Comparaison directe des performances entre le V100 et RTX 4070 Ti Super sur 36 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que le V100 remporte 24 des 36 références (taux de victoire de 67 %), tandis que le RTX 4070 Ti Super remporte 12 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement à partir des serveurs de location actifs, fournissant des données de performance du monde réel.
Pour les serveurs d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, le V100 est 30 % plus rapide que le RTX 4070 Ti Super (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, le V100 atteint 230 tokens/s tandis que le RTX 4070 Ti Super atteint 242 tokens/s (5 % plus lent). Le V100 remporte 1 test sur 2 de haut débit, ce qui montre que les deux sont également viables pour les déploiements en production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, le V100 et le RTX 4070 Ti Super offrent des temps de réponse presque identiques sur 6 benchmarks Ollama. En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, le V100 génère 83 tokens/s contre 73 tokens/s pour le RTX 4070 Ti Super (13% plus rapide). Le V100 remporte 2 des 6 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait du RTX 4070 Ti Super le meilleur choix pour le développement local de l’IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, le V100 et le RTX 4070 Ti Super offrent des performances presque identiques sur 20 benchmarks. En testant sd3.5-medium, le V100 se termine à 16 s/image contre 64 s/image pour le RTX 4070 Ti Super (291 % plus rapide). Le V100 remporte 14 des 20 tests de génération d'images, ce qui en fait le GPU préféré pour l'art et la génération d'images par IA.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16-64 requêtes parallèles), le V100 et le RTX 4070 Ti Super offrent des débits presque identiques sur 4 benchmarks. En testant llava-1.5-7b, le V100 traite 145 images/min contre 45 images/min pour le RTX 4070 Ti Super (220 % plus rapide). Le V100 remporte 2 des 4 tests de vision, ce qui montre que les deux GPU gèrent également les charges de travail de vision en production.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type V100 et RTX 4070 Ti Super dans 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.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment V100 et RTX 4070 Ti Super 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 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 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 V100 et RTX 4070 Ti Super 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 V100 et RTX 4070 Ti Super gèrent les charges de travail d'IA visuelle à l'échelle de la production - essentielles pour la modération de contenu, le traitement de documents et l'analyse automatisée des 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 tests de référence de l'IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment la V100 et la RTX 4070 Ti Super 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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