Direkter Leistungsvergleich zwischen V100 und RTX 4080 Super Pro Erfasst über 45 standardisierte KI-Benchmarks von unserer Produktionsflotte. Die Tests zeigen, dass die V100 3 von 45 Benchmarks gewinnt (7% Gewinnrate), während die RTX 4080 Super Pro 42 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und bieten reale Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die V100 27 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die V100 401 Token/s, während die RTX 4080 Super Pro 549 Token/s erreicht (27 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen von 3 Hochdurchsatztests, was die RTX 4080 Super Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die V100 12 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die V100 113 Token/s, während die RTX 4080 Super Pro 141 Token/s erreicht (20 % langsamer). Die V100 gewinnt 2 von 12 Single-User-Tests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die V100 um 41 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 22 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large schafft die V100 0,50 Bilder/min, während die RTX 4080 Super Pro 2,5 Bilder/min erreicht (80 % langsamer). Die V100 gewinnt keine der 22 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die V100 eine um 32 % geringere Durchsatzleistung als die RTX 4080 Super Pro (Median über 4 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die V100 53 Bilder/Minute, während die RTX 4080 Super Pro 175 Bilder/Minute erreicht (70 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen der 4 Visionstests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzfähige Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs V100 und RTX 3090 Pro in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten - was Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten liefert.
Wir testen beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie V100 und RTX 4080 Super Pro mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – ideal für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Getestete Modelle sind Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-Kunstgenerierung, den Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie V100 und RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro 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 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 4080 Super Pro 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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