Comparaison directe des performances entre le RTX 3090 et V100 across 26 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the RTX 3090 winning 24 out of 26 benchmarks (92% win rate), while the V100 wins 2 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 RTX 3090 is 100% faster than the V100 (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B, the RTX 3090 achieves 365 tokens/s vs V100's 251 tokens/s (45% faster). The RTX 3090 wins 2 out of 2 high-throughput tests, making it the stronger choice for production chatbots and batch processing.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 3090 est 23 % plus rapide que la V100 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant gpt-oss:20b, la RTX 3090 génère 144 tokens/s contre 113 tokens/s pour la V100 (27 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 8 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the RTX 3090 is 36% faster than the V100 (median across 12 benchmarks). Testing sdxl-turbo, the RTX 3090 completes at 0.41 s/image vs V100's 0.66 s/image (60% faster). The RTX 3090 wins 12 out of 12 image generation tests, making it the preferred GPU for AI art and image generation.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), the RTX 3090 delivers 97% higher throughput than the V100 (median across 2 benchmarks). Testing llava-1.5-7b, the RTX 3090 processes 147 images/min vs V100's 53 images/min (178% faster). The RTX 3090 wins 2 out of 2 vision tests, making it the preferred GPU for production-scale document processing and multimodal AI.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 3090 et V100 de notre flotte. Contrairement aux tests en laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant des données de performance transparentes et réelles.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. vLLM benchmarks show how RTX 3090 and V100 perform with 16-64 concurrent requests - perfect for production chatbots, multi-agent AI systems, and API servers. Ollama benchmarks measure single-request speed for personal AI assistants and local development. Models tested include Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. That's critical for AI art generation, design prototyping, and creative applications. Focus on single prompt generation speed to understand how RTX 3090 and V100 handle your image workloads.
Les benchmarks de vision testent le traitement multimodal et documentaire avec charge concurrente élevée (16-64 requêtes parallèles) en utilisant des données de test réelles. LLaVA 1.5 7B (Modèle de Langue Vision-Langue de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d'une femme âgée dans un champ de fleurs avec un golden retriever, testant la compréhension de la scène et le raisonnement visuel par lots de 32 pour établir un rapport. images par minute. TrOCR-base (Modèle OCR de 334M paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées à partir de livres anciens avec une typographie d'époque par lots de 16, en mesurant pages par minute for document digitization. See how RTX 3090 and V100 handle production-scale visual AI workloads - critical for content moderation, document processing, and automated image analysis.
Nous incluons également la puissance de calcul du CPU (affectant la tokenisation et le prétraitement) et les vitesses de stockage NVMe (essentielles pour le chargement de modèles et d'ensembles de données volumineux) - l'ensemble complet pour vos charges de travail d'IA.
Le TAIFlops (Trooper AI FLOPS) score shown in the first row combines all AI benchmark results into a single number. Using the RTX 3090 as baseline (100 TAIFlops), this score instantly tells you how RTX 3090 and V100 compare overall for AI workloads. En savoir plus sur TAIFlops →
Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.
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