Comparaison directe des performances entre le V100 et RTX 4070 Ti Super sur 32 références standardisées en matière d'IA collectées auprès de notre flotte de production. Les tests montrent que le V100 remporte 20 des 32 références (taux de victoire de 63 %), tandis que le RTX 4070 Ti Super remporte 12 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance réelles.
Pour les serveurs d'API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, le V100 est 32 % plus rapide que le RTX déduit du RTX 4070 Ti Super (médiane sur 2 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, le V100 atteint 231 tokens/s tandis que le RTX 4070 Ti Super atteint 243 tokens/s (5 % plus lent). Le V100 remporte 1 test sur 2 à 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 Stable Diffusion, SDXL et Flux, le V100 et la RTX 4070 Ti Super offrent des performances presque identiques sur 16 benchmarks. En testant sdxl, le V100 termine à 9,8 images/min tandis que la RTX 4070 Ti Super atteint 14 images/min (28% plus lent). Le V100 remporte 10 des 16 tests de génération d'images, ce qui en fait le GPU préféré pour l'art et la génération d'images par IA.
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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 vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment V100 et RTX 4070 Ti Super fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées - parfait pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de traitement des requêtes uniques pour les assistants d'IA personnels et le développement local. Les modèles testés incluent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est essentiel pour la génération d'art par IA, le prototypage de conception et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les V100 et RTX 4070 Ti Super gèrent vos charges de travail d'imagerie.
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.
Remarque : les résultats peuvent varier en fonction de la charge du système et de la configuration. Ces benchmarks représentent des valeurs médianes issues de plusieurs exécutions de tests.
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