H100 vs A100 - Porównanie wydajności GPU

Informacje o tych testach porównawczych H100 vs A100

Nasze benchmarki są zbierane automatycznie z serwerów posiadających GPU typu H100 i A100 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI - zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.

Benchmarki wnioskowania LLM

vLLM (Wysokoprzepustowy) oraz Ollama (Jednouser) testujemy w ramach naszych badań. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak H100 i A100 radzą sobie z obsługą 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczego zapytania przeznaczonego dla osobistych asystentów AI oraz lokalnego rozwoju. Spośród modeli przetestowano m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.

Testy wydajności generowania obrazów

Benchmarkowanie generacji obrazów obejmuje architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego polecenia pozwala zrozumieć, jak karty H100 i A100 radzą sobie z obciążeniem związanym z przetwarzaniem obrazów.

Testy wydajności sztucznej inteligencji wizualnej

Testy wizyjne sprawdzają 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 fotografię starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wizualne przy wielkości partii 32, aby zgłaszać wyniki jako obrazki na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii 16, mierząc wydajność jako strony na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak H100 i A100 radzą sobie z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowe dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów i automatycznej analizy obrazów.

Wydajność systemu

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 TAIFlops

Wynik w TAIflopsach (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflopów), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak karty H100 i A100 porównują się pod względem ogólnej wydajności obliczeniowej 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.