Comparaison directe des performances entre le RTX 5090 et le V100, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX 5090 remporte 24 des 26 références (taux de victoire de 92%), tandis que le V100 en gagne 2. Tous les résultats sont automatiquement recueillis auprès 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 5090 est 241 % plus rapide que la V100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, la RTX 5090 atteint 668 tokens/s contre 251 tokens/s pour la V100 (166 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 2 des 2 tests de débit élevé, ce qui en fait le choix 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 5090 est 111 % plus rapide que la V100 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b, la RTX 5090 génère 264 tokens/s contre 118 tokens/s pour la V100 (124 % plus rapide). La RTX 5090 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 5090 est 329 % plus rapide que la V100 (médiane sur 12 références). En testant sd3.5-large, la RTX 5090 termine à 5,2 images/min contre 0,50 images/min pour la V100 (942 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 12 des 12 tests de génération d'images, ce qui en fait la GPU préférée 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 5090 offre un débit 369 % supérieur à celui de la V100 (médiane sur 2 références). En testant llava-1.5-7b, la RTX 5090 traite 336 images/min contre 53 images/min pour la V100 (537 % plus rapide). La RTX 5090 remporte 2 des 2 tests de vision, ce qui en fait le GPU de choix pour le traitement de documents 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 5090 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 réalistes.
Nous testons les cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le RTX 5090 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 RTX 5090 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 pour tester la compréhension de scène et le raisonnement visuel, avec une taille de lot de 32 afin de rapporter les résultats en images par minute. Quant au TrOCR-base (modèle OCR avec 334 millions de paramètres), il traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, avec une taille de lot de 16, mesurant ainsi les performances en pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques RTX 5090 et V100 gèrent les charges de travail visuelles en IA 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 de référence en IA pour n’en faire qu’un seul chiffre. En prenant comme référence le RTX 3090 (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX 5090 et le V100 pour les charges de travail en 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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