Comparaison directe des performances entre le V100 et le RTX 4080 Super Pro, basée sur 45 références standardisées d'IA collectées depuis notre parc de production. Les tests montrent que le V100 remporte 3 résultats parmi les 45 (taux de victoire de 7 %), tandis que l’RTX 4080 Super Pro en gagne 42. Tous les résultats des benchmarks sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance dans un environnement réel.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, le V100 est 27 % plus lent que le RTX 4080 Super Pro (médiane sur 3 références). Pour Qwen/Qwen3-4B, le V100 atteint 401 tokens/s tandis que le RTX 4080 Super Pro atteint 549 tokens/s (27 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 3 tests de haut débit, ce qui fait du RTX 4080 Super Pro le choix le plus adapté aux charges de travail des API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la V100 est 12 % plus lente que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 12 références). En exécutant gpt-oss:20b, la V100 génère 113 tokens/s tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 141 tokens/s (20 % plus lente). La V100 remporte 2 tests sur 12 pour un seul utilisateur, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la V100 est 41 % plus lente que la RTX 4080 Super Pro (médiane sur 22 benchmarks). Lors du test de sd3.5-large, la V100 complète 0,50 image/min tandis que la RTX 4080 Super Pro atteint 2,5 images/min (80 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 22 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16-64 requêtes parallèles), le V100 offre un débit inférieur de 32 % à celui du RTX 4080 Super Pro (médiane sur 4 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, le V100 traite 53 images/min tandis que le RTX 4080 Super Pro atteint 175 images/min (70 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 4 tests de vision, ce qui fait du RTX 4080 Super Pro le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.
Commander un serveur GPU avec NVIDIA V100 Tous les benchmarks des serveurs GPU
Chargement des données de référence...
Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type V100 et RTX 4080 Super Pro de notre parc. Contrairement aux tests de 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 deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le V100 et le RTX 4080 Super Pro 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 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 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 4080 Super Pro 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 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, 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 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 cartes graphiques V100 et RTX 4080 Super Pro 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 IA en 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 4080 Super Pro 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.
Commander un serveur GPU avec NVIDIA V100 Commander un serveur GPU avec RTX 4080 Super Pro Consulter tous les benchmarks