Comparaison directe des performances entre le V100 et le RTX 4070 Ti Super, basée sur 36 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que le V100 remporte 24 des 36 références (taux de victoire de 67 %), tandis que l’RTX 4070 Ti Super en gagne 12. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir 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 V100 est 30 % plus rapide que le RTX 4070 Ti Super (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, le V100 atteint 230 tokens/s tandis que le RTX 4070 Ti Super atteint 242 tokens/s (5 % plus lent). Le V100 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, le V100 et le RTX 4070 Ti Super offrent des temps de réponse presque identiques sur 6 benchmarks Ollama. En exécutant llama3.1:8b-instruct-q8_0, le V100 génère 83 tokens/s contre 73 tokens/s pour le RTX 4070 Ti Super (13% plus rapide). Le V100 remporte 2 des 6 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait du RTX 4070 Ti Super le meilleur choix pour le développement local de l’IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, le V100 et le RTX 4070 Ti Super offrent des performances presque identiques sur 20 benchmarks. En testant sd3.5-medium, le V100 se termine en 16 s/image contre 64 s/image pour le RTX 4070 Ti Super (291 % plus rapide). Le V100 remporte 14 des 20 tests de génération d'images, ce qui en fait le GPU préféré pour l'art et la génération d'images IA.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le V100 et le RTX 4070 Ti Super offrent des débits presque identiques sur 4 références. En testant llava-1.5-7b, le V100 traite 145 images/min contre 45 images/min pour le RTX 4070 Ti Super (220% plus rapide). Le V100 remporte 2 des 4 tests de vision, ce qui montre que les deux GPU gèrent également les charges de travail de vision en production.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type V100 et RTX 4070 Ti Super dans 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.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le V100 et le RTX 4070 Ti Super gèrent 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 de traitement 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 invite pour comprendre comment les cartes V100 et RTX 4070 Ti Super 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 de 7 milliards de paramètres) analyse une photographie d’une femme âgée dans un champ de fleurs avec 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 de 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 V100 et RTX 4070 Ti Super 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.
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 les performances du V100 et du RTX 4070 Ti Super 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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