Comparaison directe des performances entre le V100 et le RTX Pro 4000 Blackwell, basée sur 45 benchmarks standardisés en IA collectés depuis notre parc de serveurs en production. Les tests montrent que le V100 remporte 21 des 45 benchmarks (taux de victoire de 47 %), tandis que le RTX Pro 4000 Blackwell l'emporte dans 24 épreuves. Tous les résultats des benchmarks sont recueillis automatiquement auprès de 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, 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 cadres vLLM (Haute Disponibilité) et Ollama (Utilisateur Unique). Les benchmarks de vLLM montrent comment le V100 et le RTX Pro 4000 Blackwell 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 designs et les applications créatives. Concentrez-vous sur la vitesse de génération à partir d'une seule invite pour comprendre comment les cartes V100 et RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell 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 d'IA en un seul chiffre. En prenant le RTX 3090 comme référence (100 TAIFlops), ce score vous indique immédiatement comment se comparent globalement les performances du V100 et de l'RTX Pro 4000 Blackwell pour les charges de travail liées à l'IA.
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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