GPU-benchmark-sammenligning for AI

Sammenlign den faktiske ydeevne på tværs af vores GPU-flåde til AI-workloads. Alle benchmarks indsamles automatisk fra kørende servere.

Ydeevne:
Langsommere Hurtigere
Farverne er relative inden for hver benchmarkrække
Benchmarktyper:
vLLM Højgennemstrømningsbenchmark – måler inferens med op til 64 samtidige forespørgsler (varierer efter GPU-model og VRAM). Bedst til API-servere og produktionsarbejdsbelastninger.
Ollama Enkeltbruger benchmark - måler inferenshastighed for en enkelt forespørgsel ad gangen. Bedst til lokal/personlig brug.
IMG Billedgenererings-benchmark - måler ydeevnen af Stable Diffusion, SDXL, Flux og SD3.5 (billeder/min eller s/billede).
VIS Vision AI benchmark – måler VLM-billedforståelse (billeder/min) og OCR-dokumentbehandling (sider/min) med 16-64 samtidige forespørgsler.
CPU CPU-ydelse - måler enkelt- og multikerneoperationer pr. sekund til forbehandling og tokenisering.
NVME Lagringshastighed - måler NVMe læse/skrive hastigheder (MB/s) for indlæsning af datasæt og model checkpointing.
📊
TAIFlops = Real AI Performance Index (RTX 3090 = 100 basislinje)
Beregnet ud fra reelle produktions LLM, vision- og billedopgaver ved hjælp af geometrisk middelværdi.

Indlæser benchmarkdata...

Alle Sammenligninger

Udforsk disse GPU-sammenligninger én efter én:

Sådan benchmarker vi GPU-ydelse

GPU Server Benchmarking

Hver GPU i vores udlejningsflåde gennemgår løbende performance-test for at give dig transparente, virkelighedsbaserede data. I modsætning til syntetiske benchmarks, der køres i kontrollerede laboratoriemiljøer, kommer vores resultater fra faktiske produktionsservere, der håndterer reelle arbejdsbelastninger. Hver server rapporterer automatisk performance-målinger flere gange i løbet af sin levetid, hvilket skaber et omfattende datasæt, der afspejler ægte operationelle kapaciteter snarere end idealiserede scenarier.

Vores GPU-flåde

Vores infrastruktur dækker flere GPU-generationer for at imødekomme forskellige arbejdsbelastningskrav og budgetter. Den RTX Pro 6000 Blackwell repræsenterer vores flagskibsniveau med massiv VRAM-kapacitet – perfekt til træning af store modeller og kørsel af de største LLMs uden kvantisering. Den RTX 5090 leverer enestående ydeevne pr. enkelt GPU med banebrydende Ada Lovelace-arkitektur og udmærker sig særligt ved inferensopgaver, hvor rå hastighed er afgørende.

Til produktionsbaserede AI-opgaver er A100 fortsat den gyldne standard i datacentre med tensor-kerner optimeret til transformer-arkitekturer og fremragende støtte til multi-instans GPU (MIG). RTX 4090- og RTX 4090 Pro-kortene leverer enestående pris-ydeevne-forhold og håndterer de fleste LLM-inferensopgaver samt billedgenereringseffektivt med imponerende effektivitet. Vores RTX 3090-flåde giver budgetvenlig adgang til kapabel hardware, mens V100- og RTX A4000-kortene tjener lettere arbejdsbelastninger og udviklingsmiljøer, hvor omkostningsoptimering har højeste prioritet.

LLM Inferenstest

Vi evaluerer sprogmodel-ydelsen ved hjælp af to forskellige rammeværker, der afspejler virkelige brugsmønstre:

vLLM High-Throughput Benchmarks måler, hvordan GPU'er yder under produktionsbelastning med flere samtidige anmodninger. Ved hjælp af FP8-kvantisering på nyere arkitekturer (som NVIDIAs Ada-GPU’er som 40-serien og senere) eller bfloat16 på ældre GPU’er til optimal effektivitet, behandler vLLM 16 til 64 parallele anmodninger ad gangen (afhængigt af GPU-VRAM-kapaciteten). Din server forbliver helt privat – høj gennemstrømning betyder blot, at den håndterer flere anmodninger på samme tid, perfekt til produktionstype-chatbots der tjener mange brugere, multiagent-AI-systemer hvor agenter kommunikerer parallelt, eller batch-behandlingspipelines. GPU’er med mere VRAM kan håndtere flere samtidige anmodninger, hvilket gør RTX Pro 6000 og A100 særligt stærke i disse benchmarktests.

Ollama En-Bruger Benchmark måler den rene inferenshastighed pr. enkelt anmodning ad gangen – det er oplevelsen du får, når du kører en lokal chatbot eller personlig AI-assistent. Disse resultater viser den hurtigste mulige respons tid uden ventetid i kø eller overhead fra batch-behandling. Hvis du bygger en personlig kodingsassistent, udfører privat dokumentanalyse eller prototyper før skaleringsfasen, så fortæller Ollama-benchmarks dig nøjagtigt, hvor responsiv din GPU vil føles.

Vores testsuite omfatter modeller fra effektive varianter med 8B parametre som Llama 3.1 og Qwen3, helt op til krævende modeller på over 70B+ parametre inklusive DeepSeek-R1 og GPT-OSS. Hastigheden af token-generering (tokens pr. sekund) bestemmer direkte, hvor hurtigt dine chatbots svarer, hvor hurtigt du kan behandle dokumenter samt den samlede brugeroplevelse i konversationsbaserede AI-applikationer.

Billedgenereringstest

Diffusionsmodel-benchmarktest omfatter hele spektret fra lette modeller som Stable Diffusion 1.5 til ressourcetunge arkitekturer såsom Flux og SD3.5-large. Vi måler både gennemstrømning (billeder pr. minut) ved batchbehandlingsscenarier og respons tid (sekunder pr. billede) for interaktive anvendelser. SDXL-Turbo-resultater er særlig relevante for realtidsgenerering, mens standardbenchmarkene for SDXL og Flux spejler kvalitetsorienterede produktionsarbejdsgange.

Vision AI Testning

Visionsbenchmarks evaluerer flerdimensionelle og dokumentbehandlingskapaciteter under høj samtidig belastning (16–64 parallelle anmodninger) for at måle realistisk produktionsgennemstrømning. Vi bruger reel testdata til sikre nøjagtighed.

Visionsprogsmodel-testning: LLaVA 1.5 7B (en multimodal model med 7 milliarder parametre) bearbejder et fotografi af en ældre kvinde i et blomsterfelt sammen med en gylden retriever. Modellen skal beskrive scenen, identificere genstande og svare på spørgsmål om indholdet i billedet. Ved kørsel med batch-størrelse 32 (32 parallelle billedeanalyser), måler vi billeder pr. minut – kritisk for applikationer som produktfotoanalyse, indholdsmoderering, visuelle Q&A-systemer eller automatiseret massemærkning af billeder.

OCR-dokumentbehandling: TrOCR-base (en transformerbaseret OCR-model med 334M parametre) scanner historisk tekst fra Shakespeares Hamlet – autentiske bogsider fra århundreder tilbage med periode-typografi og ældet papirtekstur. For nøjagtigt at måle sider pr. minut i gennemstrømning, replikerer vi disse scannede sider til et testkorpus på 2.750 sider, der simulerer reelle dokumentdigitaliseringsarbejdsgange. Med en batch-størrelse på 16 (samtidig behandling af 16 sider) måler vi sider pr. minut, relevant for automatiseret dokumentbehandling, faktura-scanning, digitalisering af historiske arkiver samt store skalaeksportaf arbejdsgange med tekstraktion. Højere gennemstrømning betyder, at din GPU kan håndtere flere samtidige brugere eller behandle større dokumentbatcher hurtigere.

Systemydelse

GPUs ydeevne alene fortæller ikke hele historien. Vores benchmark inkluderer CPU-regnekraft (enkeltkerner og flerkerners operationer pr. sekund), som påvirker datapreprocessing, tokenisering og modelloade-tider. NVMe-lagringshastighed bestemmer, hvor hurtigt du kan indlæse store datasæt, gemme kontrolpunkter i modeller og skifte mellem forskellige AI-projekter. Disse faktorer bliver kritiske flaskehalse ved arbejde med storstilet træning eller betjening af flere samtidige brugere.

Datatilgængelighed og kvalitet: Alle metrikker repræsenterer gennemsnitlige værdier fra flere testkørsler fordelt på forskellige tidspunkter og systems tilstande. Ydeevnen kan variere afhængigt af termiske forhold, samtidige arbejdsbelastninger og driverversioner. Vores historiske dataindsamling sikrer stadigt mere præcise gennemsnit over tid.

Hvorfor vi skabte TAIFlops GPU Score

Som AI-udviklere står vi selv over for et frustrerende problem: Hvordan sammenligner man egentlig GPU'er til virkelige AI-opgaver? NVIDIA offentliggør teoretiske TFLOPS-værdier, men disse syntetiske tal fortæller intet om, hvordan dine store sprogmodeller (LLM) vil køre eller hvor hurtigt din billedegenerering bliver. En GPU med 100 TFLOPS kan præstere bedre end en med 150 TFLOPS i reelle inferensopgaver på grund af hukommelsesbåndbredde, udnyttelse af tensor-kerner eller softwareoptimering.

Når du vælger mellem en RTX 4090, A100 eller RTX 5090 til din produktions-API, er det ikke teoretisk toppræstation under perfekte laboratoriebetingelser, der interesserer dig. Det vigtigste at vide er: Hvilken GPU giver mig hurtigere inferens for Llama 3.1 70B? Hvilken håndterer SDXL-billeder mest effektivt? Og hvilken klare sig bedst med visionsopgaver?

Vi har skabt TAIFlops-scoren (Trooper AI FLOPS) til at løse præcis dette problem. Det er et enkelt tal, der repræsenterer praktisk AI-præstation over de arbejdsbelastninger, som faktisk betyder noget for udviklere:

TAIFlops kommer ikke fra syntetiske benchmarktests, men fra vores produktionsservere i flåden, der kører reelle AI-opgaver. Hver score er gennemsnitligt baseret på hundredevis af benchmarkkørsler fra reel hardware, der betjener egentlige kunder. For eksempel yder en GPU med 300 TAIFlops ca. 3 gange hurtigere end en RTX 3090 ved reelle AI-belastninger.

TAIFlops GPU Performance Rangering

Reelle AI-præstationsscorer. RTX 3090 = 100 grundlinje. Højere er bedre.

Sådan beregnes TAIFlops-scoren

TAIFlops anvender en matematisk stringent tilgang, der er designet til at give dig nøjagtige, sammenlignelige ydelsesscorer. Her er den komplette metode:

1. Basisreference GPU

Vi bruger RTX 3090 24GB som vores referencemodel på præcis 100 TAIflops. Hvorfor netop RTX 3090? Den er bredt udbredt, velkendt og repræsenterer en solid midterste AI-præstation. Det er det '1x-hastigheds'-referenceniveau – alt andet skaleres relativt hertil.

2. Indsamling af benchmarks fra den virkelige verden

Hver GPU i vores udlejningsflåde kører automatisk omfattende benchmarks flere gange i løbet af dens levetid. Vi indsamler:

Hver benchmark køres 10+ gange for at sikre statistisk pålidelighed. Vi gemmer hvert resultat i vores database og opbygger et omfattende performance datasæt over tid.

3. Beregningsydelsesforhold

For hvert benchmark, hvor både test-GPU'en og RTX 3090-basislinjen har data, beregner vi et ydelsesforhold:

ratio = test_gpu_value / baseline_gpu_value

Dette forhold repræsenterer, hvor mange gange hurtigere (eller langsommere) test-GPU'en yder sammenlignet med vores basislinje. Et forhold på 1,50 betyder, at GPU'en er 50% hurtigere end RTX 3090, mens 0,80 betyder 20% langsommere.

Vigtig: Vi håndterer "lavere er bedre«-mål (som sekunder/bildet) ved at omvende dem – hvis en GPU bruger 2.61 s/bildet og RTX 3090 bruger 5.40 s/bildet, beregner vi forholdstallet som 5.40 / 2.61 = 2,07 gange hurtigere.

4. Geometrisk middelværdi på tværs af alle benchmarks

Her sker magien. Vi bruger ikke en simpel gennemsnit fordi det ville være statistisk forkert – en GPU der er 2x hurtigere på én benchmark og 1x på en anden er slet ikke '1,5x hurtigere i alt'. I stedet benytter vi os af geometrisk middelværdi.

geometric_mean = (ratio₁ × ratio₂ × ratio₃ × ... × ratioₙ)^(1/n)

Det geometriske gennemsnit håndterer multiplikative forhold korrekt. Hvis en GPU konsekvent er 1,5x hurtigere på tværs af alle benchmarks, er dens geometriske gennemsnit 1,5x. Hvis den er 2x hurtigere på halvdelen af benchmarks og 1x på den anden halvdel, viser det geometriske gennemsnit korrekt ~1,41x (ikke 1,5x fra et simpelt gennemsnit).

5. Konvertering til TAIFlops

Til sidst skalerer vi det geometriske gennemsnit til vores 100-punkts basislinje:

TAIFlops = geometric_mean × 100

Så hvis GPU'ens geometriske middelværdi på tværs af alle AI-benchmarks er 2,02x RTX 3090, scorer den 202 TAIFlops. Hvis en anden GPU gennemsnitligt scorer 0,55x, scorer den 55 TAIFlops.

6. Hvad gør TAIFlops nøjagtige

7. Aflæsning af TAIFlops-score

TAIFlops giver dig øjeblikkelige præstationssammenligninger:

Når du sammenligner to GPU'er, divider deres TAIFlops: En 238 TAIFlops GPU (RTX 4090 Pro) er 238/207 = 1,15 gange hurtigere end en 207 TAIFlops GPU (RTX 5090) på tværs af alle AI-workloads.

8. Gennemsigtighed & Reproducerbarhed

Hvert benchmarkresultat, der indgår i TAIFlops-beregningerne, er synligt i tabellen ovenfor. Du kan se de nøjagtige token/s, billeder/minut og sider/minut værdier for hvert GPU og model. Denne transparens betyder, at du kan:

Kort sagt: TAIFlops giver dig et enkelt og pålideligt tal baseret på reel produktionsdata. Når du lejer en GPU hos os, ved du præcis hvilken ydeevne du får – ingen overraskelser, ingen opblæsede markedsføringstal, kun nøjagtige, virkelighedsnære AI-ydeevnescore.

Bestil en GPU-server Vores fordele