Comparaison directe des performances entre le RTX 4070 Ti Super et A100 sur 16 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 4070 Ti Super n'a enregistré aucune victoire sur 16 références, tandis que l'A100 remporte les 16 tests. Tous les résultats des références 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 simultanées, la RTX 4070 Ti Super est 71 % plus lente que l'A100 (médiane sur 1 référence). Pour Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4070 Ti Super atteint 243 tokens/s tandis que l'A100 atteint 832 tokens/s (71 % plus lent). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucune des 1 tests de haut débit, ce qui fait de l'A100 une option plus adaptée aux charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4070 Ti Super est 22 % plus lente que l'A100 (médiane sur 3 benchmarks). En exécutant qwen3:8b, la RTX 4070 Ti Super génère 99 tokens/s tandis que l'A100 atteint 126 tokens/s (22 % plus lent). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 3 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait de l'A100 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4070 Ti Super est 45 % plus lente que l'A100 (médiane sur 8 références). Lors du test sd1.5, la RTX 4070 Ti Super se termine en 1,7 s/image tandis que l'A100 atteint 0,92 s/image (46 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super ne remporte aucun des 8 tests de génération d'images, ce qui fait de l'A100 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4070 Ti Super et A100 de notre parc. Contrairement aux tests de 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 RTX 4070 Ti Super et A100 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées – parfaits 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 d'IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 et bien d'autres.
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 RTX 4070 Ti Super et A100 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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