RTX Pro 5000 Blackwell vs A100 – bezpośrednie porównanie wydajności na podstawie 26 zestandaryzowanych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy wykazują, że RTX Pro 5000 Blackwell wygrał w 20 spośród 26 przypadków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 77%), podczas gdy A100 odniósł zwycięstwo w 6 testach. Wszystkie wyniki są automatycznie gromadzone ze czynnych serwerów dzierżawowych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API i systemów AI z wieloma agentami obsługującymi wiele równoczesnych żądań, RTX Pro 5000 Blackwell jest o 225% szybszy niż A100 (mediana na podstawie 2 benchmarków). Dla modeli Qwen/Qwen3-4B osiąga on wydajność 2343 tokenów/s w porównaniu do 826 tokenów/s dla A100 (o 184% szybciej). W przypadku testów wysokoprędkościowych RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa oba spośród dwóch przeprowadzonych testów, czyniąc go lepszym wyborem dla produkcji chatbotów oraz przetwarzania partii danych.
W przypadku prywatnych asystentów AI oraz lokalnej pracy przy pojedynczych zapytaniach, RTX Pro 5000 Blackwell działa 26% szybciej od A100 ( mediana wyników z 8 benchmarków ). Podczas uruchamiania modelu deepseek-r1:32b, karty RTX Pro 5000 Blackwell generują 54 tokenów/s w porównaniu do 41 tokenów/s u A100 (o 32% szybciej). W testach dla pojedynczego użytkownika wygrywa we wszystkich 8 przypadkach, co sprawia, że jest optymalny dla indywidualnych asystentów programistycznych oraz tworzenia prototypów.
W przypadku obciążeń związanych ze Stable Diffusion, SDXL oraz prac obliczeniowych typu Flux, zarówno RTX Pro 5000 Blackwell, jak i A100 osiągają niemal identyczną wydajność w ramach 12 benchmarków. Podczas testu modelu sd3.5-medium, karta graficzna RTX Pro 5000 Blackwell generuje średnio 11 obrazów na minutę w porównaniu do 8,9 obrazów na minutę dla A100 (co daje wzrost o 22%). W ośmiu z dwunastu testów dotyczących generowania obrazów, model ten okazał się lepszy, co sprawia, że jest on preferowanym GPU do zastosowań w sztuce AI oraz generowaniu grafiki.
W przypadku obciążeń wizyjnych o dużej konkurencyjności (16–64 równoległych zapytań), zarówno RTX Pro 5000 Blackwell, jak i A100 osiągają niemal identyczną wydajność w ramach 2 benchmarków. Przy teście modelu trocr-base, RTX Pro 5000 Blackwell przetwarza 1505 stron/min w porównaniu do 1420 stron/min dla A100 (o 6% szybszy). RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa oba testy wizyjne, stając się preferowanym GPU do skali przemysłowej przetwarzania dokumentów oraz sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 5000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typów RTX Pro 5000 Blackwell i A100, znajdujących się w naszej puli zasobów. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te rezultaty pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przejrzyste dane dotyczące wydajności w warunkach rzeczywistego świata.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) testujemy w ramach naszych badań. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX Pro 5000 Blackwell i A100 radzą sobie z obciążeniem od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczego zapytania przeznaczonego dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju oprogramowania. Badane modele obejmują m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
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 RTX Pro 5000 Blackwell i A100 obsługują obciążenia związane z obrazami.
Testy wizualne AI oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego ładowania (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym ze złotym retriverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne interpretowanie obrazu przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) procesuje 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX Pro 5000 Blackwell i A100 z pracą w skali przemysłowej w zakresie wizualnej sztucznej inteligencji – kluczowe dla modyfikacji 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 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 5000 Blackwell i A100 pod względem ogólnej wydajności obliczeń 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 5000 Blackwell Zamów serwer GPU z kartą A100 Pokaż wszystkie benchmarki