Bezpośrednie porównanie wydajności między V100 i RTX 4090 pochodzących z naszej floty produkcyjnej, na podstawie 45 ustandaryzowanych testów AI. Testy pokazują, że V100 wygrywa 9 z 45 testów (20% wskaźnik wygranych), podczas gdy RTX 4090 wygrywa 36 testów. Wszystkie wyniki testów są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów wypożyczalni, dostarczając dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multi-agent obsługujących wiele współbieżnych żądań, V100 jest o 43% wolniejszy niż RTX 4090 (mediana z 3 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, V100 osiąga 401 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 osiąga 706 tokenów/s (o 43% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 3 testów przepustowości, co sprawia, że RTX 4090 jest lepiej dostosowany do obciążeń API produkcyjnych.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, V100 jest o 33% wolniejszy niż RTX 4090 (mediana z 12 benchmarków). Uruchamiając gpt-oss:20b, V100 generuje 113 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 osiąga 183 tokenów/s (o 38% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 12 testów dla pojedynczego użytkownika, co czyni RTX 4090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, V100 jest o 46% wolniejszy niż RTX 4090 (mediana z 22 testów porównawczych). Testując sd3.5-medium, V100 generuje obraz w 16 s, podczas gdy RTX 4090 w 28 s (69% szybciej). V100 wygrywa 4 z 22 testów generowania obrazów, co czyni RTX 4090 lepszym wyborem do obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), V100 zapewnia przepustowość o 54% niższą niż RTX 4090 (mediana z 4 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 53 obrazów/min, podczas gdy RTX 4090 osiąga 217 obrazów/min (76% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 4 testów wizyjnych, co czyni RTX 4090 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnej sztucznej inteligencji o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z V100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze testy wydajności automatycznie z serwerów wyposażonych w karty GPU typu V100 i RTX 4090 z naszej floty. W przeciwieństwie do testów laboratoryjnych, wyniki te 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 V100 i RTX 4090 radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi żądaniami - idealne dla 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. Jest to kluczowe dla generowania grafiki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skoncentruj się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak V100 i RTX 4090 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 w celu digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak V100 i RTX 4090 radzą sobie z obciążeniami pracochłonnymi w zakresie wizualnej sztucznej inteligencji – 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), wynik ten natychmiast pokazuje, jak V100 i RTX 4090 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 4090 Zobacz wszystkie testy porównawcze