Comparaison directe des performances entre le RTX 4070 Ti Super et V100 sur 16 références standardisées de l'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que la RTX occipital 4070 Ti Super remporte 5 des 16 références (taux de victoire de 31 %), tandis que la V100 remporte 11 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement à partir des serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, les RTX 4070 Ti Super et V100 offrent des performances presque identiques sur 1 référence vLLM. Pour Qwen/Qwen3-4B, le RTX 4070 Ti Super atteint 243 tokens/s contre 231 tokens/s pour le V100 (5 % plus rapide). Le RTX 4070 Ti Super remporte 1 test sur 1 en matière de débit élevé, ce qui en fait le choix plus judicieux 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, le RTX 4070 Ti Super et le V100 offrent des temps de réponse presque identiques sur 3 benchmarks Ollama. En exécutant gpt-oss:20b, le RTX 4070 Ti Super génère 120 tokens/s contre 113 tokens/s pour le V100 (6% plus rapide). Le RTX 4070 Ti Super remporte 2 tests sur 3 en mode utilisateur unique, ce qui le rend idéal pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour Stable Diffusion, SDXL et les charges de travail Flux, les RTX 4070 Ti Super et V100 offrent des performances presque identiques sur 8 benchmarks. En testant sd3.5-medium, le RTX 4070 Ti Super effectue 0,98 image/min tandis que le V100 atteint 1,2 image/min (21% plus lent). Le RTX 4070 Ti Super remporte 2 tests sur 8 en matière de génération d'images, ce qui fait du V100 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 070 Ti Super et V100 dans 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. Les benchmarks vLLM montrent comment les RTX 4070 Ti Super et V100 performent avec 16 à 64 requêtes simultanées - parfait pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de traitement des requêtes uniques pour les assistants IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Ceci est essentiel pour la génération d'art par IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les RTX 4070 Ti Super et V100 gèrent vos charges de travail d'imagerie.
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.
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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