Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy A100 a RTX Pro 4500 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa w 19 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 73%), podczas gdy RTX Pro 4500 Blackwell wygrywa w 7 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, działających z wieloma jednoczesnymi żądaniami, A100 jest o 37% szybszy niż RTX Pro 4500 Blackwell (mediana z 2 punktów odniesienia). Dla Qwen/Qwen3-4B, A100 osiąga 826 tokenów/s w porównaniu do 644 tokenów/s dla RTX Pro 4500 Blackwell (28% szybszy). A100 wygrywa 2 z 2 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, zarówno A100, jak i RTX Pro 4500 Blackwell zapewniają niemal identyczne czasy odpowiedzi w 8 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając qwen3-coder:30b, A100 generuje 115 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 4500 Blackwell osiąga 147 tokenów/s (o 22% wolniej). A100 wygrywa 6 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno A100, jak i RTX Pro 4500 Blackwell działają niemal identycznie w 12 testach porównawczych. Testując sdxl, A100 generuje 23 obrazów/min w porównaniu do 21 obrazów/min dla RTX Pro 4500 Blackwell (13% szybciej). A100 wygrywa 9 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia 43% wyższą przepustowość w porównaniu z RTX Pro 4500 Blackwell (mediana z 2 testów). Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu z 179 obrazów/min dla RTX Pro 4500 Blackwell (57% szybciej). A100 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów na skalę produkcyjną i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą A100 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki pomiarów są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu A100 i RTX Pro 4500 Blackwell z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) testujemy w ramach obu frameworków. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak karty A100 i RTX Pro 4500 Blackwell radzą sobie z obsługą od 16 do 64 równoczesnych żądań – 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 objęte benchmarkami 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 Pro 4500 Blackwell radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizyjne oceniają 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 dedukcje wzrokowe przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako 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 wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę w celu cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty A100 i RTX Pro 4500 Blackwell radzą sobie z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania 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 TAIflopsach (Trooper AI FLOPS) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflopów), ten wynik pokazuje od razu, jak A100 i RTX Pro 4500 Blackwell porównują się pod względem ogólnej wydajności dla zadań związanych z AI.
Dowiedz się więcej o TAIflopsach →
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 4500 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki