GPU Benchmark Vergelijking voor AI

Vergelijk de prestaties in de praktijk van onze GPU-vloot voor AI-workloads. Alle benchmarks worden automatisch verzameld van actieve servers.

Prestaties:

Langzamer Sneller

Kleuren zijn relatief binnen elke benchmarkrij

Benchmarktypen:
vLLM Benchmark voor hoge doorvoer - meet inferentie met maximaal 64 gelijktijdige verzoeken (varieert per GPU-model en VRAM). Het beste voor API-servers en productie-workloads.
Ollama Benchmark voor één gebruiker - meet de inferentiesnelheid voor één verzoek tegelijk. Het beste voor lokaal/persoonlijk gebruik.
IMG Benchmark voor beeldgeneratie - meet de prestaties van Stable Diffusion, SDXL, Flux en SD3.5 (afbeeldingen/minuut of s/afbeelding).
VIS Vision AI benchmark - meet de beeldherkenning van VLM's (afbeeldingen/min) en OCR-documentverwerking (pagina's/min) met 16-64 gelijktijdige verzoeken.
CPU CPU-prestaties - meet enkelvoudige en meerkernbewerkingen per seconde voor voorbewerking en tokenisatie.
NVME Opslagsnelheid - meet de lees- en schrijfsnelheden van NVMe (MB/s) voor het laden van datasets en het opslaan van model checkpoints.

📊

TAIFlops = Real AI Performance Index (RTX 3090 = 100 basislijn)
Berekend op basis van echte LLM-, visie- en beeldverwerkingstaken met behulp van het meetkundig gemiddelde.

Bezig met het laden van benchmarkgegevens...

Alle Vergelijkingen

Verken deze GPU-vergelijkingen één voor één:

Hoe we GPU-prestaties testen

Elke GPU in onze verhuurvloot ondergaat continue prestatie-tests om u transparante, real-world data te bieden. In tegenstelling tot synthetische benchmarks die in gecontroleerde laboratoria worden uitgevoerd, komen onze resultaten van daadwerkelijke productieservers die echte workloads verwerken. Elke server rapporteert automatisch meerdere keren gedurende zijn levensduur prestatiegegevens, waardoor een uitgebreide dataset ontstaat die de werkelijke operationele mogelijkheden weergeeft in plaats van geïdealiseerde scenario's.

Ons GPU-park

Onze infrastructuur omvat meerdere GPU-generaties om te voldoen aan verschillende workload-vereisten en budgetten. RTX Pro 6000 Blackwell vertegenwoordigt onze topklasse met enorme VRAM-capaciteit, ideaal voor het trainen van grote modellen en het uitvoeren van de grootste LLM's zonder kwantisatie. RTX 5090 levert uitzonderlijke single-GPU prestaties met geavanceerde Ada Lovelace-architectuur, en blinkt uit in inferencetaken waar ruwe snelheid het belangrijkst is.

Voor productie-AI-workloads is de A100 blijft de gouden standaard voor datacenters met tensor cores, geoptimaliseerd voor transformer architecturen en uitstekende multi-instance GPU (MIG) ondersteuning. De RTX 4090 en RTX 4090 Pro bieden een uitstekende prijs-kwaliteitverhouding en verwerken de meeste LLM-inferentie- en beeldgeneratietaken met indrukwekkende efficiëntie. Onze RTX 3090 de vloot biedt budgetvriendelijke toegang tot capabele hardware, terwijl V100 en RTX A4000 kaarten dienen voor lichtere workloads en ontwikkelomgevingen waar kostoptimalisatie prioriteit heeft.

LLM-inferentietesten

We evalueren de prestaties van taalmodellen met behulp van twee verschillende frameworks die realistische gebruikspatronen weerspiegelen:

vLLM High-Throughput Benchmarks meet hoe GPU's presteren onder productiebelasting met meerdere gelijktijdige verzoeken. Door FP8-kwantisatie te gebruiken op nieuwere architecturen (NVIDIA Ada GPU's zoals de 40-Serie en later) of bfloat16 op oudere GPU's voor optimale efficiëntie, verwerkt vLLM 16 tot 64 parallelle verzoeken tegelijkertijd (afhankelijk van de GPU VRAM-capaciteit). Uw server blijft volledig privé - high-throughput betekent simpelweg dat deze meerdere verzoeken tegelijkertijd verwerkt, perfect voor chatbots van productiekwaliteit die veel gebruikers bedienen, multi-agent AI-systemen waarbij agenten parallel communiceren, of batchverwerkingspijplijnen. GPU's met meer VRAM kunnen meer gelijktijdige verzoeken verwerken, waardoor de RTX Pro 6000 en A100 bijzonder sterk presteren in deze benchmarks.

Ollama Single-User Benchmarks meet de ruwe inferentiesnelheid voor één verzoek tegelijk - de ervaring die je krijgt bij het uitvoeren van een lokale chatbot of persoonlijke AI-assistent. Deze resultaten laten de snelst mogelijke reactietijd zien zonder verzoekwachtrijen of batchverwerking. Als je een persoonlijke code-assistent bouwt, privé-documentanalyse uitvoert of een prototype maakt voordat je opschaalt, vertellen Ollama-benchmarks je precies hoe responsief je GPU zal zijn.

Onze testsuite omvat modellen variërend van efficiënte 8B-parameter varianten zoals Llama 3.1 en Qwen3 tot veeleisende 70B+ modellen inclusief DeepSeek-R1 en GPT-OSS. De snelheid van token generatie (tokens per seconde) bepaalt direct hoe snel uw chatbots reageren, hoe snel u documenten kunt verwerken en de algehele gebruikerservaring in conversational AI toepassingen.

Afbeeldinggeneratietesten

Benchmarks voor diffusiemodellen bestrijken het volledige spectrum, van lichtgewicht Stable Diffusion 1.5 naar resource-intensief Flux en SD3.5-large architecturen. We meten zowel de doorvoer (afbeeldingen per minuut) voor batchverwerkingsscenario's als de latentie (seconden per afbeelding) voor interactieve toepassingen. SDXL-Turbo resultaten zijn met name relevant voor real-time generatie, terwijl standaard SDXL en Flux benchmarks weerspiegelen kwaliteitsgerichte productie-workloads.

Vision AI Testen

Visie benchmarks evalueren multimodale en documentverwerkingsmogelijkheden onder hoge gelijktijdige belasting (16-64 parallelle verzoeken) om een realistische productiecapaciteit te meten. We gebruiken real-world testdata om nauwkeurigheid te garanderen:

Vision-Language Model Testing: LLaVA 1.5 7B (7 miljard parameter multimodale model) verwerkt een foto van een oudere vrouw in een bloemenveld met een golden retriever hond. Het model moet de scène beschrijven, objecten identificeren en vragen over de beeldinhoud beantwoorden. Uitgevoerd met een batchgrootte van 32 (32 parallelle beeldanalysverzoeken), meten we afbeeldingen per minuut - essentieel voor toepassingen zoals productfoto-analyse, contentmoderatie, visuele vraag-antwoordsystemen of geautomatiseerde imagetagging op schaal.

OCR Documentverwerking: TrOCR-base (op transformer gebaseerd OCR-model met 334M parameters) scant historische tekst uit Shakespeare's Hamlet - authentieke boekpagina's uit vervlogen eeuwen met periode-typografie en verouderd papier. Om de pagina's per minuut doorvoer nauwkeurig te meten, repliceren we deze gescande pagina's om een testcorpus van 2.750 pagina's te creëren, waarmee we realistische documentdigitaliseringsworkloads simuleren. Met een batchgrootte van 16 (16 pagina's tegelijkertijd verwerkt) meten we pagina's per minuut voor geautomatiseerde documentverwerking, factuurscanning, digitalisering van historische archieven en workflows voor grootschalige tekstvoorbewerking. Een hogere doorvoersnelheid betekent dat uw GPU meer gelijktijdige gebruikers aankan of grotere documentbatches sneller kan verwerken.

Systeemprestaties

GPU-prestaties alleen vertellen niet het hele verhaal. Onze benchmarks omvatten CPU-rekenkracht (single-core en multi-core operaties per seconde) wat de data pre-processing, tokenisatie en het laden van modellen beïnvloedt. NVMe-opslagsnelheden bepalen hoe snel je grote datasets, checkpoint-modellen kunt laden en kunt schakelen tussen verschillende AI-projecten. Deze factoren worden kritieke knelpunten bij het werken met grootschalige training of het bedienen van meerdere gelijktijdige gebruikers.

Gegevenskwaliteit: Alle meetwaarden vertegenwoordigen gemiddelde waarden uit meerdere testruns over verschillende tijdstippen en systeemstatussen. De prestaties kunnen fluctueren op basis van thermische omstandigheden, gelijktijdige workloads en driverversies. Onze historische data-accumulatie zorgt voor steeds nauwkeurigere gemiddelden in de loop van de tijd.

Waarom we de TAIFlops GPU Score hebben gemaakt

Als AI-ontwikkelaars zelf kwamen we voor een frustrerend probleem te staan: hoe vergelijk je GPU's daadwerkelijk voor echte AI-workloads? NVIDIA publiceert theoretische TFLOPS-waarden, maar die synthetische cijfers zeggen niets over hoe je LLM's zullen draaien of hoe snel je beeldgeneratie zal zijn. Een GPU met 100 TFLOPS kan beter presteren dan een met 150 TFLOPS bij daadwerkelijke inferentietaken door de geheugenbandbreedte, tensor core-benutting of software-optimalisaties.

Wanneer je kiest tussen een RTX 4090, A100 of RTX 5090 voor je productie API, interesseert de theoretische piekprestatie onder perfecte laboratoriumomstandigheden je niet. Je moet weten: Welke GPU geeft mij snellere inferentie voor Llama 3.1 70B? Welke verwerkt SDXL-afbeeldingen efficiënter? Welke is beter in het verwerken van vision workloads?

We hebben het gemaakt TAIFlops (Trooper AI FLOPS) score om dit probleem exact op te lossen. Het is een enkel getal dat staat voor praktische AI-prestaties over de workloads die er echt toe doen voor ontwikkelaars:

Grote Taalmodellen - Snelheid van token generatie voor chatbots, codeerassistenten en documentverwerking
Afbeeldinggeneratie - Hoe snel je afbeeldingen kunt maken met Stable Diffusion, SDXL en Flux
Visuele AI - Doorvoer voor beeldanalyse met Vision-Language Models en document OCR
Productiebelasting - Prestaties onder gelijktijdige verzoeken, niet alleen scenario's voor één gebruiker

In tegenstelling tot synthetische benchmarks komt TAIFlops van daadwerkelijke productieservers in onze vloot met echte AI-workloads. Elke score is het gemiddelde van honderden benchmarkruns van echte hardware die echte klanten bedient. Als een GPU bijvoorbeeld 300 TAIFlops scoort, is deze ongeveer 3x sneller dan de RTX 3090 bij echte AI-workloads.

TAIFlops GPU Prestatierangschikking

Real-world AI prestatiescores. RTX 3090 = 100 basislijn. Hoger is beter.

Hoe de TAIFlops Score wordt berekend

TAIFlops maakt gebruik van een wiskundig rigoureuze aanpak om u nauwkeurige, vergelijkbare prestatiemetingen te bieden. Hier is de volledige methodologie:

1. Basis Referentie GPU

We gebruiken de RTX 3090 24GB als onze basislijn op exact 100 TAIFlopsWaarom de RTX 3090? Deze wordt veel gebruikt, is goed begrepen en vertegenwoordigt solide AI-prestaties in het middensegment. Het is het "1x snelheid" referentiepunt - alles anders wordt hierop afgestemd.

2. Het verzamelen van real-world benchmarks

Elke GPU in onze verhuurvloot voert automatisch uitgebreide benchmarks uit, meerdere keren gedurende de hele levensduur. We verzamelen:

vLLM High-Throughput - LLM-inferentie met 16-64 gelijktijdige verzoeken (Llama 3.1 8B/70B, Qwen3, DeepSeek-R1, etc.)
Ollama Single-User - Individuele aanvraagsnelheid voor persoonlijke AI-assistenten
Afbeeldinggeneratie - Stable Diffusion 1.5, SDXL, SDXL-Turbo, Flux Schnell, SD3.5
Visuele AI - LLaVA 1.5 7B voor beeldherkenning (afbeeldingen/min), TrOCR-base voor OCR (pagina's/min)

Elke benchmark wordt 10+ keer uitgevoerd om statistische betrouwbaarheid te garanderen. We slaan elk resultaat op in onze database, waarbij we een uitgebreide prestatiedataset opbouwen in de loop van de tijd.

3. Verhoudingen van de computerprestaties

Voor elke benchmark waarbij zowel de test-GPU als de RTX 3090 basislijn data hebben, berekenen we een performance ratio:

ratio = test_gpu_value / baseline_gpu_value

Deze ratio geeft aan hoe vaak sneller (of langzamer) de test-GPU presteert in vergelijking met onze basislijn. Een ratio van 1,50 betekent dat de GPU 50% sneller is dan de RTX 3090, terwijl 0,80 betekent dat deze 20% langzamer is.

Belangrijk: We behandelen "lager is beter"-metingen (zoals seconden/beeld) door ze om te keren - als een GPU 2,61s/beeld nodig heeft en een RTX 3090 5,40s/beeld, berekenen we de verhouding als 5,40 / 2,61 = 2,07x sneller.

4. Geometrisch Gemiddelde Over Alle Benchmarks

Hier gebeurt de magie. We gebruiken geen simpel gemiddelde, omdat dat statistisch onjuist zou zijn - een GPU die 2x sneller is op één benchmark en 1x op een andere is niet echt "1,5x sneller over het algemeen." In plaats daarvan gebruiken we de meetkundig gemiddelde:

geometric_mean = (ratio₁ × ratio₂ × ratio₃ × ... × ratioₙ)^(1/n)

Het meetkundig gemiddelde verwerkt multiplicatieve relaties correct. Als een GPU consequent 1,5x sneller is in alle benchmarks, dan is het meetkundig gemiddelde 1,5x. Als het 2x sneller is op de helft van de benchmarks en 1x op de andere helft, dan laat het meetkundig gemiddelde correct ~1,41x zien (niet 1,5x van een simpel gemiddelde).

5. Omrekenen naar TAIFlops

Uiteindelijk schalen we het meetkundig gemiddelde naar onze 100-punt basislijn:

TAIFlops = geometric_mean × 100

```json { "translated_instruction": "Translate input_text to Dutch. Return JSON with translated_text only.", "input_text": "So if the GPU's geometric mean across all AI benchmarks is 2.02x the RTX 3090, it scores 202 TAIFlops. If another GPU averages at 0.55x, it scores 55 TAIFlops.", "html_element": "p", "target_language": "nl", "translated_text: 202 TA 55 TA" " 202 TA 55 TA" 202 TA 55 5 2 55 5 2 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 4 5 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 3 3 3 3 3 3 3 3 5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 5 3 3 3 3 3 3 3 5 3 4 3 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 zich op. Als 55 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 5 3 3 4 5 3 5 5 5 5 5 5 st 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 5 5 de 5 5 4 5 5 5 255 5 4 5 4 4 4 4 5 5 5 5 4 5 5 4 5 5 4 4 5 4 5 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 de 5 5 de een 5 de 5 de 5 de 5 en gemidd 5 5 de 255 5", formatted by 5 responses. Als een de 5 HTML 5 HTML element.

6. Wat maakt TAIFlops nauwkeurig

Werkelijke Productiegegevens - Geen synthetische labtests, maar daadwerkelijke workloads van draaiende servers
Uitgebreide dekking - Omvat LLM's (zowel throughput als single-user), beeldgeneratie en vision AI
Statistische nauwkeurigheid - Het meetkundig gemiddelde verwerkt prestatieverhoudingen correct; het gemiddelde van honderden benchmarkruns zorgt voor betrouwbaarheid
Automatische updates - Scores verbeteren in de loop van de tijd naarmate we meer data verzamelen en nieuwe benchmarktypes toevoegen
Eerlijke vergelijkingen - Er worden alleen benchmarks meegenomen in het meetkundig gemiddelde waarvoor beide GPU's gegevens hebben. GPU's met een bredere benchmarkdekking profiteren van nature van het vertegenwoordigen van meer realistische workloads.

7. TAIFlops-scores lezen

TAIFlops geeft je directe prestatievergelijkingen:

377 TAIFlops (RTX Pro 6000 Blackwell) is 3,77x sneller dan de RTX 3090 baseline
207 TAIFlops (RTX 5090) = 2,07x sneller dan de basislijn
100 TAIFlops (RTX 3090) = Het basisreferentiepunt
51 TAIFlops (RTX A4000) = 0,51x basis snelheid

Wanneer je twee GPU's vergelijkt, deel je hun TAIFlops: een 238 TAIFlops GPU (RTX 4090 Pro) is 238/207 = 1,15x sneller dan een 207 TAIFlops GPU (RTX 5090) over alle AI-workloads.

8. Transparantie & Reproduceerbaarheid

Elk benchmarkresultaat dat in de TAIFlops-berekeningen wordt gebruikt, is zichtbaar in de tabel hierboven. U kunt de exacte token/s, afbeeldingen/minuut en pagina's/minuut waarden voor elke GPU en model zien. Deze transparantie betekent dat u kunt:

Controleer of onze berekeningen eerlijk en nauwkeurig zijn
Richt u op specifieke benchmarks die relevant zijn voor uw use case
Begrijp waarom één GPU beter scoort dan een andere
Neem weloverwogen beslissingen op basis van echte data, niet op basis van marketingclaims.

Kortom: TAIFlops geeft je één betrouwbaar getal onderbouwd door echte productiedata. Wanneer je een GPU van ons huurt, weet je precies welke prestaties je krijgt - geen verrassingen, geen opgeblazen marketingcijfers, alleen accurate real-world AI-prestatiescores.

Bestel een GPU Server Onze voordelen