V100 vs RTX 4090 Pro - Comparaison de benchmarks GPU

Comparaison directe des performances entre le V100 et RTX 4090 Pro across 45 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the V100 winning 6 out of 45 benchmarks (13% win rate), while the RTX 4090 Pro wins 39 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.

Inférence haut débit vLLM : V100 70% plus lent

For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the V100 is 70% slower than the RTX 4090 Pro (median across 3 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the V100 reaches 401 tokens/s while RTX 4090 Pro achieves 1318 tokens/s (70% slower). The V100 wins none out of 3 high-throughput tests, making the RTX 4090 Pro better suited for production API workloads.

Inférence utilisateur unique Ollama : V100 32 % plus lent

For personal AI assistants and local development with one request at a time, the V100 is 32% slower than the RTX 4090 Pro (median across 12 benchmarks). Running gpt-oss:20b, the V100 generates 113 tokens/s while RTX 4090 Pro achieves 175 tokens/s (36% slower). The V100 wins none out of 12 single-user tests, making the RTX 4090 Pro the better choice for local AI development.

Génération d'images : V100 57 % plus lent

For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the V100 is 57% slower than the RTX 4090 Pro (median across 22 benchmarks). Testing sd3.5-medium, the V100 completes at 51 s/image while RTX 4090 Pro achieves 6.2 s/image (88% slower). The V100 wins none out of 22 image generation tests, making the RTX 4090 Pro the better choice for Stable Diffusion workloads.

Vision AI: V100 54% lower throughput

For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), the V100 delivers 54% lower throughput than the RTX 4090 Pro (median across 4 benchmarks). Testing llava-1.5-7b, the V100 processes 53 images/min while RTX 4090 Pro achieves 266 images/min (80% slower). The V100 wins none out of 4 vision tests, making the RTX 4090 Pro the better choice for high-throughput vision AI workloads.

À propos de ces benchmarks V100 vs RTX 4090 Pro

Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type V100 et RTX 4090 Pro de notre flotte. 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.

Benchmarks d'inférence LLM

Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. vLLM benchmarks show how V100 and RTX 4090 Pro perform with 16-64 concurrent requests - perfect for production chatbots, multi-agent AI systems, and API servers. Ollama benchmarks measure single-request speed for personal AI assistants and local development. Models tested include Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, et plus encore.

Repères de performance de la génération d'images

Les benchmarks de génération d'images couvrent Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. That's critical for AI art generation, design prototyping, and creative applications. Focus on single prompt generation speed to understand how V100 and RTX 4090 Pro handle your image workloads.

Tests de référence en matière de vision IA

Les benchmarks de vision testent le traitement multimodal et documentaire avec charge concurrente élevée (16-64 requêtes parallèles) en utilisant des données de test réelles. LLaVA 1.5 7B (Modèle de Langue Vision-Langue 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 la scène et le raisonnement visuel par lots de 32 pour établir un rapport. images par minute. TrOCR-base (Modèle OCR de 334M paramètres) traite 2 750 pages du Hamlet de Shakespeare numérisées à partir de livres anciens avec une typographie d'époque par lots de 16, en mesurant pages par minute for document digitization. See how V100 and RTX 4090 Pro handle production-scale visual AI workloads - critical for content moderation, document processing, and automated image analysis.

Performance du système

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.

Score TAIFlops

Le TAIFlops (Trooper AI FLOPS) score shown in the first row combines all AI benchmark results into a single number. Using the RTX 3090 as baseline (100 TAIFlops), this score instantly tells you how V100 and RTX 4090 Pro compare overall for AI workloads. En savoir plus sur TAIFlops →

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.