V100 vs A100: directe prestatievergelijking over 45 gestandaardiseerde AI-benchmarks verzameld uit onze productiefleet. De testresultaten tonen aan dat de V100 slechts 1 van de 45 benchmarks wint (een winpercentage van 2%), terwijl de A100 er 44 haalt. Alle benchmarkgegevens worden automatisch verkregen via actieve huurservers en bieden daadwerkelijke prestatiedata.
Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken uitvoeren, is de V100 54% langzamer dan de A100 (mediaan over 3 benchmarks). Voor Qwen/Qwen3-8B haalt de V100 251 tokens/s, terwijl de A100 550 tokens/s bereikt (54% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 3 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 V100 24% langzamer dan de A100 (mediaan over 12 benchmarks). Met llama3.1:8b-instruct-q8_0 genereert de V100 86 tokens/s terwijl de A100 124 tokens/s haalt (31% langzamer). De V100 wint geen van de 12 single-user tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor lokale AI-ontwikkeling.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de V100 58% trager dan de A100 (mediaan over 22 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-medium, is de V100 in 51 s/image voltooid, terwijl de A100 6,7 s/image haalt (87% trager). De V100 wint geen enkele van de 22 image generation tests, waardoor de A100 de betere keuze is voor Stable Diffusion workloads.
Voor workloads met hoge concurrency voor beeldherkenning (16-64 parallelle verzoeken) levert de V100 53% lagere doorvoer dan de A100 (mediaan over 4 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de V100 53 afbeeldingen/minuut, terwijl de A100 282 afbeeldingen/minuut haalt (81% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 4 beeldtests, waardoor de A100 de betere keuze is voor high-throughput vision AI workloads.
Bestel een GPU-server met V100 Alle benchmarks voor GPU-servers
Bezig met het laden van benchmarkgegevens...
Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met GPU's van het type V100 en A100 in ons systeem. 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 V100 en A100 presteren bij 16–64 gelijktijdige verzoeken – ideaal voor productiechatbots, meerdelige AI-systemen en API-servers. De Ollama-benchmarks meten de snelheid van een enkele aanvraag 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 onder de loep genomen bij beeldgeneratie-benchmarks. Dit is cruciaal voor kunst op basis van AI, ontwerpprototypen en creatieve toepassingen. Concentreer je op de snelheid van het genereren uit een enkele prompt om te begrijpen hoe V100- en A100-modellen met jouw beelddrukwerk omgaan.
Visuele benchmarks testen multimodaal en documentverwerken onder zware gelijktijdige belasting (16-64 tegelijkertijd lopende aanvragen) met behulp van echte testdata. Het model LLaVA 1.5 7B (een vision-language model met 7 miljard parameters) analyseert een foto van een oudere vrouw in een veld vol bloemen samen met een goudkleurige retriever, waarbij het scènevatten en visuele redeneervaardigheden test bij een batchsize van 32 om vervolgens het aantal beelden per minuut vast te leggen. Het systeem TrOCR-base (een OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 pagina’s uit Shakespeares Hamlet die zijn gescand uit historische boeken met lettertypes uit die periode, bij een batchsize van 16, terwijl er meet wordt naar het aantal pagina’s per minuut voor digitalisering van documenten. Ontdek hoe de V100 en A100 grote schaal visuele AI-taken afhandelen – essentieel voor contentmoderatietechnieken, documentverwerking 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) geeft deze score je direct een indicatie hoe de V100 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 V100 Bestel een GPU-server met A100 Bekijk alle benchmarks