Comparaison des performances : RTX 4080 Super Pro vs V100

Comparaison directe des performances entre le RTX 4080 Super Pro et le V100, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 4080 Super Pro 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.

Inférence haut débit vLLM : RTX 4080 Super Pro 85% plus rapide

Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la RTX 4080 Super Pro est 85 % plus rapide que la V100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, la RTX 4080 Super Pro atteint 330 tokens/s contre 251 tokens/s pour la V100 (31 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 2 tests de haut débit sur 2, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.

Inférence Single-User Ollama : RTX 4080 Super Pro 11% plus rapide

Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4080 Super Pro est 11 % plus rapide que la V100 (médiane sur 8 références). En exécutant gpt-oss:20b, la RTX 4080 Super Pro génère 141 jetons/s contre 113 jetons/s pour la V100 (25 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 7 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.

Génération d'images : RTX 4080 Super Pro 173% plus rapide

Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4080 Super Pro est 173 % plus rapide que la V100 (médiane sur 12 références). En testant sd3.5-large, la RTX 4080 Super Pro termine à 2,5 images/min contre 0,50 images/min pour la V100 (407 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 12 des 12 tests de génération d’images, ce qui en fait la carte graphique préférée pour l’art et la génération d’images par l’IA.

Vision AI : RTX 4080 Super Pro, débit 142 % plus élevé

Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4080 Super Pro offre un débit 142 % supérieur à celui de la V100 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4080 Super Pro traite 175 images/min contre 53 images/min pour la V100 (232 % plus rapide). La RTX 4080 Super Pro remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU préféré pour le traitement de documents à grande échelle et l'IA multimodale.

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Performance :
Plus lent Plus rapide
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À propos de ces benchmarks de la RTX 4080 Super Pro contre la V100

Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX 4080 Super Pro et V100 de notre parc. 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.

Benchmarks d'inférence LLM

Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment se comportent les RTX 4080 Super Pro et V100 avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéaux pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de traitement des requêtes uniques pour des assistants IA personnels et le développement local. Parmi les modèles testés figurent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, ainsi que bien d'autres.

Repères de performance de la génération d'images

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 4080 Super Pro et le V100 gèrent vos charges de travail liées aux images.

Tests de référence en matière de vision IA

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 avec 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs aux côtés d’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 avec 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 4080 Super Pro 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.

Performance du système

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.

Score TAIFlops

Le score TAIFlops (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks IA en un seul chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 4080 Super Pro 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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