Comparaison directe des performances entre le V100 et le RTX 4090 Pro, basée sur 45 références d'évaluation standardisées en IA collectées auprès de notre parc de production. Les tests montrent que le V100 remporte 6 des 45 évaluations (taux de victoire de 13 %), tandis que l'RTX 4090 Pro en gagne 39. Tous les résultats sont automatiquement recueillis depuis nos serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance reflétant la réalité.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, le V100 est 70 % plus lent que le RTX 4090 Pro (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, le V100 atteint 401 tokens/s tandis que le RTX 4090 Pro atteint 1318 tokens/s (70 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 3 tests de haut débit, ce qui fait du RTX 4090 Pro un choix 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 32 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 12 benchmarks). En exécutant gpt-oss:20b, la V100 génère 113 tokens/s tandis que la RTX 4090 Pro atteint 175 tokens/s (36 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 12 tests pour un seul utilisateur, ce qui fait de la RTX 4090 Pro le meilleur choix pour le développement local de l’IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la V100 est 57 % plus lente que la RTX 4090 Pro (médiane sur 22 benchmarks). En testant sd3.5-medium, la V100 se termine en 51 s/image tandis que la RTX 4090 Pro atteint 6,2 s/image (88 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 22 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 4090 Pro le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à forte concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le V100 offre un débit inférieur de 54 % à celui du RTX 4090 Pro (médiane sur 4 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, le V100 traite 53 images/min tandis que le RTX 4090 Pro atteint 266 images/min (80 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 4 tests de vision, ce qui fait du RTX 4090 Pro le meilleur choix pour les charges de travail d’IA de vision à haut débit.
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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.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le V100 et le RTX 4090 Pro se comportent avec des requêtes simultanées allant de 16 à 64 – idéal pour les chatbots en production, les systèmes d’IA multi-agents ainsi que les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse des requêtes uniques pour des assistants IA personnels et le développement local. Parmi les modèles testés figurent Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, entre autres.
Les benchmarks de génération d'images couvrent les architectures Flux, SDXL et SD3.5. Cela est crucial pour la création artistique par IA, la conception de prototypes et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment le V100 et le RTX 4090 Pro 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 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 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 4090 Pro 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 4090 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.
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