Porównanie wydajności pomiędzy RTX Pro 4000 Blackwell a A100 na podstawie 26 zestandaryzowanych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa w 5 spośród 26 testów (wskaźnik zwycięstw wynoszący 19%), podczas gdy A100 wygrywa w 21 przypadkach. Wszystkie wyniki benchmarku są automatycznie zbierane ze czynnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcji oraz systemów AI wieloagentowych obsługujących wiele równoczesnych żądań, zarówno RTX Pro 4000 Blackwell jak i A100 wykazują prawie identyczną wydajność w ramach 2 testów vLLM. Dla modelu Qwen/Qwen3-4B, RTX Pro 4000 Blackwell osiąga 938 tokens/s wobec 826 tokens/s dla A100 (co daje wzrost o 14%). W przypadku testów wysokoprzepustowości RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 1 z 2, co pokazuje, że obydwie karty są równie przydatne do wdrożeń produkcyjnych.
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 kartą RTX Pro 4000 Blackwell Wszystkie benchmarki 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.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność RTX Pro 4000 Blackwell i A100 przy obsłudze 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych 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 Pro 4000 Blackwell i A100 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 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 32, aby zgłosić wyniki 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 16, mierząc wydajność jako stron na minutę w procesie cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 4000 Blackwell i A100 z pracą w skali przemysłowej dla aplikacji sztucznej inteligencji w zakresie wizji – 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 porównują się RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell Zamów serwer GPU z kartą A100 Pokaż wszystkie benchmarki