Comparaison directe des performances entre le RTX 4090 et V100 sur 26 benchmarks standardisés d'IA collectés à partir de notre parc de serveurs en production. Les tests montrent que la RTX 4090 remporte 23 des 26 benchmarks (taux de victoire de 88 %), tandis que la V100 remporte 3 tests. Tous les résultats des benchmarks sont collectés automatiquement à partir des serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4090 est 138 % plus rapide que la V100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, la RTX 4090 atteint 424 tokens/s contre 251 tokens/s pour la V100 (69 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 2 tests de débit élevé sur 2, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots et le traitement par lots en production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4090 est 46% plus rapide que la V100 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant gpt-oss:20b, la RTX 4090 génère 183 tokens/s contre 113 tokens/s pour la V100 (62% plus rapide). La RTX 4090 remporte 8 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4090 est 96 % plus rapide que la V100 (médiane sur 12 références). En testant sdxl, la RTX 4090 termine à 23 images/min contre 9,8 images/min pour la V100 (133 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 12 tests de génération d'images sur 12, ce qui en fait la carte graphique privilégiée pour l'art et la génération d'images par l'IA.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4090 offre un débit 216 % supérieur à celui de la V100 (médiane sur 2 références). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4090 traite 217 images/min contre 53 images/min pour la V100 (311 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU privilégié pour le traitement documentaire à grande échelle et l'IA multimodale.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4090 et V100 de notre flotte. Contrairement aux tests de laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant ainsi des données de performance transparentes et réelles.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 4090 et V100 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées - idéal pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs d'API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de traitement des requêtes uniques pour les assistants personnels d'IA et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. Ceci est essentiel pour la génération d'art 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 4090 et V100 gèrent vos charges de travail d'image.
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 4090 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.
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.
Le TAIFlops Le score (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment la RTX 4090 et la V100 se comparent globalement pour les charges de travail 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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