Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX Pro 4000 Blackwell i A100 na podstawie 26 ustandaryzowanych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 4 z 26 testów (15% wskaźnik wygranych), podczas gdy A100 wygrywa 22 testy. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane wydajnościowe z rzeczywistych warunków.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami działających z wieloma jednoczesnymi żądaniami, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 72% wolniejszy niż A100 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX Pro 4000 Blackwell osiąga 258 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 826 tokenów/s (o 69% wolniejszy). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 2 testów przepustowości, co czyni A100 lepiej dopasowanym do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 29% wolniejszy niż A100 (mediana z 8 benchmarków). Uruchamiając qwen3:32b, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 9,6 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 40 tokenów/s (o 76% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 1 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni A100 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 33% wolniejszy niż A100 (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-medium, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 1,9 obrazu/min, podczas gdy A100 osiąga 8,9 obrazu/min (78% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 2 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 Pro 4000 Blackwell zapewnia o 61% mniejszą przepustowość niż A100 (mediana z 2 testów). Testując llava-1.5-7b, RTX Pro 4000 Blackwell przetwarza 66 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazy/min (77% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell nie wygrywa żadnego z 2 testów wizyjnych, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z RTX Pro 4000 Blackwell Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty GPU typu RTX Pro 4000 Blackwell i A100 w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI, zapewniając przejrzyste, realne dane o wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak RTX Pro 4000 Blackwell i A100 radzą sobie z 16-64 współbieżnymi żądaniami – idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy porównawcze 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 architektury. Ma to kluczowe znaczenie dla generowania grafiki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skupiamy się na szybkości generowania pojedynczych zapytań, aby zrozumieć, jak RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell i A100 radzą sobie z obciążeniami związanymi z wizualną sztuczną inteligencją w skali produkcyjnej – kluczowymi 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 porównawych AI w jedną liczbę. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokazuje, jak RTX Pro 4000 Blackwell i A100 wypadają pod względem obciążenia pracami 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 Pro 4000 Blackwell Zamów serwer GPU z A100 Zobacz wszystkie testy porównawcze