Comparaison directe des performances entre le A100 et RTX 4070 Ti Super sur 16 benchmarks standardisés en matière d'IA collectés auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que l'A100 remporte les 16 benchmarks sur 16, tandis que la RTX 4070 Ti Super n'en remporte aucune. Tous les résultats des benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes concurrentes, l'A100 est 242 % plus rapide que la RTX 070 Ti Super (médiane sur 1 référence). Pour Qwen/Qwen3-4B, l'A100 atteint 832 jetons/s contre 243 jetons/s pour la RTX 4070 Ti Super (242 % plus rapide). L'A100 remporte 1 test sur 1 en matière de débit élevé, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l'A100 est 27 % plus rapide que la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 3 benchmarks). En exécutant qwen3:8b, l'A100 génère 126 tokens/s contre 99 tokens/s pour la RTX 4070 Ti Super (27 % plus rapide). L'A100 remporte 3 tests sur 3 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, l'A100 est 81 % plus rapide que la RTX 4070 Ti Super (médiane sur 8 références). En testant sd1.5, l'A100 se termine à 0,92 s/image contre 1,7 s/image pour la RTX 4070 Ti Super (84 % plus rapide). L'A100 remporte 8 tests de génération d'images sur 8, ce qui en fait le GPU préféré pour l'art et la génération d'images par l'IA.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir des serveurs équipés de GPU de type A100 et RTX 4070 Ti Super de notre flotte. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles – vous offrant des données de performance transparentes et réelles.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les A100 et RTX 4070 Ti Super fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – idéal pour les chatbots de production, les systèmes d’IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de traitement des requêtes uniques pour les assistants IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Ceci est essentiel pour la génération d'art par IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les A100 et RTX 4070 Ti Super gèrent vos charges de travail d'imagerie.
Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.
Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.
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