Comparaison directe des performances entre le V100 et RTX Pro 4500 Blackwell à partir de 45 références AI standardisées collectées à partir de notre flotte de production. Les tests montrent que le V100 remporte 5 des 45 références (taux de victoire de 11%), tandis que le RTX Pro 4500 Blackwell remporte 40 tests. Tous les résultats des références sont collectés automatiquement à partir de serveurs de location actifs, fournissant des données de performance du monde réel.
Pour les serveurs API de production et les systèmes d’IA multi-agents exécutant plusieurs requêtes simultanées, le V100 est 38 % plus lent que le RTX Pro 4500 Blackwell (médiane sur 3 benchmarks). Pour Qwen/Qwen3-4B, le V100 atteint 401 tokens/s tandis que le RTX Pro 4500 Blackwell atteint 644 tokens/s (38 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 3 tests de haut débit, ce qui fait du RTX Pro 4500 Blackwell 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 19 % plus lente que la RTX Pro 4500 Blackwell (médiane sur 12 références). En exécutant gpt-oss:20b, la V100 génère 113 tokens/s tandis que la RTX Pro 4500 Blackwell atteint 151 tokens/s (25 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 12 tests pour utilisateur unique, ce qui fait de la RTX Pro 4500 Blackwell le meilleur choix pour le développement local de l'IA.
Pour les charges de travail Stable Diffusion, SDXL et Flux, la V100 est 50 % plus lente que la RTX Pro 4500 Blackwell (médiane sur 22 références). En testant sd3.5-large, la V100 se termine à 120 s/image tandis que la RTX Pro 4500 Blackwell atteint 21 s/image (83 % plus lente). La V100 ne remporte aucun des 22 tests de génération d'images, ce qui fait de la RTX Pro 4500 Blackwell le meilleur choix pour les charges de travail Stable Diffusion.
Pour les charges de travail de vision à haute concurrence (16 à 64 requêtes parallèles), le V100 délivre un débit inférieur de 39 % par rapport au RTX Pro 4500 Blackwell (médiane sur 4 benchmarks). En testant llava-1.5-7b, le V100 traite 53 images/min tandis que le RTX Pro 4500 Blackwell atteint 179 images/min (71 % plus lent). Le V100 ne remporte aucun des 4 tests de vision, ce qui fait du RTX Pro 4500 Blackwell le meilleur choix pour les charges de travail d'IA de vision à haut débit.
Commander un serveur GPU avec V100 Tous les benchmarks de serveurs GPU
Chargement des données de référence...
Nos benchmarks sont collectés automatiquement à partir de serveurs équipés de GPU de type V100 et RTX Pro 4500 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 des données de performance transparentes et du monde réel.
Nous testons les deux vLLM (Haut Débit) et Ollama (Utilisateur unique) frameworks. Les benchmarks vLLM montrent comment V100 et RTX Pro 4500 Blackwell fonctionnent avec 16 à 64 requêtes simultanées - parfait 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 personnels d'IA 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. Cela est essentiel pour la génération d'art 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 4500 Blackwell gèrent vos charges de travail d'images.
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 V100 et RTX Pro 4500 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 4500 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.
Commander un serveur GPU avec V100 Commander un serveur GPU avec RTX Pro 4500 Blackwell Voir tous les benchmarks