Direkter Leistungsvergleich zwischen V100 und RTX 5090 aus 45 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserem Produktionsbestand gesammelt wurden. Die Tests zeigen, dass die V100 4 von 45 Benchmarks gewinnt (9% Gewinnrate), während die RTX 5090 41 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 um 62 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die V100 251 Token/s, während die RTX 5090 668 Token/s erreicht (62 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen von 3 High-Throughput-Tests, was die RTX 5090 besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die V100 53 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 12 Benchmarks). Beim Ausführen von deepseek-r1:32b generiert die V100 31 Token/s, während die RTX 5090 71 Token/s erreicht (56 % langsamer). Die V100 gewinnt keines von 12 Single-User-Tests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die V100 68 % langsamer als die RTX 5090 (Median über 22 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die V100 0,50 Bilder/min, während die RTX 5090 5,2 Bilder/min erreicht (90 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen von 22 Bildgenerierungstests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die V100 um 66 % geringere Durchsatzwerte als die RTX 5090 (Median über 4 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die V100 53 Bilder/Minute, während die RTX 5090 336 Bilder/Minute erreicht (84 % langsamer). Die V100 gewinnt keine der 4 Vision-Tests, was die RTX 5090 zur besseren Wahl für hochdurchsatzbasierte Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ V100 und RTX 5090 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 6090 mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Einzelanfrageschnelligkeit 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-gesteuerte Kunstgenerierung, den Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelpromptgenerierung, um zu verstehen, wie V100 und RTX 5090 Ihre Bildverarbeitungsaufgaben 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 für die Dokumentendigitalisierung. Erfahren Sie, wie V100 und RTX 5090 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 5090 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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