V100 en RTX A4000: directe prestatievergelijking op basis van 38 gestandaardiseerde AI-benchmarks uit onze productiefleet. Uit de testen blijkt dat de V100 in 27 van de 38 benchmarks wint (een winratio van 71%), terwijl de RTX A4000 11 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 V100 93% sneller dan de RTX A4000 (mediaan over 2 benchmarks). Voor Qwen/Qwen3-4B behaalt de V100 230 tokens/s versus 163 tokens/s van de RTX A4000 (41% sneller). De V100 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 V100 50% sneller dan de RTX A4000 (mediaan over 8 benchmarks). Met llama3.1:8b-instruct-q8_0 genereert de V100 83 tokens/s versus 47 tokens/s van de RTX A4000 (76% sneller). De V100 wint 8 van de 8 single-user tests, waardoor deze ideaal is voor persoonlijke codeerassistenten en prototyping.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads presteren zowel de V100 als de RTX A4000 vrijwel identiek over 20 benchmarks. Bij het testen van sd3.5-medium, voert de V100 3,7 afbeeldingen/minuut uit versus 1,3 afbeeldingen/minuut voor de RTX A4000 (186% sneller). De V100 wint 12 van de 20 tests voor beeldgeneratie, waardoor het de voorkeurs GPU is voor AI kunst en beeldgeneratie.
Voor toepassingen met een hoge gelijktijdigheid (16-64 parallelle verzoeken) levert de V100 41% meer doorvoer dan de RTX A4000 (mediaan over 4 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de V100 145 afbeeldingen/minuut versus 42 afbeeldingen/minuut van de RTX A4000 (247% sneller). De V100 wint 4 van de 4 visietests, waardoor het de voorkeurs GPU is voor documentverwerking op productieschaal en multimodale AI.
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 RTX A4000 in onze vloot. In tegenstelling tot synthetische labtests, komen deze resultaten van echte productieservers die daadwerkelijke AI-workloads verwerken – waardoor u transparante, real-world prestatiedata krijgt.
vLLM (Hoogdoorvaart) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de V100 en RTX A4000 presteren bij 16–64 gelijktijdige verzoeken – ideaal voor productiechatbots, meerdelige AI-systemen en API-servers. Bij de Ollama-benchmarks wordt de snelheid van een enkele aanvraag gemeten, geschikt 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 AI-kunstgeneratie, ontwerpprototypen en creatieve applicaties. Concentreer je op de snelheid van het genereren van een enkele prompt om te begrijpen hoe de V100 en RTX A4000 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 (visietaalmodel met 7 miljard parameters) analyseert een foto van een oudere vrouw in een veld vol bloemen samen met een goudkleurige retriever, waarbij scènevattend vermogen en visuele redeneervaardigheid getest worden bij een batchomvang van 32 om het aantal beelden per minuut vast te stellen. TrOCR-base (OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 bladzijden uit Shakespeares Hamlet die zijn gescand uit historische boeken met lettertypes uit die periode, bij een batchomvang van 16, terwijl er gemeten wordt naar bladzijden per minuut voor digitalisering van documenten. Bekijk hoe de V100 en RTX A4000 grote schaal visuele AI-workloads 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 de RTX 3090 als referentiepunt (100 TAIFlops) geeft deze score je direct een indicatie hoe de V100 en RTX A4000 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 RTX A4000 Alle benchmarks bekijken