Porównanie wydajności pomiędzy V100 a RTX A4000, przeprowadzone na podstawie 38 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa w 27 spośród 38 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 71%), podczas gdy RTX A4000 wygrywa w 11 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele współbieżnych żądań, V100 jest o 93% szybsze niż RTX A4000 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, V100 osiąga 230 tokenów/s w porównaniu do 163 tokenów/s dla RTX A4000 (szybsze o 41%). V100 wygrywa 2 z 2 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, V100 jest o 50% szybsze niż RTX A4000 (mediana z 8 benchmarków). Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, V100 generuje 83 tokeny/s w porównaniu do 47 tokeny/s RTX A4000 (szybsze o 76%). V100 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym do osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno V100, jak i RTX A4000 działają niemal identycznie w 20 testach porównawczych. Testując sd3.5-medium, V100 generuje 3,7 obrazów/min w porównaniu do 1,3 obrazów/min dla RTX A4000 (szybciej o 186%). V100 wygrywa 12 z 20 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), V100 zapewnia o 41% wyższą przepustowość niż RTX A4000 (mediana z 4 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 145 obrazów/min w porównaniu do 42 obrazów/min dla RTX A4000 (247% szybciej). V100 wygrywa 4 z 4 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer z kartą GPU V100 Wszystkie benchmarki serwerów z kartami GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze testy wydajności automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu V100 i RTX A4000 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) ramy pracujemy obydwa. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak V100 i RTX A4000 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 polecenia pozwala zrozumieć, jak karty V100 i RTX A4000 radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego natężenia (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 rozumowanie wizualne przy wielkości partii 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 wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty V100 i RTX A4000 radzą sobie z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowe dla moderowania 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.
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 RTX A4000 porównują się ogólnie pod kątem obciążenia pracą związanej 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 z kartą graficzną V100 Zamów serwer z kartą graficzną RTX A4000 Pokaż wszystkie benchmarki