Direkter Leistungsvergleich zwischen der V100 und der RTX 4080 Super Pro anhand von 45 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die V100 bei 3 von 45 Benchmarks (7 % Siegquote) gewinnt, während die RTX 4080 Super Pro in 42 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern reale Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die V100 27 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die V100 401 Token/s, während die RTX 4080 Super Pro 549 Token/s erreicht (27 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen von 3 Hochdurchsatztests, was die RTX 4080 Super Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die V100 12 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die V100 113 Token/s, während die RTX 4080 Super Pro 141 Token/s erreicht (20 % langsamer). Die V100 gewinnt 2 von 12 Single-User-Tests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die V100 um 41 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 22 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large schafft die V100 0,50 Bilder/min, während die RTX 4080 Super Pro 2,5 Bilder/min erreicht (80 % langsamer). Die V100 gewinnt keine der 22 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) bietet die V100 eine um 32 % geringere Durchsatzleistung als die RTX 4080 Super Pro (Median über 4 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die V100 53 Bilder/Minute, während die RTX 4080 Super Pro 175 Bilder/Minute erreicht (70 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen der 4 Visionstests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzfähige Vision AI Workloads macht.
GPU-Server mit V100 bestellen Alle GPU-Server-Benchmarks
Laden der Benchmark-Daten...
Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs V100 und RTX 3090 Pro in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten - was Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten liefert.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer)-Frameworks werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich V100 und RTX 4080 Super Pro 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 V100 und RTX 4080 Super Pro Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 gleichzeitige Anfragen) mit echten Testdaten. LLaVA 1.5 7B
(Visionsprachmodell 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 Anzahl der Bilder pro Minute zu ermitteln.
TrOCR-base
(OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Seiten pro Minute, um die Digitalisierung von Dokumenten zu bewerten.
Erfahren Sie, wie sich NVIDIA V100 und RTX 4080 Super Pro für produktive visuelle KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung 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 V100 und RTX 4080 Super Pro 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.
GPU-Server mit NVIDIA V100 bestellen GPU-Server mit RTX 4080 Super Pro bestellen Alle Benchmarks anzeigen