Direct performance comparison between the V100 and RTX Pro 5000 Blackwell across 45 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the V100 winning 2 out of 45 benchmarks (4% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 43 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the V100 is 88% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B, the V100 reaches 251 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2010 tokens/s (88% slower). The V100 wins none out of 3 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the V100 is 40% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 12 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the V100 generates 31 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 54 tokens/s (43% slower). The V100 wins none out of 12 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
Hos Stable Diffusion-, SDXL- og Flux-belastninger er V100'en 61 % langsommere end RTX Pro 5000 Blackwell (medianværdi fra 22 benchmarktest). Ved test med sd3.5-medium bruger V100'en 51 sekunder pr. billede, mens RTX Pro 5000 Blackwell klarede sig på 5,5 sekunder pr. billede (89 % langsommere). V100 tabte alle 22 billedgenereringstest, hvorved RTX Pro 5000 Blackwell bliver det bedste valg til Stable Diffusion-opgaver.
For højkonsistente visionsopgaver (16–64 parallelle anmodninger) leverer V100 en ydeevne, der er 55 % lavere end RTX Pro 5000 Blackwell (median over 4 benchmarktests). Ved test af llava-1.5-7b behandler V100 kun 53 billeder/minut, mens RTX Pro 5000 Blackwell klareder 283 billeder/minut (81 % langsommere). I ingen af de fire visionstests vandt V100, hvilket gør RTX Pro 5000 Blackwell til det bedste valg for højtydende visions-AI-opgaver.
Bestil en GPU-server med V100 Alle GPU-server benchmarkresultater
Indlæser benchmarkdata...
Vores benchmarks samles automatisk fra servere udstyret med GPU’er som V100 og RTX Pro 5000 Blackwell i vores serverpark. I modsætning til syntetiske laboratorieprøver stammer resultatene fra reelle produktionsservere, der kører ægte AI-opgaver – og leverer dermed åbenlyse, praksisnære ydelsesmål.
Vi tester både vLLM (Højgennemstrømning) og Ollama (Enkeltbruger)-rammeværker. vLLM-benchmarkene viser, hvordan V100 og RTX Pro 5000 Blackwell yder sig med 16–64 samtidige henvendelser – perfekt til produktionschatbots, fleragents-AI-systemer og API-servere. Ollama-benchmarkene måler hastigheden ved enkelte henstillinger til personlige AI-assistenter og lokal udvikling. Der testes modeller som inkluderer Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, og flere.
Benchmarkresultater for billedegenerering dækker Flux, SDXL og SD3.5-arkitekturer. Det er afgørende for AI-baseret kunstskabelse, designsprototypeudvikling samt kreative applikationer. Fokus på hastigheden ved generering fra enkelt prompt hjælper med at forstå, hvordan V100 og RTX Pro 5000 Blackwell håndterer jeres billedbelastninger.
Visuelle benchmarktests tester multimodale og dokumentbehandling med høj samtidig belastning (16–64 parallelle anmodninger) ved hjælp af reel testdata. LLaVA 1.5 7B (en visions-sprogmodel på 7 milliarder parametre) analyserer et fotografi af en ældre kvinde i et blomsterfelt sammen med en gylden retriever, hvilket tester scenenes forståelse og visuel logik ved batch-størrelse 32 for at rapportere billeder pr. minut. TrOCR-base (et OCR-model på 334 millioner parametre) bearbejder 2.750 sider fra Shakespeares Hamlet, skannet fra historiske bøger med periode-typografi ved batch-størrelse 16, måler sider pr. minut til digitalisering af dokumenter. Se hvordan V100 og RTX Pro 5000 Blackwell klare sig med produktionsskala-visuelle AI-opgaver – kritisk for indholdsmoderering, dokumentbehandling og automatiseret billedanalyse.
Vi inkluderer også CPU-ydelse (der påvirker tokenisering og forbehandling) og NVMe-lagringshastigheder (afgørende for indlæsning af store modeller og datasæt) – det fulde billede af dine AI-arbejdsbelastninger.
TAIFlops (Trooper AI FLOPS)-scoren vist i første række kombinerer alle AI-benchmarkresultater til et enkelt tal. Ved at bruge RTX 3090 som referencepunkt (100 TAIFlops) viser denne score øjeblikkeligt, hvordan V100 og RTX Pro 5000 Blackwell sammenlignes generelt med hensyn til AI-arbejdsgange. Lær mere om TAIFlops →
Mærkat: Resultaterne kan variere afhængigt af systembelastning og konfiguration. Disse benchmark-værdier repræsenterer medianværdier fra flere testkørsler.
Order a GPU Server with V100 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks