Porównanie wydajności pomiędzy A100 a V100 na podstawie 26 standardowych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że A100 wygrywa w 25 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 96%), podczas gdy V100 wygrywa tylko jeden test. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługujących wiele jednoczesnych żądań, A100 jest o 189% szybszy niż V100 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-8B, A100 osiąga 550 tokenów/s w porównaniu do 251 tokenów/s dla V100 (119% szybszy). A100 wygrywa 2 z 2 testów przepustowości, co czyni go silniejszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, A100 jest o 32% szybszy niż V100 (mediana na podstawie 8 testów). Uruchamiając gpt-oss:20b, A100 generuje 150 tokenów/s w porównaniu do 113 tokenów/s dla V100 (32% szybciej). A100 wygrywa 8 z 8 testów dla pojedynczego użytkownika, co czyni go idealnym do osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, A100 jest 226% szybszy niż V100 (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-medium, A100 generuje obraz w 6,7 s w porównaniu do 51 s dla V100 (663% szybciej). A100 wygrywa 12 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki i generowania obrazów AI.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), A100 zapewnia o 275% wyższą przepustowość niż V100 (mediana z 2 testów). Testując llava-1.5-7b, A100 przetwarza 282 obrazów/min w porównaniu do 53 obrazów/min dla V100 (szybciej o 434%). 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...
Zbieramy nasze benchmarki automatycznie z serwerów posiadających GPU typu A100 i V100 w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba ramy pracujące w trybach vLLM (Wysokiej Przetwarzalności) oraz Ollama (Jednouserowe). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak A100 i V100 radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – 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.
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 V100 radzą sobie z obciążeniem związanym z Twoimi zadaniami graficznymi.
Testy wizualne 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 z retriverem labrador, 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 karty A100 i V100 radzą sobie z pracami wizualnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowe 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 w TAIflops (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak A100 i V100 porównują się ogólnie pod kątem obciążenia pracą dla 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 V100 Pokaż wszystkie benchmarki