Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX 4090 Pro i V100 na podstawie 26 znormalizowanych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4090 Pro wygrywa 22 z 26 testów (85% wskaźnik wygranych), podczas gdy V100 wygrywa 4 testy. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane wydajnościowe z rzeczywistych warunków.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, przetwarzających wiele równoczesnych żądań, RTX 4090 Pro jest szybszy o 348% niż V100 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 4090 Pro osiąga 810 tokenów/s w porównaniu do 251 tokenów/s dla V100 (szybszy o 222%). RTX 4090 Pro wygrywa 2 z 2 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego developmentu z jednym żądaniem na raz, RTX 4090 Pro jest o 45% szybszy niż V100 (mediana z 8 benchmarków). Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 4090 Pro generuje 175 tokenów/s w porównaniu do 113 tokenów/s dla V100 (szybciej o 55%). RTX 4090 Pro wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym do osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4090 Pro jest 396% szybszy niż V100 (mediana z 12 testów porównawczych). Testując sd3.5-medium, RTX 4090 Pro wykonuje zadanie w 6,2 s/obraz, podczas gdy V100 w 51 s/obraz (733% szybciej). RTX 4090 Pro 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 4090 Pro zapewnia o 265% wyższą przepustowość niż V100 (mediana z 2 punktów odniesienia). Testując llava-1.5-7b, RTX 4090 Pro przetwarza 266 obrazów/min w porównaniu do 53 obrazów/min dla V100 (szybciej o 405%). RTX 4090 Pro wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z RTX 4090 Pro Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX 4090 Pro i V100 w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI - zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak RTX 4090 Pro 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 architektur. Jest to krytyczne dla generowania sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skup się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak RTX 4090 Pro i V100 radzą sobie z 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 4090 Pro i V100 radzą sobie z obciążeniami związanymi z wizualną sztuczną inteligencją na skalę produkcyjną – 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 wierszu łączy wszystkie wyniki testów porównawych AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokazuje, jak RTX 4090 Pro i V100 wypadają pod względem ogólnej wydajności w obciążeniach związanych ze sztuczną inteligencją. 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 4090 Pro Zamów serwer GPU z V100 Zobacz wszystkie testy porównawcze