Porównanie wydajności pomiędzy V100 a A100 na podstawie 45 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa w 1 spośród 45 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 2%), podczas gdy A100 wygrywa w 44 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI wieloagentowych obsługujących wiele jednoczesnych żądań, V100 jest o 54% wolniejszy niż A100 (mediana z 3 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-8B, V100 osiąga 251 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 550 tokenów/s (o 54% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 3 testów przepustowości, co czyni A100 bardziej odpowiednim do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, V100 jest o 24% wolniejszy niż A100 (mediana z 12 punktów odniesienia). Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, V100 generuje 86 tokenów/s, podczas gdy A100 osiąga 124 tokeny/s (o 31% wolniejszy). V100 nie wygrywa żadnego z 12 testów dla pojedynczego użytkownika, co czyni A100 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, V100 jest o 58% wolniejszy niż A100 (średnia z 22 testów porównawczych). Testując sd3.5-medium, V100 przetwarza obraz w 51 s, podczas gdy A100 osiąga 6,7 s/obraz (87% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 22 testów generowania obrazów, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), V100 zapewnia przepustowość o 53% niższą niż A100 (mediana z 4 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 53 obrazów/min, podczas gdy A100 osiąga 282 obrazów/min (wolniej o 81%). V100 nie wygrywa żadnego z 4 testów wizyjnych, co czyni A100 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnej sztucznej inteligencji o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer z kartą GPU V100 Wszystkie benchmarki serwerów z kartami GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze benchmarki automatycznie z serwerów posiadających GPU typu V100 i A100 w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI – zapewniając przejrzyste, rzeczywiste dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart V100 i A100 przy obsłudze 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów 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 V100 i A100 radzą sobie z obciążeniem związanym z Twoimi zadaniami graficznymi.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod wysokim obciążeniem równoległym (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 z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne dedukcje wizualne przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłaszać 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 rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty V100 i A100 radzą sobie z pracami wizualnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – 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 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 V100 i A100 porównują się pod względem ogólnej wydajności obliczeń dla zadań 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 V100 Zamów serwer GPU z kartą A100 Pokaż wszystkie benchmarki