Direkter Leistungsvergleich zwischen der V100 und der RTX 4070 Ti Super anhand von 36 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die V100 in 24 von 36 Benchmarks (67 % Siegquote) gewinnt, während die RTX 4070 Ti Super 12 Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern Echtwelt-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die V100 30 % schneller als die RTX 4070 Ti Super (Median über 2 Benchmarks). Bei Qwen/Qwen3-4B erreicht die V100 230 Tokens/s, während die RTX 4070 Ti Super 242 Tokens/s erreicht (5 % langsamer). Die V100 gewinnt 1 von 2 High-Throughput-Tests, was zeigt, dass beide für Produktionseinsätze gleichermaßen geeignet sind.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die V100 als auch die RTX 4070 Ti Super nahezu identische Antwortzeiten über 6 Ollama-Benchmarks. Beim Ausführen von llama3.1:8b-instruct-q8_0 generiert die V100 83 Token/s im Vergleich zu den 73 Token/s der RTX 4070 Ti Super (13 % schneller). Die V100 gewinnt 2 von 6 Single-User-Tests, was die RTX 4070 Ti Super zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads zeigen sowohl die V100 als auch die RTX 4070 Ti Super in 20 Benchmarks nahezu identische Leistung. Beim Test von sd3.5-medium benötigt die V100 16 s/Bild gegenüber 64 s/Bild der RTX 4070 Ti Super (291 % schneller). Die V100 gewinnt 14 von 20 Tests zur Bildgenerierung, was sie zur bevorzugten GPU für KI-Kunst und Bildgenerierung macht.
Für hochkonkurrente Bildverarbeitungs-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefern sowohl die V100 als auch die RTX 4070 Ti Super bei 4 Benchmarks nahezu identischen Durchsatz. Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die V100 145 Bilder/min gegenüber 45 Bildern/min der RTX 4070 Ti Super (220 % schneller). Die V100 gewinnt 2 von 4 Visionstests, was zeigt, dass beide GPUs Produktions-Vision-Workloads gleichermaßen gut bewältigen.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs V100 und RTX 4070 Ti Super 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 V100 und RTX 4070 Ti Super 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, Designprototypen sowie kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie V100 und RTX 4070 Ti Super Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Sprach-Bild-Modell mit 7 Mrd. Parametern) 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 Leistung in Bildern pro Minute zu messen. Das Modell TrOCR-base (eine OCR-basierte Architektur mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet hingegen 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. Erfahren Sie, wie sich NVIDIA V100 und RTX 4070 Ti Super im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentbearbeitung 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 einzelnen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich V100 und RTX 4070 Ti Super 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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