Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy A100 a RTX Pro 4000 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa w 22 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 85%), podczas gdy RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa tylko w 4 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych, działających z wieloma jednoczesnymi żądaniami, A100 jest o 268% szybsze niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, A100 osiąga 826 tokenów/s w porównaniu do 258 tokenów/s dla RTX Pro 4000 Blackwell (220% szybsze). A100 wygrywa 2 z 2 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 na raz, A100 jest o 40% szybszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 8 testów). Uruchamiając qwen3:32b, A100 generuje 40 tokenów/s w porównaniu do 9,6 tokenów/s dla RTX Pro 4000 Blackwell (311% szybciej). A100 wygrywa 7 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym do osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest o 55% szybsze niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 12 testów porównawczych). Testując sd3.5-medium, A100 generuje 8,9 obrazów/min w porównaniu do 1,9 obrazów/min dla RTX Pro 4000 Blackwell (362% szybciej). A100 wygrywa 10 z 12 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 207% wyższą przepustowość w porównaniu do RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 66 obrazów/min dla RTX Pro 4000 Blackwell (328% szybciej). 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 GPU typu A100 i RTX Pro 4000 Blackwell z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI - zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart A100 i RTX Pro 4000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Benchmarki 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 zapytania pozwala zrozumieć, jak karty A100 i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) procesuje 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc stron na minutę w celu cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie A100 i RTX Pro 4000 Blackwell z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów i 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) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik natychmiast pokazuje, jak A100 i RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki