Bezpośrednie porównanie wydajności między A100 i RTX Pro 4000 Blackwell na podstawie 26 standardowych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa 22 z 26 testów (85% wskaźnik wygranych), podczas gdy RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 4 testy. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając dane dotyczące wydajności w rzeczywistych warunkach.
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 A100 Wszystkie testy wydajności 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.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy wydajności vLLM pokazują, jak A100 i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami - idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy wydajności Ollama mierzą szybkość pojedynczego żądania dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Testowane modele obejmują Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1i inne.
Testy generowania obrazów obejmują Flux, SDXL, and SD3.5 architektury. Ma to kluczowe znaczenie dla generowania grafiki AI, prototypowania projektów i zastosowań kreatywnych. Skup się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak A100 i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z Twoimi obciążeniami związanymi z obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów z wysokie obciążenie współbieżne (16-64 żądań równoległych) wykorzystując dane z rzeczywistych testów. LLaVA 1.5 7B (Model wizyjno-językowy z 7 miliardami parametrów) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatów z golden retrieverem, testując rozumienie sceny i wnioskowanie wizualne w rozmiarze partii 32 w celu zgłoszenia. obrazów na minutę. TrOCR-base Model OCR o 334 milionach parametrów przetwarza 2750 stron dzieła Szekspira „Hamlet” zeskanowanych z historycznych książek o typografii epoki, mierząc wydajność przy wielkości partii 16. stron na minutę dla digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak A100 i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami wizualnej sztucznej inteligencji - krytyczne dla moderacji 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.
Ten TAIFlops Wynik (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki testów porównawych AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokazuje, jak A100 i RTX Pro 4000 Blackwell wypada w porównaniu pod względem obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją. Dowiedz się więcej o TAIFlops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wartości referencyjne reprezentują wartości medianowe z wielu uruchomień testowych.
Zamów serwer GPU z A100 Zamów serwer GPU z RTX Pro 4000 Blackwell Zobacz wszystkie testy porównawcze