Direkter Leistungsvergleich zwischen V100 und RTX Pro 6000 Blackwell aus 45 standardisierten KI-Benchmarks, die aus unserer Produktionsflotte stammen. Die Tests zeigen, dass die V100 1 von 45 Benchmarks gewinnt (2% Erfolgsrate), während die RTX Pro 6000 Blackwell 44 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 V100 84 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die V100 401 Tokens/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 2481 Tokens/s erreicht (84 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen der 3 Hochdurchsatztests, was die RTX Pro 6000 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die V100 46 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Ausführen von llama3.1:8b generiert die V100 115 Token/s, während die RTX Pro 6000 Blackwell 226 Token/s erreicht (49 % langsamer). Die V100 gewinnt von 12 Single-User-Tests keinen, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die V100 70 % langsamer als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 22 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die V100 51 s/Bild, während die RTX Pro 6000 Blackwell 3,5 s/Bild erreicht (93 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen der 22 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die V100 um 74 % geringere Durchsatzraten als die RTX Pro 6000 Blackwell (Median über 4 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die V100 53 Bilder/min, während die RTX Pro 6000 Blackwell 440 Bilder/min erreicht (88 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen der 4 Visionstests, was die RTX Pro 6000 Blackwell zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ V100 und RTX Pro 6000 Blackwell in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die echte 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 Pro 6000 Blackwell 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. 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 KI-gestützte Bilderzeugung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie V100 und RTX Pro 6000 Blackwell 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 Pro 6000 Blackwell 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 Pro 6000 Blackwell 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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