Confrontazione diretta delle prestazioni tra il V100 e il RTX 5090 su 45 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il V100 vince 4 su 45 benchmark (tasso di vittoria del 9%), mentre l’RTX 5090 vince 41 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, la V100 è il 62% più lenta rispetto all’RTX 5090 (mediana su 3 benchmark). Per Qwen/Qwen3-8B, la V100 raggiunge 251 token/s mentre l’RTX 5090 ne produce 668 token/s (62% più lenta). La V100 non vince nessuno dei 3 test ad alta throughput, rendendo l’RTX 5090 più adatta ai carichi di lavoro API di produzione.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una richiesta alla volta, il V100 è il 53% più lento dell’RTX 5090 (mediana su 12 benchmark). Eseguendo deepseek-r1:32b, il V100 genera 31 tokens/s mentre l’RTX 5090 raggiunge 71 tokens/s (56% più lento). Il V100 non vince nessuno dei 12 test single-user, rendendo l’RTX 5090 la scelta migliore per lo sviluppo AI locale.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, la V100 è il 68% più lenta rispetto alla RTX 5090 (mediana su 22 benchmark). Testando sd3.5-large, la V100 completa 0,50 immagini/min mentre la RTX 5090 raggiunge 5,2 immagini/min (90% più lenta). La V100 non vince nessuno dei 22 test di generazione di immagini, rendendo la RTX 5090 la scelta migliore per i carichi di lavoro di Stable Diffusion.
Per carichi di lavoro visivi ad alta concorrenza (16-64 richieste parallele), il V100 offre una throughput del 66% inferiore rispetto all’RTX 5090 (mediana su 4 benchmarks). Testando llava-1.5-7b, il V100 elabora 53 images/min mentre l’RTX 5090 raggiunge 336 images/min (84% più lento). Il V100 non vince nessuno dei 4 test visivi, rendendo l’RTX 5090 la scelta migliore per carichi di lavoro AI visivi ad alta throughput.
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Caricamento dati di benchmark...
I nostri benchmark vengono raccolti automaticamente da macchine con GPU di tipo V100 e RTX 5090 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 V100 e RTX 5090 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. Tra i modelli testati figurano 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 di arte AI, la prototipazione di design e le applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione con un singolo prompt per comprendere come V100 e RTX 5090 gestiscono i carichi di lavoro delle sue 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. Scopra come V100 e RTX 5090 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 subito come V100 e RTX 5090 si confrontano nel complesso 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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