Comparaison des benchmarks GPU pour l'IA

Comparez les performances réelles de notre flotte de GPU pour les charges de travail d'IA. Tous les benchmarks sont collectés automatiquement à partir des serveurs en fonctionnement.

Performance :
Plus lent Plus rapide
Les couleurs sont relatives au sein de chaque ligne de référence.
Types de référence :
vLLM Benchmark de débit élevé - mesure l'inférence avec jusqu'à 64 requêtes simultanées (varie en fonction du modèle de GPU et de la VRAM). Idéal pour les serveurs API et les charges de travail en production.
Ollama Test de référence pour un seul utilisateur - mesure la vitesse d'inférence pour une requête à la fois. Idéal pour un usage local/personnel.
IMG Benchmark de génération d'images - mesure les performances de Stable Diffusion, SDXL, Flux et SD3.5 (images/min ou s/image).
VIS Le benchmark Vision AI mesure la compréhension des images par les VLM (images/min) et le traitement des documents OCR (pages/min) avec 16 à 64 requêtes simultanées.
CPU Performance du CPU - mesure les opérations monocœur et multicœur par seconde pour le prétraitement et la tokenisation.
NVME Vitesse de stockage - mesure les vitesses de lecture/écriture NVMe (Mo/s) pour le chargement des ensembles de données et la sauvegarde des points de contrôle des modèles.
📊
TAIFlops = Indice de performance réel de l’IA (RTX 3090 = 100 base)
Calculé à partir de charges de travail réelles de LLM, de vision et d'images en utilisant la moyenne géométrique.

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Toutes les comparaisons

Explorez ces comparaisons GPU par GPU :

Comment nous évaluons les performances des GPU

GPU Server Benchmarking

Chaque GPU de notre flotte de location est soumis à des tests de performance continus pour vous fournir des données transparentes et réelles. Contrairement aux benchmarks synthétiques qui s'exécutent dans des environnements de laboratoire contrôlés, nos résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail réelles. Chaque serveur signale automatiquement les métriques de performance plusieurs fois tout au long de son cycle de vie, créant un ensemble de données complet qui reflète les capacités opérationnelles réelles plutôt que des scénarios idéalisés.

Notre parc de GPU

Notre infrastructure couvre plusieurs générations de GPUs pour répondre à des besoins variés en termes de charge de travail et de budget. Le RTX Pro 6000 Blackwell incarne notre gamme phare avec une capacité mémoire VRAM massive, idéal pour l'entraînement de grands modèles et l'exécution des plus gros LLMs sans quantification. Le RTX 5090 offre des performances exceptionnelles sur un seul GPU grâce à son architecture avancée Ada Lovelace, se distinguant particulièrement dans les tâches d'inférence où la vitesse brute est cruciale.

Pour les charges de travail d'IA en production, le A100 reste la référence incontestée des centres de données grâce à ses cœurs tenseurs optimisés pour les architectures transformers et un excellent support du partage multi-instances GPU (MIG). Les cartes RTX 4090 et RTX 4090 Pro offrent des rapports qualité-prix exceptionnels, gérant avec une efficacité remarquable la plupart des tâches d'inférence de modèles linguistiques ainsi que la génération d'images. Notre parc de cartes RTX 3090 propose un accès économique à des matériels performants, tandis que les modèles V100 et RTX A4000 conviennent aux charges légères et aux environnements de développement où l’optimisation des coûts prime.

Tests d'inférence LLM

Nous évaluons les performances des modèles linguistiques en utilisant deux cadres distincts qui reflètent les schémas d'utilisation réels :

Benchmarks haute débit de vLLM mesurent la performance des GPUs sous charge de production avec plusieurs requêtes simultanées. En utilisant une quantification en FP8 sur les architectures récentes (comme les GPUs NVIDIA Ada série 40 et suivantes), ou le format bfloat16 pour les modèles plus anciens afin d’optimiser l’efficacité, vLLM traite entre 16 à 64 demandes parallèles simultanément (selon la capacité mémoire vive du GPU). Votre serveur reste entièrement privé – un haut débit signifie simplement qu’il gère plusieurs requêtes en même temps, idéal pour des chatbots professionnels servant de nombreux utilisateurs, des systèmes multi-agents où les agents communiquent en parallèle, ou encore des pipelines de traitement par lots. Les GPUs dotés d’une mémoire vive plus importante peuvent traiter davantage de requêtes simultanées, ce qui rend notamment les cartes RTX Pro 6000 et A100 particulièrement performantes dans ces tests.

Benchmarks Monoposte d'Ollama mesurent la vitesse brute d'inférence pour une seule requête à la fois – l'expérience obtenue lors de l'exécution d'un chatbot local ou d'une assistance IA personnelle. Ces résultats montrent le temps de réponse le plus rapide possible sans files d'attente ni surcoûts liés au traitement par lots (batch). Si vous développez un assistant de codage personnel, effectuez des analyses privées de documents ou prototypez avant une mise à l'échelle, les benchmarks Ollama indiquent exactement à quel point votre carte graphique sera réactive.

Notre batterie de tests inclut des modèles allant des variantes efficaces à 8B paramètres comme Llama 3.1 et Qwen3, jusqu’aux modèles exigeants de plus de 70B, incluant DeepSeek-R1 et GPT-OSS. La vitesse de génération de jetons (jetons par seconde) détermine directement la rapidité avec laquelle vos chatbots répondent, la vitesse à laquelle vous pouvez traiter les documents, ainsi que l’expérience utilisateur globale dans les applications d’IA conversationnelle.

Tests de génération d'images

Les benchmarks des modèles de diffusion couvrent l'ensemble du spectre, allant des versions légères comme le Stable Diffusion 1.5 aux architectures gourmandes en ressources telles que Flux et SD3.5-large. Nous mesurons à la fois le débit (images par minute) pour les scénarios de traitement par lots ainsi que la latence (secondes par image) dans les applications interactives. Les résultats de SDXL-Turbo sont particulièrement pertinents pour une génération en temps réel, tandis que les benchmarks standards de SDXL et de Flux reflètent des charges de travail professionnelles axées sur la qualité.

Tests d'IA Vision

Les tests de vision évaluent les capacités de traitement multimodal et documentaire sous une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), afin de mesurer un débit réaliste en conditions de production. Nous utilisons des données d'essai du monde réel pour garantir la précision.

Test du modèle vision-langage : LLaVA 1.5 7B (modèle multimodal de 7 milliards de paramètres) traite une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs avec un chien golden retriever. Le modèle doit décrire la scène, identifier les objets et répondre à des questions sur le contenu visuel. En exécutant avec une taille de lot de 32 (32 requêtes parallèles d’analyse d’image), nous mesurons les images par minute, essentiel pour des applications comme l’analyse automatisée de photos produits, la modération de contenus, les systèmes visuels question-réponse ou encore l’étiquetage automatique d’images à grande échelle.

Traitement des documents par OCR : TrOCR-base (modèle d’OCR basé sur les transformers avec 334M de paramètres) analyse un texte historique issu du Hamlet de Shakespeare – des pages authentiques de livres anciens datant de plusieurs siècles, présentant une typographie d’époque et une texture de papier vieilli. Pour mesurer précisément le débit en pages par minute, nous reproduisons ces pages scannées afin de créer un corpus de test de 2 750 pages, simulant ainsi des charges réelles de numérisation documentaire. Avec une taille de lot (batch size) de 16 (soit 16 pages traitées simultanément), nous évaluons les pages par minute pour le traitement automatisé des documents, la numérisation des factures, l’archivage numérique d’œuvres historiques ou encore les flux d’extraction massive de textes. Un débit plus élevé signifie que votre GPU peut gérer davantage d’utilisateurs concurrents ou traiter des lots plus importants bien plus rapidement.

Performance du système

Les performances du GPU ne racontent pas toute l'histoire. Nos tests incluent la puissance de calcul du processeur (CPU) (opérations par seconde en mono-cœur et multi-cœurs), qui influence les temps de prétraitement des données, de tokenisation et de chargement des modèles. Les vitesses de stockage NVMe déterminent à quelle vitesse vous pouvez charger d’énormes jeux de données, sauvegarder des points de contrôle (checkpoints) de modèle et basculer entre différents projets d'IA. Ces facteurs deviennent des goulots d’étranglement critiques lors du travail sur un entraînement à grande échelle ou le service rendu à plusieurs utilisateurs simultanés.

Qualité des données : Toutes les métriques représentent des valeurs moyennes issues de multiples exécutions de tests à différents moments et dans divers états du système. Les performances peuvent varier en fonction des conditions thermiques, des charges de travail simultanées et des versions des pilotes. Notre accumulation historique de données garantit une précision croissante des moyennes au fil du temps.

Pourquoi avons-nous créé le score TAIFlops GPU

En tant que développeurs d'IA nous-mêmes, nous avons rencontré un problème frustrant : comment comparer réellement les GPU pour des charges de travail en IA concrètes ? NVIDIA publie des classements théoriques en TFLOPS, mais ces chiffres synthétiques ne vous disent rien sur le fonctionnement de vos modèles de langage ou la vitesse de votre génération d’images. Un GPU avec 100 TFLOPS peut surpasser celui doté de 150 TFLOPS dans des tâches réelles d’inférence grâce à la bande passante mémoire, l’utilisation des cœurs tensors ou aux optimisations logicielles.

Lors du choix entre une carte graphique RTX 4090, A100 ou RTX 5090 pour votre API de production, vous ne vous intéressez pas aux performances théoriques maximales dans des conditions de laboratoire parfaites. Vous avez besoin de savoir : Quelle GPU offrira la meilleure vitesse d'inférence pour Llama 3.1 70B ? Laquelle traite les images SDXL plus efficacement ? Quelle est la mieux adaptée aux tâches liées à la vision artificielle ?

Nous avons créé le score TAIFlops (Trooper AI FLOPS) pour résoudre exactement ce problème. Il s’agit d’un seul chiffre représentant la performance réelle de l’IA sur les charges de travail qui comptent vraiment pour les développeurs :

Contrairement aux bancs d'essai synthétiques, les performances TAIFlops proviennent de serveurs de production réels au sein de notre parc informatique exécutant des charges de travail en IA réelles. Chaque note est la moyenne obtenue à partir de centaines de tests sur du matériel réel desservant des clients effectifs. Par exemple, si une carte graphique atteint un score de 300 TAIFlops, elle offre environ trois fois plus de performances que le RTX 3090 dans des scénarios concrets liés à l'IA.

Classement des performances GPU TAIFlops

Scores de performance IA du monde réel. RTX 3090 = référence à 100. Plus c'est élevé, mieux c'est.

Comment le score TAIFlops est calculé

TAIFlops utilise une approche mathématiquement rigoureuse conçue pour vous fournir des scores de performance précis et comparables. Voici la méthodologie complète :

1. GPU de référence

Nous utilisons le RTX 3090 24 Go comme référence de base à exactement 100 TAIFlops. Pourquoi le RTX 3090 ? Il est largement déployé, bien compris et représente une performance solide en IA milieu de gamme. C’est notre point de référence « vitesse x1 » – tout le reste s’y rapporte pour l’évaluation.

2. Collecte de benchmarks réels

Chaque GPU de notre flotte de location exécute automatiquement des tests de performance complets à plusieurs reprises tout au long de son cycle de vie. Nous collectons :

Chaque test est exécuté 10 fois ou plus pour garantir la fiabilité statistique. Nous stockons chaque résultat dans notre base de données, afin de créer un ensemble de données de performance complet au fil du temps.

3. Ratios de performance de calcul

Pour chaque évaluation où les données sont disponibles à la fois pour le GPU testé et pour la référence RTX 3090, nous calculons un rapport de performance :

ratio = test_gpu_value / baseline_gpu_value

Ce ratio représente à quelle vitesse (ou à quelle lenteur) le GPU testé fonctionne par rapport à notre référence. Un ratio de 1,50 signifie que le GPU est 50 % plus rapide que le RTX 3090, tandis que 0,80 signifie 20 % plus lent.

Important : Pour les métriques où « plus bas est mieux » (comme les secondes/image), nous inversons la valeur – si une carte graphique met 2,61 s/image et que l’RTX 3090 en met 5,40 s/image, le calcul du rapport donne alors 5,40 / 2,61 = 2,07 fois plus rapide.

4. Moyenne géométrique sur tous les benchmarks

C’est ici que la magie opère. Nous n’utilisons pas une moyenne simple car cela serait statistiquement incorrect – un GPU qui est 2 fois plus rapide sur un benchmark et 1 fois sur un autre n’est vraiment pas « 1,5 fois plus rapide dans l’ensemble ». À la place, nous utilisons le moyenne géométrique :

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

La moyenne géométrique gère correctement les relations multiplicatives. Si un GPU est systématiquement 1,5 fois plus rapide sur tous les benchmarks, sa moyenne géométrique est de 1,5x. S'il est 2 fois plus rapide sur la moitié des benchmarks et 1 fois sur l'autre moitié, la moyenne géométrique indique correctement environ 1,41x (et non 1,5x avec une simple moyenne).

5. Conversion en TAIFlops

Enfin, nous mettons à l'échelle la moyenne géométrique à notre base de référence de 100 points :

TAIFlops = geometric_mean × 100

Ainsi, si la moyenne géométrique du GPU sur tous les benchmarks d'IA est de 2,02x celle de la RTX 3090, il obtient un score de 202 TAIFlops. Si un autre GPU affiche une moyenne de 0,55x, il obtient un score de 55 TAIFlops.

6. Qu'est-ce qui rend TAIFlops précis ?

7. Lecture des scores TAIFlops

TAIFlops vous donne des comparaisons de performances instantanées :

Lorsque vous comparez deux GPU, divisez leurs scores TAIFlops : un GPU de 238 TAIFlops (RTX 4090 Pro) est 238/207 = 1,15 fois plus rapide qu'un GPU de 207 TAIFlops (RTX 5090) pour toutes les charges de travail d'IA.

8. Transparence et reproductibilité

Chaque résultat de référence entrant dans les calculs de TAIFlops est visible dans le tableau ci-dessus. Vous pouvez voir les valeurs exactes de token/s, d'images/min et de pages/min pour chaque GPU et modèle. Cette transparence vous permet de :

En résumé : Le TAIFlops vous offre un chiffre unique et fiable, étayé par des données de production réelles. Lorsque vous louez une carte graphique (GPU) auprès de nous, vous connaissez exactement les performances que vous obtenez – pas de mauvaises surprises, pas de chiffres gonflés par le marketing, seulement des scores d’efficacité en IA basés sur la réalité.

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