Porównanie wydajności pomiędzy RTX 4080 Super Pro a A100, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4080 Super Pro wygrywa w 5 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 19%), podczas gdy A100 wygrywa w 21 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze zdalnych serwerów najmu, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele jednoczesnych żądań, RTX 4080 Super Pro jest o 37% wolniejszy niż A100 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX 4080 Super Pro osiąga 549 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 826 tokenów/s (o 33% wolniej). RTX 4080 Super Pro nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co czyni A100 bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, RTX 4080 Super Pro jest o 15% wolniejszy niż A100 (mediana z 8 testów). Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, RTX 4080 Super Pro generuje 82 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 124 tokenów/s (o 34% wolniejszy). RTX 4080 Super Pro wygrywa 1 na 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni A100 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4080 Super Pro jest o 20% wolniejszy niż A100 (mediana z 12 benchmarków). Testując sdxl, RTX 4080 Super Pro przetwarza 17 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 23 obrazy/min (o 29% wolniej). RTX 4080 Super Pro nie wygrywa żadnego z 12 testów generowania obrazów, co czyni A100 lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 4080 Super Pro zapewnia o 34% niższą przepustowość niż A100 (mediana z 2 testów). Testując llava-1.5-7b, RTX 4080 Super Pro przetwarza 175 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazów/min (o 38% wolniej). RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX 4080 Super Pro i A100 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, dane dotyczące wydajności w realnym świecie.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart RTX 4080 Super Pro i A100 przy obsłudze od 16 do 64 równoczesnych żądań – 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 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 RTX 4080 Super Pro i A100 radzą sobie z obciążeniem związanym z przetwarzaniem obrazów.
Testy wizyjne sprawdzają 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 parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe 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 radzi sobie RTX 4080 Super Pro i A100 z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych 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 karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak RTX 4080 Super Pro i A100 porównują się pod względem ogólnej wydajności 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 RTX 4080 Super Pro Zamów serwer GPU z kartą A100 Pokaż wszystkie benchmarki