Direkter Leistungsvergleich zwischen A100 und V100 über 12 standardisierte KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die A100 12 von 12 Benchmarks gewinnt (100% Gewinnrate), während die V100 0 Tests gewinnt. Alle 12 Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern so reale Leistungsdaten anstelle von synthetischen Tests.
In Sprachtestaufgaben mit 4 verschiedenen Modellen ist die A100 im Durchschnitt 34 % schneller als die V100. Bei der Inferenz von gpt-oss:20b erreicht die A100 149 Tokens/s im Vergleich zu 113 Tokens/s der V100, was die A100 deutlich schneller macht und einen Vorteil von 32 % bietet. Insgesamt gewinnt die A100 4 von 4 LLM-Tests mit einer durchschnittlichen Leistungssteigerung von 34 % und ist damit die bessere Wahl für Transformer-Modell-Inferenz-Workloads.
Bei der Bewertung der KI-Bildgenerierung über 8 verschiedene Stable Diffusion-Modelle ist die A100 in dieser Kategorie 191 % schneller als die V100. Beim Testen von sdxl erreicht die A100 eine Bildgenerierungsrate von 23 Bildern/min im Vergleich zu 9,8 Bildern/min der V100, was die A100 deutlich schneller macht und einen Vorteil von 137 % bietet. Bei allen 8 Benchmarks zur Bildgenerierung gewinnt die A100 8 Tests mit einer durchschnittlichen Leistungssteigerung von 191 % und etabliert sich als die bevorzugte GPU für Stable Diffusion-, SDXL- und Flux-Bereitstellungen.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs A100 und V100 in unserem Bestand unter Verwendung standardisierter Testsuiten erfasst:
Hinweis: Die KI-Benchmark-Ergebnisse von A100 und V100 können je nach Systemlast, Konfiguration und spezifischen Hardware-Revisionen variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen von A100 und V100 dar.
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