Direkter Leistungsvergleich zwischen der RTX 4090 und der V100 anhand von 26 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die RTX 4090 bei 23 von 26 Benchmarks gewinnt (Siegerquote: 88 %), während die V100 drei 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 bearbeiten, ist die RTX 4090 138 % schneller als die V100 (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-8B erreicht die RTX 4090 424 Token/s im Vergleich zu 251 Token/s der V100 (69 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 2 von 2 High-Throughput-Tests und ist somit die bessere Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4090 um 46 % schneller als die V100 (Median über 8 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die RTX 4090 183 Tokens/s im Vergleich zu 113 Tokens/s der V100 (62 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 8 von 8 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Coding-Assistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4090 um 96 % schneller als die V100 (Median über 12 Benchmarks). Beim Testen von sdxl erreicht die RTX 4090 23 Bilder/min im Vergleich zu 9,8 Bildern/min der V100 (133 % schneller). Die RTX 4090 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 ylt 4090 eine 216 % höhere Durchsatzrate als die V100 (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4090 217 Bilder/min gegenüber 53 Bildern/min der V100 (311 % schneller). Die RTX 4090 gewinnt 2 von 2 Visionstests und ist somit die bevorzugte GPU für Dokumentverarbeitung im Produktionsmaßstab und multimodale KI.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ RTX 4090 und V100 in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – und bieten Ihnen so transparente, praxisnahe Leistungsdaten.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich RTX 4090 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 Entwicklungen gemessen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden bei den 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 und V100 Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7-Milliarden-Parameter-Vision-Sprache-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie visuelles logisches Denken bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der bearbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. TrOCR-base (334-Millionen-Parameter-OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Anzahl der digitalisierten Seiten pro Minute. Sehen Sie sich an, wie RTX 4090 und V100 große visuelle KI-Arbeitslasten im Produktionsumfeld bewältigen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenverarbeitung und automatisierte Bildanalyse.
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 einzigen Zahl zusammen. Mit dem RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich RTX 4090 und V100 insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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