Porównanie wydajności pomiędzy RTX 4070 Ti Super a A100 na podstawie 18 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4070 Ti Super nie wygrał w żadnym z 18 benchmarków, podczas gdy A100 zwyciężył we wszystkich 18 testach. Wszystkie wyniki są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów wynajmowanych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych działających z wieloma jednoczesnymi żądaniami, RTX 4070 Ti Super jest o 71% wolniejszy niż A100 (mediana z 1 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 4070 Ti Super osiąga 242 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 826 tokenów/s (o 71% wolniejszy). RTX 4070 Ti Super nie wygrywa żadnego z 1 testów przepustowości, co sprawia, że A100 jest lepiej dostosowany do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX 4070 Ti Super jest o 22% wolniejszy niż A100 (mediana z 3 testów). Uruchamiając qwen3:8b, RTX 4070 Ti Super generuje 100 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 128 tokenów/s (o 22% wolniej). RTX 4070 Ti Super nie wygrywa żadnego z 3 testów dla pojedynczego użytkownika, co czyni A100 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4070 Ti Super jest o 45% wolniejszy niż A100 (mediana z 10 benchmarków). Testując sd3.5-medium, RTX 4070 Ti Super generuje obraz w 64 s, podczas gdy A100 osiąga 6,7 s/obraz (wolniej o 89%). RTX 4070 Ti Super nie wygrywa żadnego z 10 testów generowania obrazów, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń związanych z Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 4070 Ti Super zapewnia przepustowość o 63% niższą niż A100 (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, RTX 4070 Ti Super przetwarza 45 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazy/min (o 84% wolniej). RTX 4070 Ti Super nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 4070 Ti Super Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze benchmarki automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4070 Ti Super i A100 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują, jak RTX 4070 Ti Super i A100 radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI 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 karty RTX 4070 Ti Super i A100 radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Benchmarki wizyjne 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-wizualny o 7 mld parametrów) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z retriverem labrador, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy wielkości partii danych wynoszącej 32, aby zgłaszać wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o 334 mln parametrów) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii danych wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4070 Ti Super i A100 z pracą w skali przemysłowej w zakresie sztucznej inteligencji wizualnej – kluczowe dla modyfikacji 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 karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak porównują się RTX 4070 Ti Super i A100 pod względem obciążeń 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 RTX 4070 Ti Super Zamów serwer GPU z kartą A100 Pokaż wszystkie benchmarki