Comparaison directe des performances entre le V100 et le RTX 5090, basée sur 45 benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de production. Les tests montrent que le V100 remporte 4 des 45 benchmarks (taux de victoire de 9 %), tandis que l’RTX 5090 en gagne 41. Tous les résultats sont automatiquement recueillis à partir de serveurs loués actifs, offrant ainsi des données de performance réelles.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, le V100 est 62 % plus lent que le RTX 5090 (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-8B, le V100 atteint 251 tokens/s tandis que le RTX 5090 atteint 668 tokens/s (62 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 3 tests de haut débit, ce qui fait du RTX 5090 un choix plus adapté aux charges de travail API de production.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, la V100 est 53 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 12 benchmarks). En exécutant deepseek-r1:32b, la V100 génère 31 tokens/s tandis que la RTX 5090 atteint 71 tokens/s (56 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 12 tests utilisateurs uniques, ce qui fait de la RTX 5090 le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la V100 est 68 % plus lente que la RTX 5090 (médiane sur 22 benchmarks). En testant sd3.5-large, la V100 effectue 0,50 images/min tandis que la RTX 5090 atteint 5,2 images/min (90 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 22 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX 5090 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 66 % à celui du RTX 5090 (médiane sur 4 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, le V100 traite 53 images/min tandis que le RTX 5090 atteint 336 images/min (84 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 4 tests de vision, ce qui fait du RTX 5090 le meilleur choix pour les charges de travail de vision IA à haut débit.
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Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type V100 et RTX 5090 de notre flotte. Contrairement aux tests de laboratoire synthétiques, ces résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail d'IA réelles - vous offrant des données de performance transparentes et concrètes.
Nous testons les deux cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le V100 et le RTX 5090 se comportent avec 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 designs et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les cartes graphiques V100 et RTX 5090 gèrent vos charges de travail en matière d’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 cartes graphiques V100 et RTX 5090 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 de référence en IA pour n’en former qu’un seul chiffre. En prenant l’RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent le V100 et le RTX 5090 pour des 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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