Comparaison directe des performances entre le V100 et RTX 4080 Super Pro sur 45 benchmarks standardisés d'IA collectés auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que la V100 remporte 3 des 45 benchmarks (taux de victoire de 7 %), tandis que la RTX 4080 Super Pro remporte 42 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, le V100 est 27 % plus lent que le RTX 4080 Super Pro (médiane sur 3 références). Pour Qwen/Qwen3-4B, le V100 atteint 401 tokens/s tandis que le RTX 4080 Super Pro atteint 549 tokens/s (27 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 3 tests de haut débit, ce qui fait du RTX 4080 Super Pro le choix le plus adapté aux charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la V100 est 12 % plus lente que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 12 benchmarks). En exécutant gpt-oss:20b, la V100 génère 113 tokens/s tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 141 tokens/s (20 % plus lente). La V100 remporte 2 tests sur 12 en mode utilisateur unique, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la V100 est 41 % plus lente que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 22 benchmarks). Lors du test de sd3.5-large, la V100 complète 0,50 image/min tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 2,5 images/min (80 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 22 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16-64 requêtes parallèles), le V100 offre un débit inférieur de 32 % à celui du RTX 4080 Super Pro (médiane sur 4 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, le V100 traite 53 images/min tandis que le RTX 4080 Super Pro atteint 175 images/min (70 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 4 tests de vision, ce qui fait du RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type V100 et RTX 4080 Super Pro de notre parc. Contrairement aux tests de 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 V100 et RTX 4080 Super Pro fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées - parfaits pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs 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 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 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro 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 V100 et la RTX 4080 Super Pro 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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