GPU-benchmark-sammenligning for AI

Sammenlign den faktiske ydeevne på tværs af vores GPU-flåde til AI-workloads. Alle benchmarks indsamles automatisk fra kørende servere.

Ydeevne:
Langsommere Hurtigere
Farverne er relative inden for hver benchmarkrække
Benchmarktyper:
vLLM Højgennemstrømningsbenchmark – måler inferens med op til 64 samtidige forespørgsler (varierer efter GPU-model og VRAM). Bedst til API-servere og produktionsarbejdsbelastninger.
Ollama Enkeltbruger benchmark - måler inferenshastighed for en enkelt forespørgsel ad gangen. Bedst til lokal/personlig brug.
IMG Billedgenererings-benchmark - måler ydeevnen af Stable Diffusion, SDXL, Flux og SD3.5 (billeder/min eller s/billede).
VIS Vision AI benchmark – måler VLM-billedforståelse (billeder/min) og OCR-dokumentbehandling (sider/min) med 16-64 samtidige forespørgsler.
CPU CPU-ydelse - måler enkelt- og multikerneoperationer pr. sekund til forbehandling og tokenisering.
NVME Lagringshastighed - måler NVMe læse/skrive hastigheder (MB/s) for indlæsning af datasæt og model checkpointing.
📊
TAIFlops = Real AI Performance Index (RTX 3090 = 100 basislinje)
Beregnet ud fra reelle produktions LLM, vision- og billedopgaver ved hjælp af geometrisk middelværdi.

Indlæser benchmarkdata...

Alle Sammenligninger

Udforsk disse GPU-sammenligninger én efter én:

Sådan benchmarker vi GPU-ydelse

GPU Server Benchmarking

Hver GPU i vores udlejningsflåde gennemgår løbende performance-test for at give dig transparente, virkelighedsbaserede data. I modsætning til syntetiske benchmarks, der køres i kontrollerede laboratoriemiljøer, kommer vores resultater fra faktiske produktionsservere, der håndterer reelle arbejdsbelastninger. Hver server rapporterer automatisk performance-målinger flere gange i løbet af sin levetid, hvilket skaber et omfattende datasæt, der afspejler ægte operationelle kapaciteter snarere end idealiserede scenarier.

Vores GPU-flåde

Vores infrastruktur omfatter flere GPU-generationer for at imødekomme forskellige arbejdsbelastningskrav og budgetter. The RTX Pro 6000 Blackwell repræsenterer vores flagskibs-niveau med massiv VRAM-kapacitet, ideel til træning af store modeller og kørsel af de største LLM'er uden kvantisering. RTX 5090 leverer enestående ydeevne med et enkelt GPU med den banebrydende Ada Lovelace-arkitektur, og udmærker sig ved inferensopgaver, hvor rå hastighed er afgørende.

Til produktions AI-arbejdsbelastninger er A100 er fortsat datacentrets guldstandard med tensor cores optimeret til transformerarkitekturer og fremragende multi-instance GPU (MIG) support. RTX 4090 og RTX 4090 Pro tilbyder fremragende pris-ydelsesforhold og håndterer de fleste LLM-inferens- og billedgenereringsopgaver med imponerende effektivitet. Vores RTX 3090 flåden giver budgetvenlig adgang til kraftfuld hardware, mens V100 og RTX A4000 kortene håndterer lettere arbejdsbelastninger og udviklingsmiljøer, hvor omkostningsoptimering er i højsædet.

LLM Inferenstest

Vi evaluerer sprogmodel-ydelsen ved hjælp af to forskellige rammeværker, der afspejler virkelige brugsmønstre:

vLLM High-Throughput Benchmarks måler, hvordan GPU'er præsterer under produktionsbelastning med flere samtidige anmodninger. Ved at bruge FP8-kvantisering på nyere arkitekturer (NVIDIA Ada GPU'er som 40-serien og nyere) eller bfloat16 på ældre GPU'er for optimal effektivitet, behandler vLLM 16 til 64 parallelle anmodninger samtidigt (afhængigt af GPU VRAM-kapacitet). Din server forbliver fuldstændig privat - høj gennemstrømning betyder simpelthen, at den håndterer flere anmodninger på samme tid, perfekt til produktionsklare chatbots, der betjener mange brugere, multi-agent AI-systemer, hvor agenter kommunikerer parallelt, eller batch-behandlingspipelines. GPU'er med højere VRAM kan håndtere flere samtidige anmodninger, hvilket gør RTX Pro 6000 og A100 særligt stærke i disse benchmarks.

Ollama Single-Bruger Benchmarks måler rå inferenshastighed for én anmodning ad gangen - den oplevelse du får ved at køre en lokal chatbot eller personlig AI-assistent. Disse resultater viser den hurtigst mulige responstid uden anmodningskø eller batching-overhead. Hvis du bygger en personlig kodningsassistent, kører privat dokumentanalyse eller prototyper før opskalering, fortæller Ollama benchmarks dig præcis, hvor responsiv din GPU vil føles.

Vores testsuite inkluderer modeller, der spænder fra effektive 8B-parameter varianter som Llama 3.1 og Qwen3 op til krævende 70B+ modeller inklusive DeepSeek-R1 og GPT-OSS. Hastigheden af token-generering (tokens per sekund) bestemmer direkte, hvor hurtigt dine chatbots reagerer, hvor hurtigt du kan behandle dokumenter og den samlede brugeroplevelse i samtale-AI-applikationer.

Billedgenereringstest

Diffusion model benchmarks dækker hele spektret fra letvægt Stable Diffusion 1.5 til ressourcekrævende Flux og SD3.5-large arkitekturer. Vi måler både gennemløb (billeder pr. minut) for batchbehandlingsscenarier og latenstid (sekunder pr. billede) for interaktive applikationer. SDXL-Turbo resultaterne er særligt relevante for generering i realtid, mens standard SDXL og Flux benchmarks afspejler kvalitetsfokuserede produktionsarbejdsbelastninger.

Vision AI Testning

Vision benchmarks evaluerer multimodale og dokumentbehandlingsmuligheder under høj samtidige belastning (16-64 parallel anmodninger) for at måle realistisk produktionsgennemstrømning. Vi bruger virkelige testdata for at sikre nøjagtighed:

Test af vision-sprogmodel: LLaVA 1.5 7B (7 milliarder parameter multimodelforsøg) behandler et fotografi af en ældre kvinde i et blomsterfelt med en gylden retriever. Modellen skal beskrive scenen, identificere objekter og besvare spørgsmål om billedindholdet. Ved at køre med batchstørrelse 32 (32 parallelle billedanalysesanmodninger) måler vi billeder pr. minut - afgørende for applikationer som produktfotoanalyse, indholdsmoderation, visuelle Q&A-systemer eller automatisk billedtagging i stor skala.

OCR-dokumentbehandling: TrOCR-base (transformer-baseret OCR-model med 334M parametre) scanner historisk tekst fra Shakespeares Hamlet - autentiske bog sider fra århundreder tilbage med periode typografi og aldrende papir tekstur. For præcist at måle sider per minut gennemløb, replikerer vi disse scannede sider for at skabe et 2.750-siders testkorpus, der simulerer reelle dokument digitaliserings arbejdsbelastninger. Med batchstørrelse 16 (16 sider behandlet samtidigt), måler vi sider per minut til automatiseret dokumentbehandling, fakturascanning, digitalisering af historiske arkiver og workflows til storstileet tekstudtræk. Højere gennemstrømning betyder, at din GPU kan håndtere flere samtidige brugere eller behandle større dokumentbatches hurtigere.

Systemydelse

GPU-ydelse alene fortæller ikke hele historien. Vores benchmarks inkluderer CPU-regnekraft (enkelt- og multi-core operationer per sekund), hvilket påvirker databehandling, tokenisering og modelindlæsningstider. NVMe-lagringshastigheder bestemmer, hvor hurtigt du kan indlæse store datasæt, checkpoint-modeller og skifte mellem forskellige AI-projekter. Disse faktorer bliver kritiske flaskehalse, når du arbejder med storskala-træning eller betjener flere samtidige brugere.

Datakvalitet: Alle målinger repræsenterer gennemsnitlige værdier fra flere testkørsler på tværs af forskellige tidspunkter og systemtilstande. Ydelsen kan variere afhængigt af termiske forhold, samtidige arbejdsbelastninger og driverversioner. Vores historiske dataakkumulering sikrer stadig mere præcise gennemsnit over tid.

Hvorfor vi skabte TAIFlops GPU Score

Som AI-udviklere selv stod vi over for et frustrerende problem: hvordan sammenligner du rent faktisk GPU'er til rigtige AI-arbejdsbelastninger? NVIDIA offentliggør teoretiske TFLOPS-vurderinger, men disse syntetiske tal fortæller dig intet om, hvordan dine LLM'er vil køre, eller hvor hurtigt din billedgenerering vil være. En GPU med 100 TFLOPS kan overgå en med 150 TFLOPS i faktiske inferensopgaver på grund af hukommelsesbåndbredde, tensor core-udnyttelse eller softwareoptimeringer.

Når du vælger mellem en RTX 4090, A100 eller RTX 5090 til din produktions-API, er du ligeglad med teoretisk maksimal ydeevne under perfekte laboratorieforhold. Du skal vide: Hvilket GPU vil give mig hurtigere inferens for Llama 3.1 70B? Hvilket processerer SDXL-billeder mere effektivt? Hvilket håndterer vision-workloads bedre?

Vi har skabt TAIFlops (Trooper AI FLOPS) score til at løse præcis dette problem. Det er et enkelt tal, der repræsenterer ydelse i den virkelige verden på de arbejdsbelastninger, der faktisk betyder noget for udviklere:

I modsætning til syntetiske benchmarks kommer TAIFlops fra faktiske produktionsservere i vores flåde, der kører faktiske AI-workloads. Hver score er gennemsnittet af hundreder af benchmark-kørsler fra rigtig hardware, der betjener rigtige kunder. For eksempel, hvis en GPU scorer 300 TAIFlops, yder den cirka 3× hurtigere end RTX 3090 i faktiske AI-workloads.

TAIFlops GPU Performance Rangering

Faktiske AI-ydelsesscores. RTX 3090 = 100 basislinje. Højere er bedre.

Sådan beregnes TAIFlops-scoren

TAIFlops anvender en matematisk stringent tilgang, der er designet til at give dig nøjagtige, sammenlignelige ydelsesscorer. Her er den komplette metode:

1. Basisreference GPU

Vi bruger RTX 3090 24GB som vores basislinje præcist 100 TAIFlopsHvorfor RTX 3090? Den er bredt implementeret, velkendt og repræsenterer solid AI-ydelse i mellemklassen. Det er "1x hastighed" referencepunktet - alt andet skalerer relativt til det.

2. Indsamling af benchmarks fra den virkelige verden

Hver GPU i vores udlejningsflåde kører automatisk omfattende benchmarks flere gange i løbet af dens levetid. Vi indsamler:

Hver benchmark køres 10+ gange for at sikre statistisk pålidelighed. Vi gemmer hvert resultat i vores database og opbygger et omfattende performance datasæt over tid.

3. Beregningsydelsesforhold

For hvert benchmark, hvor både test-GPU'en og RTX 3090-basislinjen har data, beregner vi et ydelsesforhold:

ratio = test_gpu_value / baseline_gpu_value

Dette forhold repræsenterer, hvor mange gange hurtigere (eller langsommere) test-GPU'en yder sammenlignet med vores basislinje. Et forhold på 1,50 betyder, at GPU'en er 50 % hurtigere end RTX 3090, mens 0,80 betyder 20 % langsommere.

Vigtigt: Vi håndterer "lavere er bedre" målinger (som sekunder/billede) ved at invertere dem - hvis et GPU tager 2,61s/billede og RTX 3090 tager 5,40s/billede, beregner vi forholdet som 5,40 / 2,61 = 2,07x hurtigere.

4. Geometrisk middelværdi på tværs af alle benchmarks

Her sker magien. Vi bruger ikke et simpelt gennemsnit, fordi det ville være statistisk ukorrekt - en GPU, der er 2x hurtigere på en benchmark og 1x på en anden, er ikke rigtig "1,5x hurtigere samlet set". I stedet bruger vi geometrisk middelværdi:

geometric_mean = (ratio₁ × ratio₂ × ratio₃ × ... × ratioₙ)^(1/n)

Det geometriske gennemsnit håndterer multiplikative forhold korrekt. Hvis en GPU konsekvent er 1,5x hurtigere på tværs af alle benchmarks, er dens geometriske gennemsnit 1,5x. Hvis den er 2x hurtigere på halvdelen af benchmarks og 1x på den anden halvdel, viser det geometriske gennemsnit korrekt ~1,41x (ikke 1,5x fra et simpelt gennemsnit).

5. Konvertering til TAIFlops

Til sidst skalerer vi det geometriske gennemsnit til vores 100-punkts basislinje:

TAIFlops = geometric_mean × 100

Så hvis GPU'ens geometriske middelværdi på tværs af alle AI-benchmarks er 2,02x RTX 3090, scorer den 202 TAIFlops. Hvis en anden GPU gennemsnitligt scorer 0,55x, scorer den 55 TAIFlops.

6. Hvad gør TAIFlops nøjagtige

7. Aflæsning af TAIFlops-score

TAIFlops giver dig øjeblikkelige præstationssammenligninger:

Når du sammenligner to GPU'er, divider deres TAIFlops: En 238 TAIFlops GPU (RTX 4090 Pro) er 238/207 = 1,15 gange hurtigere end en 207 TAIFlops GPU (RTX 5090) på tværs af alle AI-workloads.

8. Gennemsigtighed & Reproducerbarhed

Hvert benchmarkresultat, der indgår i TAIFlops-beregningerne, er synligt i tabellen ovenfor. Du kan se de nøjagtige token/s, billeder/minut og sider/minut værdier for hvert GPU og model. Denne transparens betyder, at du kan:

Konklusionen er: TAIFlops giver dig et enkelt, pålideligt tal understøttet af reelle produktionsdata. Når du lejer en GPU af os, ved du præcis, hvilken ydeevne du får – ingen overraskelser, ingen overdrevne marketingtal, kun nøjagtige, virkelige AI-ydelsesscorer.

Bestil en GPU-server Vores fordele