Bezpośrednie porównanie wydajności między V100 i RTX 4070 Ti Super na podstawie 36 standardowych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa 24 z 36 testów (wskaźnik wygranych 67%), podczas gdy RTX 4070 Ti Super wygrywa 12 testów. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane dotyczące wydajności w warunkach rzeczywistych.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele współbieżnych żądań, V100 jest o 30% szybszy niż RTX 4070 Ti Super (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, V100 osiąga 230 tokenów/s, podczas gdy RTX 4070 Ti Super osiąga 242 tokenów/s (o 5% wolniejszy). V100 wygrywa 1 z 2 testów o wysokiej przepustowości, co pokazuje, że oba są równie dobrze sprawdzają się w środowiskach produkcyjnych.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, zarówno V100, jak i RTX 4070 Ti Super zapewniają niemal identyczne czasy odpowiedzi w 6 testach benchmarkowych Ollama. Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, V100 generuje 83 tokenów/s w porównaniu do 73 tokenów/s dla RTX 4070 Ti Super (13% szybciej). V100 wygrywa 2 z 6 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 4070 Ti Super lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, zarówno V100, jak i RTX 4070 Ti Super działają niemal identycznie w 20 testach porównawczych. Testując sd3.5-medium, V100 przetwarza obraz w 16 s, podczas gdy RTX 4070 Ti Super w 64 s (szybciej o 291%). V100 wygrywa 14 z 20 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki i generowania obrazów AI.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), zarówno V100, jak i RTX 4070 Ti Super zapewniają niemal identyczną przepustowość w 4 testach. Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 145 obrazów/min w porównaniu do 45 obrazów/min dla RTX 4070 Ti Super (220% szybciej). V100 wygrywa 2 z 4 testów wizyjnych, pokazując, że oba GPU równie dobrze radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer GPU z V100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze benchmarki automatycznie z serwerów wyposażonych w karty GPU typu V100 i RTX 4070 Ti Super z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI - zapewniając transparentne, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy wydajności vLLM pokazują, jak V100 i RTX 4070 Ti Super radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi zapytaniami – idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy wydajności Ollama mierzą szybkość pojedynczego zapytania 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 kluczowe dla generowania sztuki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skup się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak V100 i RTX 4070 Ti Super 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 4070 Ti Super radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami pracochłonnymi AI - 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) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki testów porównawych AI w jedną liczbę. Przyjmując RTX 3090 jako punkt odniesienia (100 TAIFlops), wynik ten natychmiast pokazuje, jak V100 i RTX 4070 Ti Super wypadają pod względem obciążenia pracami związanymi 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 V100 Zamów serwer GPU z RTX 4070 Ti Super Zobacz wszystkie testy porównawcze