Bezpośrednie porównanie wydajności między V100 i RTX 3090 w oparciu o 45 ustandaryzowanych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa 8 z 45 testów (18% współczynnik wygranych), podczas gdy RTX 3090 wygrywa 37 testów. Wszystkie wyniki testów są zbierane automatycznie z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multi-agentowych, działających z wieloma jednoczesnymi żądaniami, V100 jest o 31% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 3 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, V100 osiąga 401 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 583 tokenów/s (o 31% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 3 testów przepustowości, co czyni RTX 3090 lepiej dostosowanym do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, V100 jest o 19% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 12 benchmarków). Uruchamiając gpt-oss:20b, V100 generuje 113 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 144 tokenów/s (o 22% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 12 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, V100 jest o 26% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 22 testów porównawczych). Testując sd3.5-large, V100 przetwarza 1,6 obrazów/min w porównaniu do 0,72 obrazów/min dla RTX 3090 (126% szybciej). V100 wygrywa 4 z 22 testów generowania obrazów, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), V100 zapewnia przepustowość o 11% niższą niż RTX 3090 (mediana z 4 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 53 obrazów/min, podczas gdy RTX 3090 osiąga 147 obrazów/min (o 64% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 4 testów wizyjnych, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnej sztucznej inteligencji o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z V100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu V100 i RTX 3090 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak V100 i RTX 3090 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami - idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy porównawcze Ollama mierzą prędkość 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. Ma to kluczowe znaczenie dla generowania sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skup się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak V100 i RTX 3090 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 V100 i RTX 3090 radzą sobie z obciążeniami związanymi z wizualną sztuczną inteligencją 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 V100 i RTX 3090 wypadają w porównaniu pod względem obciążenia pracami związanymi z 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 V100 Zamów serwer GPU z RTX 3090 Zobacz wszystkie testy porównawcze