RTX A4000 en V100: directe prestatievergelijking op basis van 19 gestandaardiseerde AI-benchmarks uit onze productiefleet. Uit de testen blijkt dat de RTX A4000 zeven van de negentien benchmarks wint (winratio van 37%), terwijl de V100 twaalf tests wint. Alle benchmarkresultaten worden automatisch verzameld vanuit actieve huurservers, waardoor er echte werkomstandighedendata wordt geleverd.
Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken verwerken, is de RTX A4000 29% langzamer dan de V100 (mediaan over 1 benchmark). Voor Qwen/Qwen3-4B haalt de RTX A4000 163 tokens/s, terwijl de V100 230 tokens/s behaalt (29% langzamer). De RTX A4000 wint geen enkele van de 1 high-throughput tests, waardoor de V100 beter geschikt is voor productie API-workloads.
Voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met één verzoek tegelijk is de RTX A4000 34% langzamer dan de V100 (mediaan over 4 benchmarks). Met llama3.1:8b genereert de RTX A4000 76 tokens/s terwijl de V100 118 tokens/s behaalt (36% langzamer). De RTX A4000 wint geen enkele van de 4 single-user tests, waardoor de V100 de betere keuze is voor lokale AI-ontwikkeling.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads presteren zowel de RTX A4000 als de V100 vrijwel identiek over 10 benchmarks. Bij het testen van sd3.5-large, voltooit de RTX A4000 0,58 afbeeldingen/min vs 0,50 afbeeldingen/min van de V100 (15% sneller). De RTX A4000 wint 6 van de 10 tests voor beeldgeneratie, waardoor het de voorkeurs GPU is voor AI kunst en beeldgeneratie.
Voor vision workloads met hoge concurrentie (16-64 parallelle requests) levert de RTX A4000 24% lagere throughput dan de V100 (mediaan over 2 benchmarks). Bij het testen van trocr-base verwerkt de RTX A4000 474 pagina's/min terwijl de V100 655 pagina's/min haalt (28% trager). De RTX A4000 wint geen van de 2 vision tests, waardoor de V100 de betere keuze is voor vision AI workloads met hoge throughput.
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 GPU's van het type RTX A4000 en V100 in onze vloot. In tegenstelling tot synthetische labtests komen deze resultaten van echte productie servers die daadwerkelijke AI workloads verwerken - waardoor u transparante, real-world performance data krijgt.
vLLM (Hoogdoorvoersvermogen) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de RTX A4000 en V100 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.
Afbeeldingsgeneratiebenchmarks dekken de architecturen van Flux, SDXL en SD3.5. Dat is cruciaal voor kunstwerken gegenereerd door AI, ontwerpprototypen en creatieve toepassingen. Concentreer je op de snelheid bij het genereren van een enkele prompt om te begrijpen hoe de RTX A4000 en V100 jouw afbeeldingstaken verwerken.
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 oudere vrouw in een veld vol bloemen met een goudkleurige retriever, waarbij het scenario-begrip en visuele redeneervaardigheid wordt getest bij een batchgrootte van 32 om afbeeldingen per minuut vast te leggen. TrOCR-base (OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 pagina’s uit Shakespeares Hamlet die zijn gescand vanuit historische boeken met lettertypes uit die periode, bij een batchgrootte van 16, waarbij de snelheid gemeten wordt in pagina’s per minuut voor digitalisering van documenten. Bekijk hoe de RTX A4000 en V100 grote schaal visuele AI-opdrachten afhandelen – essentieel voor contentmoderatie, documentverwerking en automatische beeldanalyse.
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 referentie (100 TAIFlops) laat deze score je direct zien hoe de RTX A4000 en V100 zich over het algemeen 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 V100 Alle benchmarks bekijken