Bezpośrednie porównanie wydajności między RTX 5090 i V100 w 26 ustandaryzowanych testach wydajności AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 5090 wygrywa 24 z 26 testów (92% współczynnik wygranych), podczas gdy V100 wygrywa 2 testy. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych dotyczących wydajności w realnych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługującymi wiele równoczesnych żądań, RTX 5090 jest o 241% szybszy niż V100 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 5090 osiąga 668 tokenów/s w porównaniu do 251 tokenów/s dla V100 (szybszy o 166%). RTX 5090 wygrywa 2 z 2 testów przepustowości, co czyni go silniejszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, RTX 5090 jest o 111% szybszy niż V100 (mediana z 8 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX 5090 generuje 264 tokenów/s w porównaniu do 118 tokenów/s dla V100 (124% szybciej). RTX 5090 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 5090 jest o 329% szybszy od V100 (mediana z 12 punktów odniesienia). Testując sd3.5-large, RTX 5090 generuje 5,2 obrazów/min w porównaniu do 0,50 obrazów/min dla V100 (942% szybszy). RTX 5090 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 5090 zapewnia o 369% wyższą przepustowość niż V100 (mediana z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX 5090 przetwarza 336 obrazów/min w porównaniu do 53 obrazów/min dla V100 (szybciej o 537%). RTX 5090 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 5090 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 5090 i V100 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących realne obciążenia związane z AI - zapewniając transparentne, odzwierciedlające rzeczywistość dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak RTX 5090 i V100 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami - idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych 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 grafiki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skupiamy się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak RTX 5090 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 do digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak RTX 5090 i V100 radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami pracochłonnymi w zakresie wizji komputerowej – kluczowe 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. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast mówi, jak RTX 5090 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 5090 Zamów serwer GPU z V100 Zobacz wszystkie testy porównawcze