Comparaison directe des performances entre le V100 et A100 sur 12 benchmarks d'IA standardisés collectés auprès de notre parc de serveurs de production. Les tests montrent que le V100 n'a remporté 0 benchmark sur 12 (taux de victoire de 0 %), tandis que l'A100 remporte 12 tests. Les 12 résultats des benchmarks sont automatiquement collectés à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles plutôt que des tests synthétiques.
In language model inference testing across 4 different models, the V100 is 25% slower than the A100 on average. For gpt-oss:20b inference, the V100 reaches 113 tokens/s while the A100 achieves 149 tokens/s, making the V100 significantly slower with a 24% deficit. Overall, the V100 wins 0 out of 4 LLM tests with an average 25% performance difference, making the A100 the better option for LLM inference tasks.
Evaluating AI image generation across 8 different Stable Diffusion models, the V100 is 55% slower than the A100 in this category. When testing sdxl, the V100 completes generations at 9.8 images/min while the A100 achieves 23 images/min, making the V100 substantially slower with a 58% deficit. Across all 8 image generation benchmarks, the V100 wins 0 tests with an average 55% performance difference, making the A100 the better choice for Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type V100 et A100 de notre parc en utilisant des suites de tests standardisées :
Remarque : les résultats des benchmarks IA V100 et A100 peuvent varier en fonction de la charge du système, de la configuration et des révisions matérielles spécifiques. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de V100 et A100.
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