Direkter Leistungsvergleich zwischen der V100 und der RTX 4090 Pro anhand von 45 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die V100 bei 6 von 45 Benchmarks (Winquote: 13 %) gewinnt, während die RTX 4090 Pro in 39 Tests siegt. 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 ausführen, ist die V100 70 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die V100 401 Token/s, während die RTX 4090 Pro 1318 Token/s erreicht (70 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen der 3 High-Throughput-Tests, was die RTX 4090 Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die V100 32 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 12 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die V100 113 Token/s, während die RTX 4090 Pro 175 Token/s erreicht (36 % langsamer). Die V100 gewinnt von 12 Single-User-Tests keinen einzigen, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die V100 57 % langsamer als die RTX 4090 Pro (Median über 22 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-medium benötigt die V100 51 s/Bild, während die RTX 4090 Pro 6,2 s/Bild erreicht (88 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen der 22 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die V100 um 54 % geringere Durchsatzraten als die RTX 4090 Pro (Median über 4 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die V100 53 Bilder/min, während die RTX 4090 Pro 266 Bilder/min erreicht (80 % langsamer). Die V100 gewinnt keine der 4 Visionstests, was die RTX 4090 Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ V100 und RTX 4090 Pro in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die reale 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 4090 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 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 V100 und RTX 4090 Pro Ihre Bildlast verarbeiten.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand realistischer Testdaten. Das Modell LLaVA 1.5 7B (ein Sprachbildmodell 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 Ansatz TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet – gescannte historische Bücher mit antiker Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst damit die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die digitale Archivierung. So lässt sich evaluieren, wie NVIDIA V100 und RTX 4090 Pro produktionsrelevante visuelle KI-Aufgaben bewältigen – entscheidend etwa für Inhaltskontrolle, Dokumentenmanagement oder 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 V100 und RTX 4090 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.
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