Porównanie wydajności pomiędzy A100 a RTX A4000 na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa w 18 spośród 19 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 95%), podczas gdy RTX A4000 wygrywa tylko jeden test. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych przetwarzających wiele jednoczesnych żądań, A100 jest o 406% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 1 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, A100 osiąga 826 tokenów/s w porównaniu do 163 tokenów/s dla RTX A4000 (406% szybciej). A100 wygrywa 1 z 1 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem naraz, A100 jest o 97% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 4 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, A100 generuje 154 tokenów/s w porównaniu do 76 tokenów/s RTX A4000 (102% szybszy). A100 wygrywa 4 z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest 210% szybszy niż RTX A4000 (mediana z 10 benchmarków). Testując sd3.5-medium, A100 generuje 8,9 obrazów/min w porównaniu do 1,3 obrazów/min dla RTX A4000 (593% szybszy). A100 wygrywa 10 z 10 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia o 386% wyższą przepustowość niż RTX A4000 (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 42 obrazów/min dla RTX A4000 (szybciej o 571%). A100 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów na dużą skalę 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 posiadających karty GPU typu A100 i RTX A4000 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart A100 i RTX A4000 przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Badania 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.
Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego polecenia pozwala zrozumieć, jak karty A100 i RTX A4000 radzą sobie z obciążeniem związanym z Twoimi zadaniami graficznymi.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), korzystając z danych rzeczywistych. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz wnioskowanie wzrokowe przy wielkości partii 32, aby zgłosić wyniki jako obrazki na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii 16, mierząc wynik jako strony na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty A100 i RTX A4000 radzą sobie z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych 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 A4000 porównują się pod względem ogólnej wydajności 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 A4000 Pokaż wszystkie benchmarki