Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX A4000 i A100 w oparciu o 19 ustandaryzowanych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX A4000 wygrywa 1 na 19 testów (5% wskaźnik wygranych), podczas gdy A100 wygrywa 18 testów. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane dotyczące wydajności w rzeczywistych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele współbieżnych żądań, RTX A4000 jest o 80% wolniejszy niż A100 (mediana z 1 benchmarku). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX A4000 osiąga 163 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 826 tokenów/s (o 80% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 1 testu przepustowości, co czyni A100 bardziej odpowiednim do obciążeń API produkcyjnych.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, RTX A4000 jest o 49% wolniejszy niż A100 (mediana z 4 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX A4000 generuje 76 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 154 tokeny/s (o 51% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni A100 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX A4000 jest wolniejszy o 68% w porównaniu do A100 (średnia z 10 testów porównawczych). Testując sd3.5-medium, RTX A4000 generuje 1.3 obrazów/min podczas gdy A100 osiąga 8.9 obrazów/min (wolniejsze o 86%). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 10 testów generowania obrazów, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX A4000 zapewnia przepustowość o 76% niższą niż A100 (mediana z 2 testów). Testując llava-1.5-7b, RTX A4000 przetwarza 42 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazy/min (85% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z RTX A4000 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze wyniki pomiarów automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX A4000 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, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy wydajności vLLM pokazują, jak RTX A4000 i A100 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami – idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy wydajności Ollama mierzą szybkość pojedynczego żądania dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Testowane modele obejmują Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1i inne.
Testy generowania obrazów obejmują Flux, SDXL, and SD3.5 architektur. Ma to kluczowe znaczenie dla generowania sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skupiamy się na szybkości generowania przy użyciu pojedynczego polecenia, aby zrozumieć, jak RTX A4000 i A100 radzą sobie z Twoimi obciążeniami związanymi z obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów z wysokie obciążenie współbieżne (16-64 żądań równoległych) wykorzystując dane z rzeczywistych testów. LLaVA 1.5 7B (Model wizyjno-językowy z 7 miliardami parametrów) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatów z golden retrieverem, testując rozumienie sceny i wnioskowanie wizualne w rozmiarze partii 32 w celu zgłoszenia. obrazów na minutę. TrOCR-base Model OCR o 334 milionach parametrów przetwarza 2750 stron dzieła Szekspira „Hamlet” zeskanowanych z historycznych książek o typografii epoki, mierząc wydajność przy wielkości partii 16. stron na minutę dla digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak RTX A4000 i A100 radzą sobie z obciążeniami związanymi z wizualną sztuczną inteligencją na skalę produkcyjną – krytycznymi dla moderacji 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.
Ten TAIFlops Wynik (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki testów wydajności AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast informuje, jak RTX A4000 i A100 wypadają pod względem wydajności w obciążeniach AI. Dowiedz się więcej o TAIFlops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wartości referencyjne reprezentują wartości medianowe z wielu uruchomień testowych.
Zamów serwer GPU z RTX A4000 Zamów serwer GPU z A100 Zobacz wszystkie testy porównawcze