Direkter Leistungsvergleich zwischen der V100 und der RTX Pro 4000 Blackwell anhand von 45 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die V100 in 21 von 45 Benchmarks (47 % Siegquote) gewinnt, während die RTX Pro 4000 Blackwell 24 Tests für sich entscheidet. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und liefern Echtwelt-Leistungsdaten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die V100 55 % schneller als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die V100 401 Token/s im Vergleich zu 258 Token/s der RTX Pro 4000 Blackwell (55 % schneller). Die V100 gewinnt 2 von 3 High-Throughput-Tests, was sie zur stärkeren Wahl für Produktions-Chatbots und Batch-Verarbeitung macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage liefern sowohl die V100 als auch die RTX Pro 4000 Blackwell in 12 Ollama-Benchmarks nahezu identische Antwortzeiten. Beim Ausführen von qwen3:32b generiert die V100 30 Tokens/s im Vergleich zu 9,6 Tokens/s der RTX Pro 4000 Blackwell (211 % schneller). Die V100 gewinnt 9 von 12 Single-User-Tests, was sie ideal für persönliche Programmierassistenten und Prototyping macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die V100 29 % langsamer als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 22 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-medium erreicht die V100 3,7 Bilder/min im Vergleich zu 1,9 Bildern/min der RTX Pro 4000 Blackwell (91 % schneller). Die V100 gewinnt 4 von 22 Bildgenerierungstests, was die RTX Pro 4000 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochgradig parallele Vision Workloads (16–64 parallele Anfragen) liefert die V100 einen um 13 % geringeren Durchsatz als die RTX Pro 4000 Blackwell (Median über 4 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die V100 145 Bilder/min im Vergleich zu 66 Bildern/min der RTX Pro 4000 Blackwell (121 % schneller). Die V100 gewinnt 1 von 4 Visionstests, was die RTX Pro 4000 Blackwell zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs des Typs V100 und RTX Pro 4000 Blackwell 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.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen auf, wie V100 und RTX Pro 4000 Blackwell mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen zurechtkommen – perfekt für Produktiv-Chatsysteme, mehragentige KI-Anwendungen und API-Server. Mit den Ollama-Benchmarks messen wir die Geschwindigkeit einzelner Anfragen, insbesondere für private KI-Assistenten und lokale Entwicklungsumgebungen. Unter den getesteten Modellen befinden sich u.a. 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 Pro 4000 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks prüfen die Verarbeitung multimodaler Daten und Dokumente unter hoher Auslastung (16 bis 64 parallele Anfragen) anhand echter Testdaten. LLaVA 1.5 7B (ein Visueller-Sprachmodell mit 7 Milliarden Parametern) analysiert eine Fotografie einer älteren Dame auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever und testet dabei Szenenverständnis sowie visuelle Logik bei einer Batchgröße von 32 zur Ermittlung der Bilder pro Minute. TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Millionen Parametern) verarbeitet dagegen 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet – eingescannt aus historischen Büchern mit historischer Schriftart – bei einer Batchgröße von 16 und erfasst damit die Seiten pro Minute für die Dokumentendigitalisierung. So sehen Sie, wie V100 und RTX Pro 4000 Blackwell produktionsrelevante visuelle KI-Aufgaben bewältigen – essenziell für Inhaltskontrolle, Dokumentenverarbeitung 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 V100 und RTX Pro 4000 Blackwell 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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