Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 4070 Ti Super und A100 Basierend auf 16 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand erhoben wurden, zeigt das Ergebnis, dass die RTX 4070 Ti Super in keinem der 16 Benchmarks gewinnt, während die A100 alle 16 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4070 Ti Super 71 % langsamer als die A100 (Median über 1 Benchmark). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4070 Ti Super 243 Tokens/s, während die A100 832 Tokens/s erreicht (71 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 1 Hochdurchsatztests, was die A100 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4070 Ti Super 22 % langsamer als die A100 (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX 4070 Ti Super 99 Token/s, während die A100 126 Token/s erreicht (22 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keine der 3 Single-User-Tests, was die A100 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4070 Ti Super 45 % langsamer als die A100 (Median über 8 Benchmarks). Beim Testen von sd1.5 benötigt die RTX 4070 Ti Super 1,7 s/Bild, während die A100 0,92 s/Bild erreicht (46 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen der 8 Tests zur Bildgenerierung, was die A100 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
GPU-Server mit RTX 4070 Ti Super bestellen Alle GPU-Server-Benchmarks
Laden der Benchmark-Daten...
Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs RTX 4070 Ti Super und A100 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von realen Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie RTX 4070 Ti Super und A100 mit 16-64 gleichzeitigen Anfragen umgehen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Zu den getesteten Modellen gehören Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 und mehr.
Benchmarks zur Bildgenerierung umfassen die Architekturen Flux, SDXL und SD3.5. Das ist entscheidend für die KI-gestützte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4070 Ti Super und A100 Ihre Bild-Workloads verarbeiten.
Wir berücksichtigen auch die CPU-Rechenleistung (die Tokenisierung und Vorverarbeitung beeinflusst) und die NVMe-Speichergeschwindigkeiten (die für das Laden großer Modelle und Datensätze entscheidend sind) – das vollständige Bild für Ihre KI-Workloads.
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
GPU-Server mit RTX 4070 Ti Super bestellen Bestellen Sie einen GPU-Server mit A100 Alle Benchmarks anzeigen