Direkter Leistungsvergleich zwischen V100 und RTX Pro 4000 Blackwell basierend auf 45 standardisierten KI-Benchmarks, die von unserer Produktionsflotte erfasst wurden. Die Tests zeigen, dass die V100 21 von 45 Benchmarks (47% Gewinnrate) gewinnt, während die RTX Pro 4000 Blackwell 24 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst und bieten reale 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 beides. vLLM (Hoher Durchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) Frameworks. vLLM-Benchmarks zeigen, wie V100 und RTX Pro 4000 Blackwell mit 16–64 gleichzeitigen Anfragen umgehen – perfekt für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-KI-Systeme und API-Server. Ollama-Benchmarks messen die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung. Zu den getesteten Modellen gehören Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, und mehr.
Bildgenerierungs-Benchmarks decken Flux, SDXL, and SD3.5 Architekturen. Das ist entscheidend für die KI-gesteuerte Kunstgenerierung, das Design-Prototyping und kreative Anwendungen. Konzentrieren Sie sich auf die Geschwindigkeit der Single-Prompt-Generierung, um zu verstehen, wie V100 und RTX Pro 4000 Blackwell Ihre Bild-Workloads verarbeiten.
Vision-Benchmarks testen multimodale und Dokumentenverarbeitung mit hohe parallele Last (16–64 parallele Anfragen) unter Verwendung realer Testdaten. LLaVA 1.5 7B (7B-Parameter-Vision-Language-Modell) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever, um Szenenverständnis und visuelle Argumentation bei einer Batchgröße von 32 zu testen. Bilder pro Minute. TrOCR-base (334M Parameter OCR-Modell) verarbeitet 2.750 Seiten von Shakespeares Hamlet, die aus historischen Büchern mit zeitgenössischer Typografie gescannt wurden, bei einer Batchgröße von 16, um die gemessene Seitenanzahl pro Minute zu ermitteln. Seiten pro Minute zur Dokumentendigitalisierung. Sehen Sie, wie V100 und RTX Pro 4000 Blackwell Produktionsmaßstäbliche visuelle KI-Workloads 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 Der (Trooper AI FLOPS)-Wert in der ersten Zeile kombiniert alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzigen Zahl. Unter Verwendung der RTX 3090 als Basislinie (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert sofort, wie V100 und RTX Pro 4000 Blackwell insgesamt für KI-Workloads abschneiden. Mehr über TAIFlops erfahren →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmarks stellen Medianwerte aus mehreren Testläufen dar.
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