Comparaison directe des performances entre le RTX Pro 4000 Blackwell et le V100, basée sur 26 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que le RTX Pro 4000 Blackwell remporte 15 des 26 références (taux de victoire de 58 %), tandis que le V100 en gagne 11. Tous les résultats des benchmarks sont recueillis automatiquement auprès 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, le RTX Pro 4000 Blackwell est 17 % plus lent que le V100 (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, le RTX Pro 4000 Blackwell atteint 258 tokens/s contre 230 tokens/s pour le V100 (12 % plus rapide). Le RTX Pro 4000 Blackwell remporte 1 test sur 2 de haut débit, ce qui montre que les deux sont également viables pour les déploiements en production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, les RTX Pro 4000 Blackwell et V100 offrent des temps de réponse presque identiques sur 8 benchmarks Ollama. En exécutant qwen3:32b, la RTX Pro 4000 Blackwell génère 9,6 tokens/s tandis que la V100 atteint 30 tokens/s (68% plus lent). La RTX Pro 4000 Blackwell remporte 2 des 8 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait de la V100 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la RTX Pro 4000 Blackwell est 49 % plus rapide que la V100 (médiane sur 12 références). En testant sd3.5-medium, la RTX Pro 4000 Blackwell se termine en 31 s/image contre 51 s/image pour la V100 (65 % plus rapide). La RTX Pro 4000 Blackwell remporte 12 tests sur 12 en matière de génération d'images, ce qui en fait la GPU privilégiée pour l'art et la génération d'images par IA.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), la RTX Pro 4000 Blackwell offre un débit 21 % plus élevé que la V100 (médiane sur 2 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la RTX Pro 4000 Blackwell traite 66 images/min contre 53 images/min pour la V100 (25 % plus rapide). La RTX Pro 4000 Blackwell 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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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type RTX Pro 4000 Blackwell et V100 de 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 se comportent le RTX Pro 4000 Blackwell et le V100 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 d'art généré 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 Pro 4000 Blackwell et le V100 gèrent vos charges de travail en 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 issues du monde réel. 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 quant à lui 2 750 pages extraites de Hamlet de Shakespeare numérisées depuis des livres historiques dotés d’une typographie ancienne, mesurant ainsi les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell 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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