Comparaison directe des performances entre la RTX 4090 et la V100, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que la RTX 4090 remporte 23 des 26 références (taux de victoire de 88%), tandis que la V100 en gagne 3. 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 4090 est 138 % plus rapide que la V100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, la RTX 4090 atteint 424 tokens/s contre 251 tokens/s pour la V100 (69 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 2 tests de débit élevé sur 2, ce qui en fait le choix le plus performant pour les chatbots et le traitement par lots en production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la RTX 4090 est 46% plus rapide que la V100 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant gpt-oss:20b, la RTX 4090 génère 183 tokens/s contre 113 tokens/s pour la V100 (62% plus rapide). La RTX 4090 remporte 8 tests sur 8 en mode utilisateur unique, ce qui la rend idéale pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX 4090 est 96 % plus rapide que la V100 (médiane sur 12 références). En testant sdxl, la RTX 4090 termine à 23 images/min contre 9,8 images/min pour la V100 (133 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 12 tests de génération d'images sur 12, ce qui en fait la carte graphique privilégiée pour l'art et la génération d'images par l'IA.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX 4090 offre un débit 216 % supérieur à celui de la V100 (médiane sur 2 références). En testant llava-1.5-7b, la RTX 4090 traite 217 images/min contre 53 images/min pour la V100 (311 % plus rapide). La RTX 4090 remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU privilégié 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 4090 et V100 de notre flotte. Contrairement aux tests de laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels traitant des charges de travail d'IA réelles, vous offrant ainsi 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 4090 et le V100 se comportent avec 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, le prototypage de designs et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invitation pour comprendre comment les cartes graphiques RTX 4090 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 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 4090 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 chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 4090 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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