Direkter Leistungsvergleich zwischen der V100 und der RTX Pro 4500 Blackwell anhand von 45 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass die V100 bei 5 von 45 Benchmarks (Winquote: 11 %) gewinnt, während die RTX Pro 4500 Blackwell in 40 Tests siegt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erhoben und liefern reale Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen ausführen, ist die V100 38 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 3 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die V100 401 Tokens/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 644 Tokens/s erreicht (38 % langsamer). Die V100 gewinnt keine der 3 High-Throughput-Tests, was die RTX Pro 4500 Blackwell besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die V100 um 19 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 12 Benchmarks). Beim Ausführen von gpt-oss:20b generiert die V100 113 Token/s, während die RTX Pro 4500 Blackwell 151 Token/s erreicht (25 % langsamer). Die V100 gewinnt keines von 12 Single-User-Tests, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für die lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die V100 50 % langsamer als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 22 Benchmarks). Beim Testen von sd3.5-large benötigt die V100 120 s/Bild, während die RTX Pro 4500 Blackwell 21 s/Bild erreicht (83 % langsamer). Die V100 gewinnt keinen der 22 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochparallele Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die V100 um 39 % geringere Durchsatzraten als die RTX Pro 4500 Blackwell (Median über 4 Benchmarks). Beim Test von llava-1.5-7b verarbeitet die V100 53 Bilder/min, während die RTX Pro 4500 Blackwell 179 Bilder/min erreicht (71 % langsamer). Die V100 gewinnt keine der 4 Vision-Tests, was die RTX Pro 4500 Blackwell zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision-KI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit GPUs vom Typ V100 und RTX Pro 4500 Blackwell 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.
Wir testen beide Frameworks: vLLM (High-Throughput) und Ollama (Single-User). Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie V100 und RTX Pro 4500 Blackwell mit 16 bis 64 gleichzeitigen Anfragen performen – perfekt für Produktivsysteme wie Chatbots, mehragentige KI-Systeme oder API-Server. Mit den Ollama-Benchmarks messen wir die Verarbeitungsgeschwindigkeit einzelner Anfragen, etwa für private KI-Assistenten oder 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 4500 Blackwell Ihre Bildlast bewältigen.
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 Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (eine OCR-basierte Lösung 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 Leistung in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. So sehen Sie, wie sich NVIDIA V100 und RTX Pro 4500 Blackwell im Umgang mit skalierbaren visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend etwa für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung oder 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 Pro 4500 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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