Direkter Leistungsvergleich zwischen V100 und RTX 4090 Pro Basierend auf 45 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand erhoben wurden, gewinnt die V100 6 von 45 Benchmarks (13% Gewinnrate), während die RTX 4090 Pro 39 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 ausführen, ist die V100 70 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die V100 401 Token/s, während die RTX 4090 Pro 1318 Token/s erreicht (70 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen der 3 High-Throughput-Tests, was die RTX 4090 Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die V100 32 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die V100 113 Token/s, während die RTX 4090 Pro 175 Token/s erreicht (36 % langsamer). Die V100 gewinnt von 12 Single-User-Tests keinen einzigen, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die V100 57 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 22 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die V100 51 s/Bild, während die RTX 4090 Pro 6,2 s/Bild erreicht (88 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen der 22 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die V100 um 54 % geringere Durchsatzraten als die RTX 4090 Pro (Median über 4 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die V100 53 Bilder/min, während die RTX 4090 Pro 266 Bilder/min erreicht (80 % langsamer). Die V100 gewinnt keine der 4 Visionstests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ V100 und RTX 4090 Pro in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die reale 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 4090 Pro mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen umgehen – 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. 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 4090 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 4090 Pro Produktionsmaßstäbe bei visuellen KI-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 fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse in einer einzigen Zahl zusammen. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basiswert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie V100 und RTX 4090 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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