Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX 4090 i V100 ```json { "translated_text": "na podstawie 26 ustandaryzowanych testów wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4090 wygrywa 23 na 26 testów (88% wskaźnik wygrywając wskaźnik), podczas gdy V100 wygrywa w 3 testach. Wszystkie wyniki w . wyniki są zbierane automatycznie z serwerów wskaź stopi . , zapewnia6 , zapewniając 6" ; 6 6 wyniki ze ź6" " " ――――――― 〕 ― ―666 600.664465555555555555555555555555555555
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele współbieżnych żądań, RTX 4090 jest o 138% szybszy niż V100 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 4090 osiąga 424 tokenów/s w porównaniu do 251 tokenów/s dla V100 (szybszy o 69%). RTX 4090 wygrywa 2 z 2 testów 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 4090 jest o 46% szybszy niż V100 (mediana z 8 testów). Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 4090 generuje 183 tokenów/s w porównaniu do 113 tokenów/s dla V100 (szybszy o 62%). RTX 4090 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4090 jest o 96% szybszy niż V100 (średnia z 12 testów porównawczych). Testując sdxl, RTX 4090 generuje 23 obrazy/min w porównaniu do 9,8 obrazów/min dla V100 (133% szybciej). RTX 4090 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 zapewnia przepustowość o 216% wyższą niż V100 (mediana z 2 testów). Testując llava-1.5-7b, RTX 4090 przetwarza 217 obrazów/min w porównaniu do 53 obrazów/min dla V100 (311% szybciej). RTX 4090 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 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX 4090 i V100 w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, wyniki te pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworków. Testy wydajności vLLM pokazują, jak RTX 4090 i V100 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami – idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy wydajności 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. To kluczowe dla generowania grafiki AI, prototypowania projektów i zastosowań kreatywnych. Skupiamy się na szybkości generowania z pojedynczego zapytania, aby zrozumieć, jak RTX 4090 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 4090 i V100 radzą sobie z obciążeniami pracy opartymi na wizji AI w skali produkcyjnej – 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 i V100 wypadają pod względem ogólnej wydajności w obciążeniach 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 4090 Zamów serwer GPU z V100 Zobacz wszystkie testy porównawcze