Comparaison des performances : RTX 4080 Super Pro vs V100

Comparaison directe des performances entre le RTX 4080 Super Pro et V100 sur 26 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre parc de serveurs de production. Les tests montrent que la RTX 4080 Super Pro remporte 24 des 26 références (taux de réussite de 92 %), tandis que la V100 remporte 2 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement sur les serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.

Inférence haut débit vLLM : RTX 4080 Super Pro 85% plus rapide

Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4080 Super Pro est 85 % plus rapide que la V100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, la RTX 4080 Super Pro atteint 330 tokens/s contre 251 tokens/s pour la V100 (31 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 2 tests de haut débit sur 2, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.

Inférence Single-User Ollama : RTX 4080 Super Pro 11% plus rapide

Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4080 Super Pro est 11 % plus rapide que la V100 (médiane sur 8 références). En exécutant gpt-oss:20b, la RTX 4080 Super Pro génère 141 jetons/s contre 113 jetons/s pour la V100 (25 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 7 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.

Génération d'images : RTX 4080 Super Pro 173% plus rapide

Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4080 Super Pro est 173 % plus rapide que la V100 (médiane sur 12 références). En testant sd3.5-large, la RTX 4080 Super Pro termine à 2,5 images/min contre 0,50 images/min pour la V100 (407 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 12 des 12 tests de génération d’images, ce qui en fait la carte graphique préférée pour l’art et la génération d’images par l’IA.

Vision AI : RTX 4080 Super Pro, débit 142 % plus élevé

Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4080 Super Pro offre un débit 142 % supérieur à celui de la V100 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4080 Super Pro traite 175 images/min contre 53 images/min pour la V100 (232 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU préféré pour le traitement de documents à grande échelle et l'IA multimodale.

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Performance :
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À propos de ces benchmarks de la RTX 4080 Super Pro contre la V100

Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4080 Super Pro et V100 de notre parc. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles - vous offrant des données de performance transparentes et réelles.

Benchmarks d'inférence LLM

Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 4080 Super Pro et V100 performent avec 16 à 64 requêtes simultanées - parfait pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de réponse pour une seule requête pour les assistants IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.

Repères de performance de la génération d'images

Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. Ceci est essentiel pour la génération d'art par IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les RTX 4080 Super Pro et V100 gèrent vos charges de travail d'image.

Tests de référence en matière de vision IA

Les benchmarks de vision testent le traitement multimodal et documentaire avec charge concurrente élevée (16-64 requêtes parallèles) en utilisant des données de test réelles. LLaVA 1.5 7B (Modèle de Langue Vision-Langue de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d'une femme âgée dans un champ de fleurs avec un golden retriever, testant la compréhension de la scène et le raisonnement visuel par lots de 32 pour établir un rapport. images par minute. TrOCR-base (Modèle OCR de 334M paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées à partir de livres anciens avec une typographie d'époque par lots de 16, en mesurant pages par minute pour la numérisation de documents. Découvrez comment les RTX 4080 Super Pro et V100 gèrent les charges de travail d'IA visuelle à grande échelle, ce qui est essentiel pour la modération de contenu, le traitement de documents et l'analyse automatisée d'images.

Performance du système

Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.

Score TAIFlops

Le TAIFlops Le score (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment la RTX 4080 Super Pro et la V100 se comparent globalement pour les charges de travail d'IA. En savoir plus sur TAIFlops →

Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.

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