7 miljard parameters) analyseert een foto van een ouderwets kijkende vrouw in een bloemenveld samen met een goudkleurige retriever, waarbij het scènevatten en visuele logica test bij batchsize 32 om het aantal beelden per minuut vast te leggen. TrOCR-base (OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 bladzijden uit Shakespeares 'Hamlet', gedigitaliseerd vanuit historische boeken met oude lettertypografie, bij batchsize 16 om de snelheid in bladeren per minuut voor digitalisering van documenten te bepalen. Bekijk hoe de RTX A4000 en A100 grote schaal visuele AI-processen afhandelen – essentieel voor contentcontrole, digitale documentbewerking en geautomatiseerde 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 A4000 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 A4000 Bestel een GPU-server met A100 Bekijk alle benchmarks