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.
W przypadku serwerów API w środowisku produkcyjnym oraz systemów AI z wieloma agentami przetwarzającymi wiele jednoczesnych zapytanią, karta A100 okazuje się 82% wolniejsza od RTX Pro 6000 Blackwell (wartości mediana z 2 benchmarków). Przy modelu Qwen/Qwen3-4B, A100 generuje 826 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga wynik 4344 tokenów/s (co oznacza różnicę rzędu 81%). W żadnym z dwóch przeprowadzonych testów wysokoprzepustowościowych A100 nie uzyskała zwycięstwa, co sprawia, że RTX Pro 6000 Blackwell lepiej nadaje się do obciążeń związanych z produkcją API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju przy jednoczesnym obsługiwaniu jednego zapytania, A100 jest o 32% wolniejszy od RTX Pro 6000 Blackwell ( mediana wyników z 8 benchmarków ). Podczas przetwarzania modelu deepseek-r1:32b, A100 generuje 41 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 67 tokenów/s (o 38% szybciej). W żadnym z ośmiu testów dla pojedynczych użytkowników A100 nie uzyskał lepszych wyników, co sprawia, że RTX Pro 6000 Blackwell jest lepszym wyborem w kontekście 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 wysokim stopniu równoległości (16–64 równoczesne zapytania), karta A100 zapewnia o 40% niższy przepływ danych (throughput) niż RTX Pro 6000 Blackwell (wartości średnie z 2 benchmarków). Podczas testowania modelu trocr-base, A100 obsługuje 1420 stron na minutę, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 2561 stron na minutę (o 45% wolniej). W żadnym z dwóch przeprowadzonych testów wizyjnych A100 nie uzyskała wyniku lepszego od konkurenta, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell bardziej efektywnym rozwiązaniem dla obciążeń AI związanych z przetwarzaniem obrazu i wymagających dużego przepływu danych.
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