Comparaison directe des performances entre le V100 et RTX 4090 Pro sur 45 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que le V100 remporte 6 des 45 références (taux de victoire de 13 %), tandis que le RTX 4090 Pro remporte 39 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement 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, le V100 est 70 % plus lent que le RTX 4090 Pro (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, le V100 atteint 401 tokens/s tandis que le RTX 4090 Pro atteint 1318 tokens/s (70 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 3 tests de haut débit, ce qui fait du RTX 4090 Pro un choix 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 32 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 12 benchmarks). En exécutant gpt-oss:20b, la V100 génère 113 tokens/s tandis que la RTX 4090 Pro atteint 175 tokens/s (36 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 12 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait de la RTX 4090 Pro le meilleur choix pour le développement local de l’IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la V100 est 57 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 22 benchmarks). En testant sd3.5-medium, la V100 se termine en 51 s/image tandis que la RTX 4090 Pro atteint 6,2 s/image (88 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 22 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4090 Pro le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le V100 offre un débit inférieur de 54 % à celui du RTX 4090 Pro (médiane sur 4 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, le V100 traite 53 images/min tandis que le RTX 4090 Pro atteint 266 images/min (80 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 4 tests de vision, ce qui fait du RTX 4090 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 4090 Pro 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 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 4090 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 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 4090 Pro gèrent vos charges de travail d'images.
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 4090 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 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 4090 Pro 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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