Confrontazione diretta delle prestazioni tra il RTX 3090 e il V100 su 26 benchmark standardizzati di AI raccolti dalla nostra flotta produttiva. I test mostrano che il RTX 3090 vince 24 su 26 benchmark (tasso di vittoria del 92%), mentre il V100 vince 2 test. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente dai server in affitto attivi, fornendo dati sulle prestazioni nel mondo reale.
Per i server API di produzione e i sistemi AI multi-agente che gestiscono richieste concorrenti multiple, l’RTX 3090 è il 100% più veloce del V100 (mediana su 2 benchmark). Per Qwen/Qwen3-8B, l’RTX 3090 raggiunge 365 token/s rispetto ai 251 token/s del V100 (45% più veloce). L’RTX 3090 vince 2 su 2 test ad alta throughput, rendendolo la scelta più performante per chatbot di produzione e elaborazione in batch.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una singola richiesta alla volta, il RTX 3090 è il 23% più veloce del V100 (mediana su 8 benchmark). Eseguendo gpt-oss:20b, il RTX 3090 genera 144 tokens/s rispetto ai 113 tokens/s del V100 (27% più veloce). Il RTX 3090 vince 8 su 8 test per utente singolo, rendendolo ideale per assistenti di codifica personali e prototipazione.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, il RTX 3090 è il 36% più veloce del V100 (mediana su 12 benchmark). Testando sdxl-turbo, il RTX 3090 completa a 0.41 s/immagine contro i 0.66 s/immagine del V100 (60% più veloce). Il RTX 3090 vince 12 su 12 test di generazione di immagini, rendendolo la GPU preferita per l’arte AI e la generazione di immagini.
Per carichi di lavoro visivi ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), l’RTX 3090 offre una throughput del 97% superiore rispetto al V100 (mediana su 2 benchmark). Testando llava-1.5-7b, l’RTX 3090 elabora 147 immagini/min contro le 53 immagini/min del V100 (178% più veloce). L’RTX 3090 vince 2 su 2 test visivi, rendendolo la GPU preferita per l’elaborazione di documenti su scala produttiva e l’intelligenza artificiale multimodale.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da server dotati di GPU di tipo RTX 3090 e V100 nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da macchine di produzione reali che gestiscono carichi di lavoro AI effettivi, fornendo dati di performance trasparenti e basati sul mondo reale.
Testiamo entrambi i framework vLLM (High-Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni di RTX 3090 e V100 con richieste concorrenti da 16 a 64 – ideali per chatbot di produzione, sistemi AI multi-agente e server API. I benchmark di Ollama misurano la velocità di elaborazione delle singole richieste per assistenti AI personali e sviluppo locale. I modelli testati includono Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, e altri.
I benchmark sulle generazione di immagini coprono le architetture Flux, SDXL e SD3.5. Questo è fondamentale per la generazione d'arte con l'AI, la prototipazione di design e applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione di una singola prompt per comprendere come RTX 3090 e V100 gestiscono i Suoi carichi di lavoro di immagine.
I benchmark di visione testano l'elaborazione multimodale e dei documenti con carico concorrente elevato (16-64 richieste parallele) utilizzando dati di test reali. LLaVA 1.5 7B (modello linguaggio-visivo da 7B parametri) analizza una fotografia di una donna anziana in un campo di fiori con un golden retriever, testando la comprensione della scena e il ragionamento visivo a batch size 32 per riportare immagini al minuto. TrOCR-base (modello OCR da 334M parametri) elabora 2.750 pagine dell’Amleto di Shakespeare scansionate da libri storici con tipografia d'epoca a batch size 16, misurando pagine al minuto per la digitalizzazione dei documenti. Scopra come RTX 3090 e V100 gestiscono carichi di lavoro AI visivi su scala produttiva – fondamentali per la moderazione dei contenuti, l’elaborazione documentale e l’analisi automatica delle immagini.
Includiamo inoltre la potenza di calcolo del CPU (che influisce sulla tokenizzazione e sulla preelaborazione) e le velocità di archiviazione NVMe (critiche per il caricamento di modelli e dataset di grandi dimensioni) – il quadro completo per i Suoi carichi di lavoro AI.
Il punteggio TAIFlops (Trooper AI FLOPS) mostrato nella prima riga combina tutti i risultati dei benchmark AI in un unico numero. Utilizzando l’RTX 3090 come riferimento (100 TAIFlops), questo punteggio Le mostra subito come RTX 3090 e V100 si confrontino complessivamente per i carichi di lavoro AI. Scopra di più sui TAIFlops →
Nota: I risultati possono variare in base al carico di sistema e alla configurazione. Questi benchmark rappresentano valori medi derivanti da numerose esecuzioni di test.
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