Comparaison directe des performances entre le RTX 5090 et V100 tirés de 26 références standard en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX 5090 remporte 24 des 26 références (taux de victoire de 92 %), tandis que la V100 remporte 2 tests. Tous les résultats des références sont automatiquement collectés à partir de 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 5090 est 241 % plus rapide que la V100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, la RTX 5090 atteint 668 tokens/s contre 251 tokens/s pour la V100 (166 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 2 des 2 tests de débit élevé, ce qui en fait le choix plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 5090 est 111 % plus rapide que la V100 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b, la RTX 5090 génère 264 tokens/s contre 118 tokens/s pour la V100 (124 % plus rapide). La RTX 5090 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 5090 est 329 % plus rapide que la V100 (médiane sur 12 références). En testant sd3.5-large, la RTX 5090 termine à 5,2 images/min contre 0,50 images/min pour la V100 (942 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 12 des 12 tests de génération d'images, ce qui en fait la GPU préférée 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 5090 offre un débit 369 % supérieur à celui de la V100 (médiane sur 2 références). En testant llava-1.5-7b, la RTX 5090 traite 336 images/min contre 53 images/min pour la V100 (537 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU de choix pour le traitement de documents 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 5090 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 réalistes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 5090 et V100 fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées - parfait pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs d'API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de requête unique pour les assistants IA personnels 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 5090 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 5090 et V100 gèrent les charges de travail d'IA visuelle à grande échelle, essentielles 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 d'IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment la RTX 5090 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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