Direkter Leistungsvergleich zwischen RTX 5090 und V100 auf 26 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die RTX 5090 24 von 26 Benchmarks gewinnt (92% Gewinnrate), während die V100 2 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 5090 241 % schneller als die V100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 5090 668 Tokens/s im Vergleich zu 251 Tokens/s der V100 (166 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests und ist somit die stärkere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 5090 111 % schneller als die V100 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die RTX 5090 264 Token/s im Vergleich zu 118 Token/s der V100 (124 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests und ist somit ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 5090 329 % schneller als die V100 (Median über 12 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die RTX 5090 5,2 Bilder/min im Vergleich zu 0,50 Bildern/min der V100 (942 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 12 von 12 Tests zur Bildgenerierung und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die RTX 5090 einen 369 % höheren Durchsatz als die V100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 5090 336 Bilder/min im Vergleich zu 53 Bildern/min der V100 (537 % schneller). Die RTX 5090 gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist damit die bevorzugte GPU für Dokumentenverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 5090 und V100 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und liefern Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. V100- und RTX 5090-Benchmarks zeigen die Leistung bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen – ideal für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit bei einzelnen Anfragen für persönliche KI-Assistenten und die lokale Entwicklung. Getestete Modelle sind unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die Erstellung von KI-Kunst, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 5090 und V100 Ihre Bild-Workloads verarbeiten.
Vision-Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hohe parallele Last (16–64 parallele Anfragen) unter Verwendung realer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7B-Parameter-Vision-Language-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, um Szenenverständnis und visuelle Argumentation bei einer Batchgröße von 32 zu testen. Bilder pro Minute. TrOCR-base (334M Parameter OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet, die aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie gescannt wurden, bei einer Batchgröße von 16, um die gemessene Seitenanzahl pro Minute zu ermitteln. Seiten pro Minute zur Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie RTX 5090 und V100 Produktionsmaßstäbe bei visuellen KI-Workloads bewältigen – entscheidend für Content-Moderation, Dokumentenverarbeitung und automatisierte Bildanalyse.
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.
Der TAIFlops Der (Trooper AI FLOPS)-Wert in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Ausgehend von der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie RTX 5090 und V100 insgesamt bei KI-Workloads abschneiden. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
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