Direct performance comparison between the V100 and RTX Pro 5000 Blackwell across 45 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the V100 winning 2 out of 45 benchmarks (4% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 43 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the V100 is 88% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B, the V100 reaches 251 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2010 tokens/s (88% slower). The V100 wins none out of 3 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the V100 is 40% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 12 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the V100 generates 31 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 54 tokens/s (43% slower). The V100 wins none out of 12 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la carte V100 affiche une performance 61 % inférieure à celle du RTX Pro 5000 Blackwell (moyenne sur 22 benchmarks). Avec le modèle sd3.5-medium, elle traite 51 secondes par image, contre seulement 5,5 secondes par image pour le RTX Pro 5000 Blackwell (soit 89 % moins performant). Sur ces mêmes tests, la V100 n'obtient aucune victoire parmi les 22 épreuves d'imagerie, confirmant ainsi que le RTX Pro 5000 Blackwell reste le meilleur choix pour les workflows Stable Diffusion.
Pour les charges de travail en vision à forte concurrence (16-64 demandes parallèles), le V100 affiche un débit 55 % inférieur à celui du RTX Pro 5000 Blackwell (médiane calculée sur 4 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, le V100 traite 53 images/minute, alors que le RTX Pro 5000 Blackwell atteint 283 images/minute (soit 81 % plus lent). Le V100 ne gagne aucun des 4 tests vision, rendant ainsi le RTX Pro 5000 Blackwell comme option préférable pour les tâches IA visionnelles nécessitant un haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPUs V100 et RTX Pro 5000 Blackwell dans notre flotte. Contrairement aux tests synthétiques en laboratoire, ces résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail IA effectives, vous fournissant ainsi des données de performance transparentes et issues du terrain.
Nous testons les cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le V100 et le RTX Pro 5000 Blackwell gèrent des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse des requêtes individuelles pour les assistants IA personnels et le développement local. Parmi les modèles testés figurent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, ainsi que bien d’autres.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial pour la création artistique 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 Pro 5000 Blackwell gèrent vos charges de travail en images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles du monde réel. Le modèle LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage avec 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs aux côtés d’un golden retriever, testant la compréhension de scène et le raisonnement visuel avec une taille de lot (batch) de 32 pour rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR avec 334 millions de paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, mesurant les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques V100 et RTX Pro 5000 Blackwell gèrent les charges de travail IA visuelles à grande échelle – essentielles pour la modération de contenu, le traitement documentaire 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 score TAIFlops (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats de référence en IA en un seul nombre. En prenant le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent les performances des V100 et RTX Pro 5000 Blackwell pour les charges de travail liées à l'IA. En savoir plus sur les TAIFlops →
Remarque : Les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de sa configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs séries de tests.
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