Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX 3090 i V100 na podstawie 26 ustandaryzowanych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 3090 wygrywa w 24 z 26 testów (92% wskaźnik wygranych), podczas gdy V100 wygrywa w 2 testach. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów wynajmu, dostarczając dane o wydajności w rzeczywistych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługujących wiele równoczesnych żądań, RTX 3090 jest o 100% szybszy niż V100 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 3090 osiąga 365 tokenów/s w porównaniu do 251 tokenów/s dla V100 (szybszy o 45%). RTX 3090 wygrywa 2 z 2 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go silniejszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX 3090 jest o 23% szybszy od V100 (mediana z 8 testów). Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 3090 generuje 144 tokenów/s w porównaniu do 113 tokenów/s dla V100 (27% szybszy). RTX 3090 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 3090 jest o 36% szybszy niż V100 (mediana z 12 punktów odniesienia). Testując sdxl-turbo, RTX 3090 wykonuje zadanie w 0,41 s/obraz, podczas gdy V100 w 0,66 s/obraz (60% szybciej). RTX 3090 wygrywa 12 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 3090 zapewnia o 97% wyższą przepustowość w porównaniu do V100 (mediana z 2 punktów odniesienia). Testując llava-1.5-7b, RTX 3090 przetwarza 147 obrazów/min w porównaniu do 53 obrazów/min dla V100 (178% szybciej). RTX 3090 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów na dużą skalę i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z RTX 3090 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 3090 i V100 z naszej floty. W przeciwieństwie do testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak RTX 3090 i V100 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami - idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów wieloagentowych AI i serwerów API. Testy porównawcze Ollama mierzą szybkość pojedynczego żądania dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Testowane modele obejmują Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1i inne.
Testy generowania obrazów obejmują Flux, SDXL, and SD3.5 architektury. Jest to kluczowe dla generowania sztuki przy użyciu AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skoncentruj się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak RTX 3090 i V100 radzą sobie z Twoimi obciążeniami związanymi z obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów z wysokie obciążenie współbieżne (16-64 żądań równoległych) wykorzystując dane z rzeczywistych testów. LLaVA 1.5 7B (Model wizyjno-językowy z 7 miliardami parametrów) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatów z golden retrieverem, testując rozumienie sceny i wnioskowanie wizualne w rozmiarze partii 32 w celu zgłoszenia. obrazów na minutę. TrOCR-base Model OCR o 334 milionach parametrów przetwarza 2750 stron dzieła Szekspira „Hamlet” zeskanowanych z historycznych książek o typografii epoki, mierząc wydajność przy wielkości partii 16. stron na minutę dla digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak RTX 3090 i V100 radzą sobie z obciążeniami pracochłonnymi w zakresie wizualnej sztucznej inteligencji - kluczowymi dla moderacji treści, przetwarzania dokumentów i automatycznej analizy obrazów.
Uwzględniamy również moc obliczeniową CPU (wpływającą na tokenizację i przetwarzanie wstępne) oraz prędkość dysków NVMe (kluczową dla ładowania dużych modeli i zbiorów danych) - dający pełen obraz Twoich obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją.
Ten TAIFlops (Wynik Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym rzędzie łączy wszystkie wyniki testów porównawczych AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), wynik ten natychmiast pokazuje, jak RTX 3090 i V100 wypadają pod względem wydajności w obciążeniach pracy AI. Dowiedz się więcej o TAIFlops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wartości referencyjne reprezentują wartości medianowe z wielu uruchomień testowych.
Zamów serwer GPU z RTX 3090 Zamów serwer GPU z V100 Zobacz wszystkie testy porównawcze