Confronto diretto delle prestazioni tra il RTX 4070 Ti Super e il V100 su 18 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il RTX 4070 Ti Super vince 5 su 18 benchmark (tasso di vittoria del 28%), mentre il V100 vince 13 test. Tutti i risultati dei benchmark vengono raccolti automaticamente dai server in affitto attivi, fornendo dati sulle prestazioni nel mondo reale.
Per server API di produzione e sistemi AI multi-agente che gestiscono richieste concorrenti multiple, sia l’RTX 4070 Ti Super che il V100 mostrano prestazioni quasi identiche in 1 benchmark vLLM. Per Qwen/Qwen3-4B, l’RTX 4070 Ti Super raggiunge 242 token/s rispetto ai 230 token/s del V100 (5% più veloce). L’RTX 4070 Ti Super vince 1 su 1 test ad alta throughput, rendendolo la scelta più performante per chatbot di produzione e elaborazione batch.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una singola richiesta alla volta, sia l’RTX 4070 Ti Super che il V100 offrono tempi di risposta quasi identici in 3 benchmark su Ollama. Eseguendo gpt-oss:20b, l’RTX 4070 Ti Super genera 120 tokens/s contro i 113 tokens/s del V100 (6% più veloce). L’RTX 4070 Ti Super vince 2 su 3 test per utenti singoli, rendendolo ideale per assistenti di codifica personali e prototipazione.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, sia l’RTX 4070 Ti Super che il V100 mostrano prestazioni quasi identiche in 10 benchmark. Testando sd3.5-large, l’RTX 4070 Ti Super completa 0,37 immagini/min mentre il V100 raggiunge 0,50 immagini/min (26% più lento). L’RTX 4070 Ti Super vince 2 su 10 test di generazione di immagini, rendendo il V100 la scelta migliore per i carichi di lavoro di Stable Diffusion.
Per carichi di lavoro visivi ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), sia l’RTX 4070 Ti Super che il V100 offrono una throughput quasi identica in 2 benchmark. Testando trocr-base, l’RTX 4070 Ti Super elabora 818 pagine/min rispetto alle 655 del V100 (25% più veloce). L’RTX 4070 Ti Super vince 1 su 2 test visivi, dimostrando che entrambe le GPU gestiscono egregiamente i carichi di lavoro visivi in produzione.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmarks vengono raccolti automaticamente da server dotati di GPU di tipo RTX 4070 Ti Super e V100 nella nostra flotta. A differenza dei test di laboratorio sintetici, questi risultati provengono da macchine di produzione che gestiscono carichi di lavoro AI reali, fornendo dati di performance trasparenti e corrispondenti al mondo reale.
Testiamo entrambi i framework vLLM (High-Throughput) e Ollama (Single-User). I benchmark di vLLM mostrano le prestazioni di RTX 4070 Ti Super 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 di 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’IA, la prototipazione di design e applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione di una singola richiesta per comprendere come RTX 4070 Ti Super e V100 gestiscono i Suoi carichi di lavoro relativi alle immagini.
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. Si osservi come le schede RTX 4070 Ti Super e V100 gestiscono carichi di lavoro AI visivi su scala produttiva – fondamentali per la moderazione dei contenuti, l'elaborazione dei documenti 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 immediatamente come RTX 4070 Ti Super 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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