Comparaison directe des performances entre le RTX 3090 et le V100, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 3090 remporte 24 des 26 références (taux de victoire de 92%), tandis que le V100 en gagne 2. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 3090 est 100 % plus rapide que la V100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, la RTX 3090 atteint 365 tokens/s contre 251 tokens/s pour la V100 (45 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 2 tests de débit élevé sur 2, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
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.
Pour Stable Diffusion, SDXL et les charges de travail Flux, la RTX 3090 est 36 % plus rapide que la V100 (médiane sur 12 références). En testant sdxl-turbo, la RTX 3090 se termine à 0,41 s/image contre 0,66 s/image pour la V100 (60 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 12 tests sur 12 en matière de génération d'images, ce qui en fait la GPU préférée pour l'art et la génération d'images par IA.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 3090 offre un débit 97 % supérieur à celui de la V100 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 3090 traite 147 images/min contre 53 images/min pour la V100 (178 % plus rapide). La RTX 3090 remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU préféré pour le traitement documentaire à grande échelle et l'IA multimodale.
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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 cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le RTX 3090 et le V100 se comportent avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks d’Ollama mesurent la vitesse des requêtes uniques pour les assistants IA personnels et le développement local. Parmi les modèles testés figurent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, ainsi que bien d’autres.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial pour la création artistique par IA, le prototypage de designs et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les cartes RTX 3090 et V100 gèrent vos charges de travail liées aux images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous une charge concurrente élevée (16 à 64 requêtes parallèles), en utilisant des données réelles. Le modèle LLaVA 1.5 7B (modèle Vision-Langage 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 scène et le raisonnement visuel avec une taille de lot de 32 pour rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR de 334 millions de paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, mesurant les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes RTX 3090 et V100 gèrent les charges de travail IA visuelles à grande échelle – essentielles pour la modération de contenu, le traitement documentaire et l’analyse automatisée d’images.
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 score TAIFlops (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul nombre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 3090 et le V100 pour les charges de travail liées à l’IA. En savoir plus sur les TAIFlops →
Remarque : Les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de sa configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs séries de tests.
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