Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy A100 a RTX 4080 Super Pro, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej puli serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że A100 wygrywa w 21 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 81%), podczas gdy RTX 4080 Super Pro wygrywa w 5 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze zdalnych serwerów wypożyczonych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele jednoczesnych żądań, A100 jest szybszy o 58% niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, A100 osiąga 826 tokenów/s w porównaniu do 549 tokenów/s dla RTX 4080 Super Pro (szybszy o 50%). A100 wygrywa 2 z 2 testów przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, A100 jest o 18% szybsze niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 8 benchmarków). Uruchamiając qwen3-coder:30b, A100 generuje 115 tokenów/s, podczas gdy RTX 4080 Super Pro osiąga 158 tokenów/s (o 27% wolniejsze). A100 wygrywa 7 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest o 26% szybszy niż RTX 4080 Super Pro (średnia z 12 testów porównawczych). Testując sdxl, A100 generuje 23 obrazów/min w porównaniu do 17 obrazów/min generowanych przez RTX 4080 Super Pro (40% szybciej). A100 wygrywa 12 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do tworzenia sztuki i generowania obrazów AI.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia o 52% wyższą przepustowość niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 175 obrazów/min dla RTX 4080 Super Pro (szybciej o 61%). A100 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą A100 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne A100 i RTX 4080 Super Pro z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, wyniki te pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją - zapewniając przejrzyste, realne dane o wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) ramy pracujemy obie. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak karty A100 i RTX 4080 Super Pro radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród modeli przetestowano m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.
Flux, SDXL i SD3.5 architektury są badane w benchmarkach generowania obrazów. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty A100 i RTX 4080 Super Pro radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne dedukcje wizualne przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłaszać wynik jako ilość obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc liczbę skanowanych stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty A100 i RTX 4080 Super Pro radzą sobie z pracobiorczymi obciążeniami AI w zakresie wizji – kluczowe dla modyfikacji treści, przetwarzania dokumentów oraz automatycznej analizy obrazów.
Uwzględniamy również moc obliczeniową CPU (wpływającą na tokenizację i przetwarzanie wstępne) oraz prędkość dysków NVMe (kluczową dla ładowania dużych modeli i zbiorów danych) - dający pełen obraz Twoich obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją.
Wynik w TAIflops (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak A100 i RTX 4080 Super Pro porównują się pod względem ogólnej wydajności obliczeń dla zadań związanych z AI.
Dowiedz się więcej o TAIflops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wyniki benchmarkowe reprezentują wartości medyczne uzyskane podczas wielu pomiarów.
Zamów serwer GPU z kartą A100 Zamów serwer GPU z kartą RTX 4080 Super Pro Pokaż wszystkie benchmarki