Porównanie wydajności pomiędzy A100 a RTX Pro 6000 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa w 3 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 12%), podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa w 23 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, obsługujących wiele współbieżnych żądań, A100 jest o 65% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-8B, A100 osiąga 550 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 1531 tokenów/s (o 64% wolniejszy). A100 nie wygrywa żadnego z 2 testów o wysokiej przepustowości, co sprawia, że RTX Pro 6000 Blackwell jest lepiej dostosowany do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, A100 jest o 29% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 8 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, A100 generuje 154 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 226 tokenów/s (o 32% wolniejszy). A100 nie wygrywa żadnego z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest o 37% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-medium, A100 generuje 8.9 obrazów/min, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 17 obrazów/min (o 48% wolniej). A100 nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia przepustowość o 40% niższą niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 2 benchmarków). Testując trocr-base, A100 przetwarza 1420 stron/min, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 2554 strony/min (o 44% wolniej). A100 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń AI wizyjnych o wysokiej przepustowości.
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 Pro 6000 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, odzwierciedlające rzeczywistość dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart A100 i RTX Pro 6000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoległych 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 6000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wizualne przy wielkości partii wynoszącej 32, aby zgłaszać 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 wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak A100 i RTX Pro 6000 Blackwell radzą sobie z pracami wizualnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowe 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 TAIflops (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak A100 i RTX Pro 6000 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 6000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki