Direkter Leistungsvergleich zwischen V100 und RTX 4070 Ti Super basierend auf 36 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die V100 24 von 36 Benchmarks (67% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX 4070 Ti Super 12 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern praxisnahe Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die V100 30 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Bei Qwen/Qwen3-4B erreicht die V100 230 Tokens/s, während die RTX 4070 Ti Super 242 Tokens/s erreicht (5 % langsamer). Die V100 gewinnt 1 von 2 High-Throughput-Tests, was zeigt, dass beide für Produktionseinsätze gleichermaßen geeignet sind.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die V100 als auch die RTX 4070 Ti Super nahezu identische Antwortzeiten über 6 Ollama-Benchmarks. Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die V100 83 Token/s im Vergleich zu den 73 Token/s der RTX 4070 Ti Super (13 % schneller). Die V100 gewinnt 2 von 6 Single-User-Tests, was die RTX 4070 Ti Super zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Workloads wie Stable Diffusion, SDXL und Flux zeigen sowohl die V100 als auch die RTX 4070 Ti Super in 20 Benchmarks nahezu identische Leistung. Beim Test von sd3.5-medium benötigt die V100 16 s/Bild im Vergleich zu 64 s/Bild der RTX 4070 Ti Super (291 % schneller). Die V100 gewinnt 14 von 20 Tests zur Bildgenerierung, was sie zur bevorzugten GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefern sowohl die V100 als auch die RTX 4070 Ti Super bei 4 Benchmarks nahezu identischen Durchsatz. Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die V100 145 Bilder/min im Vergleich zu 45 Bildern/min der RTX 4070 Ti Super (220 % schneller). Die V100 gewinnt 2 von 4 Visionstests, was zeigt, dass beide GPUs Produktions-Vision-Workloads gleichermaßen gut bewältigen.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs V100 und RTX 4070 Ti Super in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten 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 V100 und RTX 4070 Ti Super mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – 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.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie V100 und RTX 4070 Ti Super Ihre Bild-Workloads bewältigen.
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 V100 und RTX 4070 Ti Super Produktions-Visual-AI-Workloads bewältigen – entscheidend für Inhaltsmoderation, 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 kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie V100 und RTX 4070 Ti Super insgesamt im Vergleich für 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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