Porównanie wydajności pomiędzy RTX A4000 a V100, przeprowadzone na podstawie 19 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX A4000 wygrywa w 7 spośród 19 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 37%), podczas gdy V100 wygrywa w 12 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych, uruchamiających wiele jednoczesnych żądań, RTX A4000 jest o 29% wolniejszy niż V100 (mediana z 1 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX A4000 osiąga 163 tokenów/s, podczas gdy V100 osiąga 230 tokenów/s (o 29% wolniejszy). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 1 testów przepustowości, co czyni V100 bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX A4000 jest o 34% wolniejszy niż V100 (mediana z 4 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX A4000 generuje 76 tokenów/s, podczas gdy V100 osiąga 118 tokenów/s (o 36% wolniej). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 4 testów dla jednego użytkownika, co czyni V100 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno RTX A4000, jak i V100 osiągają niemal identyczne wyniki w 10 testach porównawczych. Testując sd3.5-large, RTX A4000 generuje 0,58 obrazów/min w porównaniu do 0,50 obrazów/min dla V100 (15% szybciej). RTX A4000 wygrywa 6 z 10 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki i generowania obrazów AI.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX A4000 zapewnia przepustowość o 24% niższą niż V100 (median z 2 benchmarków). Testując trocr-base, RTX A4000 przetwarza 474 stron/min, podczas gdy V100 osiąga 655 stron/min (wolniej o 28%). RTX A4000 nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co sprawia, że V100 jest lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnej AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z kartą RTX A4000 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX A4000 i V100 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.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) ramy pracujemy obydwie. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX A4000 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 RTX A4000 i V100 radzą sobie z obciążeniem związanym z Twoimi zadaniami graficznymi.
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 wizja-język 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 zgłosić 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 radzą sobie karty RTX A4000 i V100 z pracami AI 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 A4000 i V100 porównują się ogólnie pod kątem obciążenia pracą 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 A4000 Zamów serwer GPU z kartą V100 Pokaż wszystkie benchmarki