Comparaison des benchmarks GPU pour l'IA

Comparez les performances réelles de notre flotte de GPU pour les charges de travail d'IA. Tous les benchmarks sont collectés automatiquement à partir des serveurs en fonctionnement.

Performance :
Plus lent Plus rapide
Les couleurs sont relatives au sein de chaque ligne de référence.
Types de référence :
vLLM Benchmark de débit élevé - mesure l'inférence avec jusqu'à 64 requêtes simultanées (varie en fonction du modèle de GPU et de la VRAM). Idéal pour les serveurs API et les charges de travail en production.
Ollama Test de référence pour un seul utilisateur - mesure la vitesse d'inférence pour une requête à la fois. Idéal pour un usage local/personnel.
IMG Benchmark de génération d'images - mesure les performances de Stable Diffusion, SDXL, Flux et SD3.5 (images/min ou s/image).
VIS Le benchmark Vision AI mesure la compréhension des images par les VLM (images/min) et le traitement des documents OCR (pages/min) avec 16 à 64 requêtes simultanées.
CPU Performance du CPU - mesure les opérations monocœur et multicœur par seconde pour le prétraitement et la tokenisation.
NVME Vitesse de stockage - mesure les vitesses de lecture/écriture NVMe (Mo/s) pour le chargement des ensembles de données et la sauvegarde des points de contrôle des modèles.
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TAIFlops = Indice de performance réel de l’IA (RTX 3090 = 100 base)
Calculé à partir de charges de travail réelles de LLM, de vision et d'images en utilisant la moyenne géométrique.

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Toutes les comparaisons

Explorez ces comparaisons GPU par GPU :

Comment nous évaluons les performances des GPU

GPU Server Benchmarking

Chaque GPU de notre flotte de location est soumis à des tests de performance continus pour vous fournir des données transparentes et réelles. Contrairement aux benchmarks synthétiques qui s'exécutent dans des environnements de laboratoire contrôlés, nos résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail réelles. Chaque serveur signale automatiquement les métriques de performance plusieurs fois tout au long de son cycle de vie, créant un ensemble de données complet qui reflète les capacités opérationnelles réelles plutôt que des scénarios idéalisés.

Notre parc de GPU

Notre infrastructure couvre plusieurs générations de GPU pour répondre à différents besoins de charge de travail et budgets. RTX Pro 6000 Blackwell représente notre gamme phare avec une capacité VRAM massive, idéale pour l'entraînement de grands modèles et l'exécution des plus grands LLM sans quantification. RTX 5090 offre des performances exceptionnelles en GPU unique grâce à l'architecture Ada Lovelace de pointe, excelle dans les tâches d'inférence où la vitesse brute est primordiale.

Pour les charges de travail d'IA en production, l' A100 reste la référence en matière de centre de données avec des cœurs tenseurs optimisés pour les architectures de transformateurs et un excellent support MIG (multi-instance GPU). RTX 4090 et RTX 4090 Pro offrent des rapports prix-performance exceptionnels, gérant la plupart des tâches d'inférence LLM et de génération d'images avec une efficacité impressionnante. Notre RTX 3090 notre parc de serveurs offre un accès à du matériel performant à un prix abordable, tandis que V100 et RTX A4000 les cartes servent aux charges de travail plus légères et aux environnements de développement où l'optimisation des coûts est une priorité.

Tests d'inférence LLM

Nous évaluons les performances des modèles linguistiques en utilisant deux cadres distincts qui reflètent les schémas d'utilisation réels :

Benchmarks de débit élevé vLLM mesure les performances des GPU sous charge de production avec de multiples requêtes simultanées. En utilisant la quantification FP8 sur les architectures plus récentes (GPU NVIDIA Ada comme la série 40 et plus) ou bfloat16 sur les GPU plus anciens pour une efficacité optimale, vLLM traite de 16 à 64 requêtes parallèles simultanément (en fonction de la capacité VRAM du GPU). Votre serveur reste complètement privé – le haut débit signifie simplement qu'il gère plusieurs requêtes en même temps, ce qui est parfait pour les chatbots de qualité production qui servent de nombreux utilisateurs, les systèmes d'IA multi-agents où les agents communiquent en parallèle, ou les pipelines de traitement par lots. Les GPU avec plus de VRAM peuvent gérer plus de requêtes simultanées, ce qui rend les RTX Pro 6000 et A100 particulièrement performants dans ces benchmarks.

Benchmarks d'Utilisateur Unique Ollama mesurent la vitesse d'inférence brute pour une requête à la fois - l'expérience que vous obtenez en exécutant un chatbot local ou un assistant personnel basé sur l'IA. Ces résultats montrent le temps de réponse le plus rapide possible sans mise en file d'attente ou surcharge de traitement par lots. Si vous développez un assistant de codage personnel, effectuez une analyse de documents privés ou effectuez un prototypage avant de passer à l'échelle, les benchmarks Ollama vous indiquent exactement à quel point votre GPU sera réactif.

Notre suite de tests comprend des modèles allant des variantes efficaces de 8B paramètres comme Llama 3.1 et Qwen3 jusqu'aux modèles les plus exigeants de 70B+ inclus DeepSeek-R1 et GPT-OSS. La vitesse de génération de jetons (jetons par seconde) détermine directement la rapidité avec laquelle vos chatbots répondent, la vitesse de traitement de vos documents et l'expérience utilisateur globale dans les applications d'IA conversationnelle.

Tests de génération d'images

Les tests de modèles de diffusion couvrent l'ensemble du spectre, des modèles légers aux modèles lourds. Stable Diffusion 1.5 aux modèles gourmands en ressources Flux et SD3.5-large architectures. Nous mesurons à la fois le débit (images par minute) pour les scénarios de traitement par lots et la latence (secondes par image) pour les applications interactives. SDXL-Turbo les résultats sont particulièrement pertinents pour la génération en temps réel, tandis que les modèles standard SDXL et Flux les résultats de référence reflètent les charges de travail de production axées sur la qualité.

Tests d'IA Vision

Les tests de vision évaluent les capacités de traitement multimodal et documentaire sous charge concurrente élevée (16-64 requêtes parallèles) pour mesurer le débit de production réaliste. Nous utilisons des données de test réelles pour garantir la précision :

Tests de modèles Vision-Langage : LLaVA 1.5 7B (Modèle multimodal de 7 milliards de paramètres) traite une photographie d'une femme âgée dans un champ de fleurs avec un golden retriever. Le modèle doit décrire la scène, identifier les objets et répondre aux questions sur le contenu de l'image. En exécutant avec une taille de lot de 32 (32 requêtes d'analyse d'image parallèles), nous mesurons images par minute - essentiel pour des applications telles que l'analyse de photos de produits, la modération de contenu, les systèmes de questions-réponses visuelles ou l'étiquetage automatique d'images à grande échelle.

Traitement de documents par OCR : TrOCR-base

(modèle OCR basé sur un transformeur avec 334 millions de paramètres) numérise du texte historique tiré de Hamlet de Shakespeare – des pages authentiques de livres datant de plusieurs siècles avec une typographie d'époque et une texture de papier vieilli. Pour mesurer précisément le débit en pages par minute, nous reproduisons ces pages numérisées afin de créer un corpus de test de 2 750 pages, simulant de réels flux de travail de numérisation de documents. Avec une taille de lot de 16 (16 pages traitées simultanément), nous mesurons

pages par minute pour le traitement automatisé des documents, la numérisation des factures, la numérisation des archives historiques et les flux de travail d'extraction de texte à grande échelle. Un débit plus élevé signifie que votre GPU peut gérer davantage d'utilisateurs simultanés ou traiter des lots de documents plus volumineux plus rapidement.

Performance du système

Les performances du GPU à elles seules ne racontent pas toute l'histoire. Nos benchmarks incluent Puissance de calcul du CPU (opérations par cœur unique et multicœur par seconde) qui affectent le prétraitement des données, la tokenisation et les temps de chargement du modèle. Vitesses de stockage NVMe déterminent la rapidité avec laquelle vous pouvez charger de grands ensembles de données, les modèles de points de contrôle et basculer entre différents projets d'IA. Ces facteurs deviennent des goulots d'étranglement critiques lors de l'entraînement à grande échelle ou du service pour plusieurs utilisateurs simultanés.

Qualité des données : Toutes les métriques représentent des valeurs moyennes issues de plusieurs exécutions de tests dans différentes conditions et états du système. Les performances peuvent fluctuer en fonction des conditions thermiques, des charges de travail simultanées et des versions des pilotes. Notre accumulation historique de données garantit des moyennes de plus en plus précises au fil du temps.

Pourquoi avons-nous créé le score TAIFlops GPU

En tant que développeurs d'IA nous-mêmes, nous avons été confrontés à un problème frustrant : comment comparer réellement les GPU pour des charges de travail d'IA réelles ? NVIDIA publie des évaluations théoriques de TFLOPS, mais ces chiffres synthétiques ne vous disent rien sur la façon dont vos LLM fonctionneront ou sur la rapidité de votre génération d'images. Un GPU avec 100 TFLOPS peut surpasser un GPU avec 150 TFLOPS sur des tâches d'inférence réelles en raison de la bande passante mémoire, de l'utilisation des cœurs tenseurs ou des optimisations logicielles.

Lorsque vous choisissez entre une RTX 4090, une A100 ou une RTX 5090 pour votre API de production, vous ne vous souciez pas des performances théoriques maximales dans des conditions de laboratoire parfaites. Vous devez savoir : Quelle carte graphique me permettra d'obtenir une inférence plus rapide pour Llama 3.1 70B ? Laquelle traite les images SDXL plus efficacement ? Laquelle gère mieux les charges de travail de vision ?

Nous avons créé TAIFlops score TAIFlops (Trooper AI FLOPS) pour résoudre exactement ce problème. Il s'agit d'un nombre unique qui représente performance de l'IA dans des conditions réelles sur les charges de travail qui comptent réellement pour les développeurs :

Contrairement aux benchmarks synthétiques, TAIFlops provient serveurs de production réels dans notre parc de serveurs exécutant de véritables charges de travail d'IA. Chaque score est calculé sur des centaines d'exécutions de tests sur du matériel réel au service de véritables clients. Par exemple, si un GPU atteint 300 TAIFlops, il est environ 3 fois plus rapide que la RTX 3090 dans de véritables charges de travail d'IA.

Classement des performances GPU TAIFlops

Scores de performance IA du monde réel. RTX 3090 = 100 de référence. Plus le score est élevé, mieux c'est.

Comment le score TAIFlops est calculé

TAIFlops utilise une approche mathématiquement rigoureuse conçue pour vous fournir des scores de performance précis et comparables. Voici la méthodologie complète :

1. GPU de référence

Nous utilisons RTX 3090 24 Go comme référence de base à exactement 100 TAIFlopsPourquoi la RTX 3090 ? Elle est largement déployée, bien comprise et représente une performance AI solide de milieu de gamme. C'est le point de référence "1x vitesse" - tout le reste est mis à l'échelle par rapport à celle-ci.

2. Collecte de benchmarks réels

Chaque GPU de notre flotte de location exécute automatiquement des tests de performance complets à plusieurs reprises tout au long de son cycle de vie. Nous collectons :

Chaque test est exécuté 10 fois ou plus pour garantir la fiabilité statistique. Nous stockons chaque résultat dans notre base de données, afin de créer un ensemble de données de performance complet au fil du temps.

3. Ratios de performance de calcul

Pour chaque évaluation où les données sont disponibles à la fois pour le GPU testé et pour la référence RTX 3090, nous calculons un rapport de performance :

ratio = test_gpu_value / baseline_gpu_value

Ce ratio représente combien de fois plus rapidement (ou plus lentement) la carte graphique testée fonctionne par rapport à notre référence. Un ratio de 1,50 signifie que la carte graphique est 50 % plus rapide que la RTX 3090, tandis que 0,80 signifie 20 % plus lente.

Important : Nous traitons les indicateurs "plus c'est bas, mieux c'est" (comme les secondes/image) en les inversant - si une GPU prend 2,61s/image et que la RTX 3090 prend 5,40s/image, nous calculons le ratio comme 5,40 / 2,61 = 2,07x plus rapide.

4. Moyenne géométrique sur tous les benchmarks

C'est là que la magie opère. Nous n'utilisons pas une simple moyenne car cela serait statistiquement incorrect - un GPU 2 fois plus rapide sur un benchmark et 1 fois sur un autre n'est pas vraiment "1,5 fois plus rapide en général". Au lieu de cela, nous utilisons le moyenne géométrique:

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

La moyenne géométrique gère correctement les relations multiplicatives. Si un GPU est systématiquement 1,5 fois plus rapide sur tous les benchmarks, sa moyenne géométrique est de 1,5x. S'il est 2 fois plus rapide sur la moitié des benchmarks et 1 fois sur l'autre moitié, la moyenne géométrique indique correctement environ 1,41x (et non 1,5x avec une simple moyenne).

5. Conversion en TAIFlops

Enfin, nous mettons à l'échelle la moyenne géométrique à notre base de référence de 100 points :

TAIFlops = geometric_mean × 100

Ainsi, si la moyenne géométrique du GPU sur tous les benchmarks d'IA est de 2,02 fois celle de la RTX 3090, il obtient un score de 202 TAIFlops. Si un autre GPU affiche une moyenne de 0,55x, il obtient un score de 55 TAIFlops.

6. Qu'est-ce qui rend TAIFlops précis ?

7. Lecture des scores TAIFlops

TAIFlops vous donne des comparaisons de performances instantanées :

Lors de la comparaison de deux GPU, divisez leurs TAIFlops : un GPU de 238 TAIFlops (RTX 4090 Pro) est 238/207 = 1,15 fois plus rapide qu'un GPU de 207 TAIFlops (RTX 5090) sur toutes les charges de travail d'IA.

8. Transparence et reproductibilité

Chaque résultat de référence entrant dans les calculs de TAIFlops est visible dans le tableau ci-dessus. Vous pouvez voir les valeurs exactes de token/s, d'images/min et de pages/min pour chaque GPU et modèle. Cette transparence vous permet de :

En résumé : TAIFlops vous fournit un chiffre unique et fiable, basé sur des données de production réelles. Lorsque vous louez un GPU chez nous, vous savez exactement quelles performances vous obtiendrez - pas de surprises, pas de chiffres marketing gonflés, juste des scores de performance d'IA réels et précis.

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