Bezpośrednie porównanie wydajności między V100 i RTX 5090 pochodzących z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa 4 z 45 benchmarków (9% wskaźnik wygranych), podczas gdy RTX 5090 wygrywa 41 testów. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów wypożyczalni, dostarczając rzeczywistych danych dotyczących wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele współbieżnych żądań, V100 jest o 62% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 3 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, V100 osiąga 251 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 668 tokenów/s (o 62% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 3 testów przepustowości, co sprawia, że RTX 5090 jest lepiej dostosowany do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, V100 jest o 53% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 12 benchmarków). Uruchamiając deepseek-r1:32b, V100 generuje 31 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 71 tokenów/s (o 56% wolniejszy). V100 nie wygrywa żadnego z 12 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, V100 jest o 68% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 22 testów porównawczych). Testując sd3.5-large, V100 generuje 0.50 obrazów/min, podczas gdy RTX 5090 osiąga 5.2 obrazów/min (o 90% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 22 testów generowania obrazów, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 zapytań równoległych), V100 zapewnia przepustowość o 66% niższą niż RTX 5090 (mediana z 4 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 53 obrazów/min, podczas gdy RTX 5090 osiąga 336 obrazów/min (84% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 4 testów wizyjnych, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem dla obciążeń AI wizyjnych o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z V100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne V100 i RTX 5090 w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI - zapewniając przejrzyste, rzeczywiste dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy porównawcze vLLM pokazują, jak V100 i RTX 5090 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 architektur. Ma to kluczowe znaczenie dla generowania grafiki AI, prototypowania projektów i aplikacji kreatywnych. Skupiamy się na szybkości generowania pojedynczych poleceń, aby zrozumieć, jak V100 i RTX 5090 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 cyfryzacji dokumentów. Zobacz, jak V100 i RTX 5090 radzą sobie z obciążeniami produkcyjnymi w zakresie wizualnej sztucznej inteligencji – kluczowe dla moderacji treści, przetwarzania dokumentów i automatycznej analizy obrazu.
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 informuje, jak V100 i RTX 5090 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 V100 Zamów serwer GPU z RTX 5090 Zobacz wszystkie testy porównawcze