A100 i RTX Pro 5000 Blackwell – bezpośrednie porównanie wydajności na podstawie 26 zestandaryzowanych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy wykazują, że A100 wygrał w 6 spośród 26 przypadków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 23%), podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell odniósł zwycięstwo w 20 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów dzierżawowych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API w produkcji i systemów AI z wieloma agentami przetwarzającymi wiele jednoczesnych zapytanią, A100 jest 69% wolniejszy od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana wyników dwóch benchmarków ). W przypadku modelu Qwen/Qwen3-4B, A100 osiąga przepływość 826 tokenów/sekundę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 2343 tokenów/sekundę (o 65% szybciej). Karta graficzna A100 nie wygrała żadnego z dwóch testów wysokoprzepustowościowych, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell lepiej nadaje się do obciążenia pracujących w trybie produkcyjnym API.
Dla osobistych asystentów AI oraz lokalnego rozwoju z jedną żądaniem naraz, karta A100 jest o 21% wolniejsza niż RTX Pro 5000 Blackwell (mediana na podstawie 8 benchmarków). Przy uruchamianiu modelu deepseek-r1:32b, A100 generuje 41 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 54 tokeny/s (o 24% szybciej). W żadnym z 8 testów dla pojedynczego użytkownika A100 nie wygrywa, co czyni RTX Pro 5000 Blackwell lepszym wyborem do lokalnej pracy nad rozwiązaniami AI.
W przypadku obciążeń związanych ze Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno karta A100, jak i RTX Pro 5000 Blackwell osiągają prawie identyczne wyniki w 12 testach. Przy teście sd3.5-medium, A100 generuje 8,9 obrazów na minutę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 11 obrazów na minutę (o 18% wolniej). W 4 z 12 testów generowania obrazów wygrywa A100 – jednak dla prac związanych ze Stable Diffusion lepszym wyborem pozostaje RTX Pro 5000 Blackwell.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej równoległości (16–64 żądań jednocześnie), zarówno A100, jak i RTX Pro 5000 Blackwell osiągają prawie identyczną przepustowość w dwóch testach. Testując trocr-base, A100 przetwarza 1420 stron/min, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 1505 stron/min (o 6% wolniej). W żadnym z dwóch testów wizyjnych nie wygrywa A100, co czyni RTX Pro 5000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń AI w zakresie wizji o dużej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą A100 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze benchmarki są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typów A100 i RTX Pro 5000 Blackwell wchodzących w skład naszej puli. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste dane o wydajności w warunkach rzeczywistego użytkowania.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart A100 i RTX Pro 5000 Blackwell przy obciążeniu od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Badania Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytań w przypadku asystentów AI osobistych i lokalnego rozwoju. Spośród przetestowanych modeli znajdują się 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 A100 i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizualne AI oceniają 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 ze złotym retriverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy wielkości partii danych wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy wielkości partii danych wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty A100 i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z pracami wizualnej 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 TAIFlopsów (Trooper AI FLOPS) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokazuje, jak A100 i RTX Pro 5000 Blackwell porównują się ogólnie pod kątem obciążenia pracą związanej z AI. Dowiedz się więcej o TAIFlopach →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wyniki benchmarkowe reprezentują wartości medyczne uzyskane podczas wielu pomiarów.
Zamów serwer z GPU typu A100 Zamów serwer z GPU typu RTX Pro 5000 Blackwell Przeglądaj wszystkie testy wydajnościowe