RTX Pro 5000 Blackwell et V100 : comparaison directe des performances sur la base de 26 benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests révèlent que le RTX Pro 5000 Blackwell remporte les 26/26 benchmarks, tandis que le V100 n’en gagne aucun. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance reflétant le monde réel.
Dans des environnements de production comme les serveurs API ou les systèmes multi-agents traitant plusieurs requêtes simultanément, le RTX Pro 5000 Blackwell affiche une performance 810 % supérieure au V100 (moyenne calculée sur 2 benchmarks). Avec Qwen/Qwen3-8B, il délivre un débit de 2010 tokens/s, contre seulement 251 tokens/s pour le V100 (soit 7 fois plus rapide). Il l'emporte dans les 2/2 tests haute charge, confirmant son avantage pour les applications critiques telles que les chatbots professionnels et le batch processing.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, l’RTX Pro 5000 Blackwell est 67 % plus rapide que le V100 (médiane sur 8 benchmarks). En exécutant llama3.1:8b, il génère 205 jetons/s, contre 118 jetons/s pour le V100 (73 % de gain). L’RTX Pro 5000 Blackwell remporte 8 tests sur 8 en usage solo, ce qui en fait un choix idéal pour des assistants de codage personnel ou du prototypage.
Pour les tâches basées sur Stable Diffusion, SDXL et Flux, le RTX Pro 5000 Blackwell affiche un gain de performance de 448% par rapport à la V100 (médiane calculée sur 12 benchmarks). En testant avec sd3.5-medium, ce modèle génère une image en 5,5 secondes, contre 51 secondes pour la V100 (soit 832 fois plus rapide). Il obtient 12 succès consécutifs sur 12 dans les tests de génération d’images, consolidant sa position comme GPU idéal pour l’art et la création visuelle par intelligence artificielle.
Pour les charges de travail visionnelles à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le RTX Pro 5000 Blackwell affiche un débit 283 % supérieur au V100 (moyenne sur 2 benchmarks). Avec le modèle llava-1.5-7b, il traite 283 images/minute, contre 53 images/minute pour le V100 (soit une vitesse 437 % supérieure). Il remporte les 2 tests vision sur 2, ce qui en fait la solution GPU idéale pour le traitement de documents à grande échelle et l'IA multimodale.
Commandez un serveur GPU avec carte RTX Pro 5000 Blackwell Tous les tests de performance (benchmarks) des serveurs GPU
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de cartes graphiques des modèles RTX Pro 5000 Blackwell et V100, faisant partie de notre parc. Contrairement aux tests synthétiques en laboratoire, ces résultats proviennent de serveurs réels en production traitant des charges de travail d’IA concrètes – offrant ainsi une transparence sur les performances du monde réel.
Nous testons les cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le RTX Pro 5000 Blackwell et le V100 gèrent des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, systèmes d’IA multi-agents et serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse des requêtes individuelles 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 génération d'art IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération avec une seule invite pour comprendre comment les RTX Pro 5000 Blackwell et V100 gèrent vos charges de travail en images.
Les tests de vision évaluent le traitement multimodal et des documents sous une charge concurrente élevée (de requêtes parallèles (16 à 64)) en utilisant des données réelles 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 accompagnée d’un golden retriever pour tester la compréhension de scène et le raisonnement visuel à une taille de lot (batch) de 32 afin de rapporter les images par minute. Le modèle TrOCR-base (modèle OCR avec 334 millions de paramètres) traite 2 750 pages tirées d’exemplaires historiques numérisés de Hamlet de Shakespeare, incluant une typographie ancienne, à une taille de lot (batch) de 16, mesurant ainsi les pages par minute pour la numérisation documentaire. Découvrez comment les cartes graphiques RTX Pro 5000 Blackwell 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 en un seul chiffre. En prenant le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement le RTX Pro 5000 Blackwell 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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