Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 4090 Pro und der V100 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 Pro in 22 von 26 Benchmarks (85 % Siegquote) gewinnt, während die V100 vier Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern Echtzeit-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4090 Pro 348 % schneller als die V100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 4090 Pro 810 Tokens/s gegenüber 251 Tokens/s der V100 (222 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung bei jeweils einer Anfrage ist die RTX 4090 Pro um 45 % schneller als die V100 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4090 Pro 175 Token/s im Vergleich zu 113 Token/s (55-255/s) 55% schneller. Die RTX 5 8-5 8 Einzelben-85 8 5 8 Einzel- Einzel- 5 8 5 5 5 5 5 8 5 5 5 5 5 5 5 8 5 8 5 5 5 5 58/3 5 8 5 5 5 85 5 5 5 5 5 5 5 5 35 5 3 5 3 3 3 5 35, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 6090 Pro 396 % schneller als die V100 (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-medium schließt die RTX 4090 Pro in 6,2 s/Bild ab, verglichen mit den 51 s/Bild der V100 (733 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 12 von 12 Bildgenerierungstests und ist damit die bevorzugte GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4090 Pro einen 265 % höheren Durchsatz als die V100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 Pro 266 Bilder/min im Vergleich zu 53 Bildern/min der V100 (405 % schneller). Die RTX 4090 Pro gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist somit die bevorzugte GPU für die Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX 4090 Pro und V100 GPUs in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4090 Pro und V100 bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktionschatbots, Multi-Agenten-AI-Systeme sowie API-Server. Bei den Ollama-Benchmarks wird die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung gemessen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden durch Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie RTX 4090 Pro und V100 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Bearbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher gleichzeitiger Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (ein Sprach-Bild-Modell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und überprüft dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32, um die Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Der OCR-Algorithmus TrOCR-base (mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit altertümlicher Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst damit die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die digitale Archivierung. So lässt sich erkennen, wie die GPUs RTX 4090 Pro und V100 skalierbare visuelle KI-Aufgaben im Produktionsumfeld handhaben – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenmanagement und automatisierte Bildanalysen.
Wir berücksichtigen auch die CPU-Rechenleistung (die Tokenisierung und Vorverarbeitung beeinflusst) und die NVMe-Speichergeschwindigkeiten (die für das Laden großer Modelle und Datensätze entscheidend sind) – das vollständige Bild für Ihre KI-Workloads.
Der TAIFlops-Wert (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzelnen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 4090 Pro und V100 insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen.Erfahren Sie mehr über TAIFlops →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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