Comparaison directe des performances entre le V100 et RTX Pro 4000 Blackwell sur 45 références standardisées en matière d'IA collectées à partir de notre parc de serveurs en production. Les tests montrent que la V100 remporte 21 des 45 références (taux de victoire de 47 %), tandis que la RTX Pro 4000 Blackwell remporte 24 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 API de production et les systèmes d'IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, la V100 est 55 % plus rapide que la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, la V100 atteint 401 tokens/s contre 258 tokens/s pour la RTX Pro 4000 Blackwell (55 % plus rapide). La V100 remporte 2 tests sur 3 à haut débit, ce qui en fait le choix plus performant pour les chatbots de production et le traitement par lots.
Pour les assistants IA personnels et le développement local avec une seule requête à la fois, le V100 et le RTX Pro 4000 Blackwell offrent des temps de réponse presque identiques sur 12 benchmarks Ollama. En exécutant qwen3:32b, le V100 génère 30 tokens/s contre 9,6 tokens/s pour le RTX Pro 4000 Blackwell (211 % plus rapide). Le V100 remporte 9 des 12 tests en utilisateur unique, ce qui le rend idéal pour les assistants de codage personnels et le prototypage.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la V100 est 29 % plus lente que la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 22 benchmarks). En testant sd3.5-medium, la V100 effectue 3,7 images/min contre 1,9 image/min pour la RTX Pro 4000 Blackwell (91 % plus rapide). La V100 remporte 4 tests sur 22 pour la génération d'images, faisant de la RTX Pro 4000 Blackwell 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), la V100 offre un débit inférieur de 13 % à celui de la RTX Pro 4000 Blackwell (médiane sur 4 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, la V100 traite 145 images/min contre 66 images/min pour la RTX Pro 4000 Blackwell (121 % plus rapide). La V100 remporte 1 test sur 4 en matière de vision, ce qui fait de la RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell 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 ainsi des données de performance transparentes et réalistes.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment V100 et RTX Pro 4000 Blackwell fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées - idéal pour les chatbots de production, les systèmes d'IA multi-agents et les serveurs API. Les benchmarks Ollama mesurent la vitesse de requête unique pour les assistants 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 Flux, SDXL, and SD3.5 architectures. Ceci 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 V100 et RTX Pro 4000 Blackwell gèrent vos charges de travail d'image.
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 pour la numérisation de documents. Découvrez comment les V100 et RTX Pro 4000 Blackwell gèrent les charges de travail d'IA visuelle à grande échelle, essentielles pour la modération de contenu, le traitement de documents 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 TAIFlops Le score (Trooper AI FLOPS) affiché dans la première ligne combine tous les résultats des benchmarks d'IA en un seul nombre. En utilisant la RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique instantanément comment les V100 et RTX Pro 4000 Blackwell se comparent globalement pour les charges de travail d'IA. 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.
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