V100 contre RTX Pro 6000 Blackwell - Comparaison de benchmarks GPU

Comparaison directe des performances entre le V100 et RTX Pro 6000 Blackwell issues de 45 références standard d'IA collectées à partir de notre flotte de production. Les tests montrent que le V100 remporte 1 test sur 45 (taux de réussite de 2 %), tandis que le RTX Pro 6000 Blackwell remporte 44 tests. Tous les résultats des tests sont automatiquement collectés à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.

Inférence à haut débit vLLM : V100 84% plus lent

Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, le V100 est 84 % plus lent que le RTX Pro 6000 Blackwell (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, le V100 atteint 401 tokens/s tandis que le RTX Pro 6000 Blackwell atteint 2481 tokens/s (84 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 3 tests de débit élevé, ce qui fait du RTX Pro 6000 Blackwell un choix plus approprié pour les charges de travail API de production.

Inférence Mono-Utilisateur Ollama : V100 46% plus lent

Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la V100 est 46 % plus lente que la RTX Pro 6000 Blackwell (médiane sur 12 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b, la V100 génère 115 tokens/s tandis que la RTX Pro 6000 Blackwell atteint 226 tokens/s (49 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 12 tests mono-utilisateur, ce qui fait de la RTX Pro 6000 Blackwell le meilleur choix pour le développement local de l'IA.

Génération d'images : V100 70 % plus lent

Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la V100 est 70 % plus lente que la RTX Pro 6000 Blackwell (médiane sur 22 benchmarks). En testant sd3.5-medium, la V100 se termine à 51 s/image tandis que la RTX Pro 6000 Blackwell atteint 3,5 s/image (93 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 22 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX Pro 6000 Blackwell le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.

Vision IA : le V100 a un débit inférieur de 74 %

Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le V100 offre un débit inférieur de 74 % par rapport au RTX Pro 6000 Blackwell (médiane sur 4 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, le V100 traite 53 images/min tandis que le RTX Pro 6000 Blackwell atteint 440 images/min (88 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 4 tests de vision, faisant du RTX Pro 6000 Blackwell le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.

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Performance :
Plus lent Plus rapide
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À propos de ces benchmarks de V100 vs RTX Pro 6000 Blackwell

Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type V100 et RTX Pro 6000 Blackwell 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.

Benchmarks d'inférence LLM

Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment V100 et RTX Pro 6000 Blackwell 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 d’IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.

Repères de performance de la génération d'images

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 d'invites uniques pour comprendre comment V100 et RTX Pro 6000 Blackwell gèrent vos charges de travail d'image.

Tests de référence en matière de vision IA

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 Pro 6000 Blackwell 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.

Performance du système

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.

Score TAIFlops

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 Pro 6000 Blackwell 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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