Comparaison directe des performances entre le RTX 4070 Ti Super et le V100, basée sur 18 références de benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 4070 Ti Super remporte 5 des 18 benchmarks (taux de victoire de 28%), tandis que la carte V100 l'emporte dans 13 épreuves. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance en conditions réelles.
Pour les serveurs d'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 242 jetons/s contre 230 jetons/s pour le V100 (5 % plus rapide). Le RTX 4070 Ti Super remporte 1 test sur 1 de haut débit, 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, 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 les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, les RTX 4070 Ti Super et V100 offrent des performances presque identiques sur 10 benchmarks. En testant sd3.5-large, la RTX 4070 Ti Super complète 0,37 images/min, tandis que la V100 atteint 0,50 images/min (26 % plus lente). La RTX 4070 Ti Super remporte 2 des 10 tests de génération d'images, ce qui fait de la V100 le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le RTX 4070 Ti Super et le V100 offrent des débits presque identiques sur 2 benchmarks. En testant trocr-base, le RTX 4070 Ti Super traite 818 pages/min contre 655 pages/min pour le V100 (25 % plus rapide). Le RTX 4070 Ti Super remporte 1 test sur 2 en matière de vision, ce qui montre que les deux GPU gèrent également les charges de travail de vision en production.
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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 cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le RTX 4070 Ti Super et le V100 gèrent des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, les systèmes d’IA multi-agents et les 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, la conception de prototypes et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment le RTX 4070 Ti Super et le 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 4070 Ti Super et V100 gèrent les charges de travail IA visuelle 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 chiffre. En prenant le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 4070 Ti Super 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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