Confronto diretto delle prestazioni tra il V100 e il RTX Pro 4000 Blackwell su 45 benchmark standardizzati di intelligenza artificiale raccolti dalla nostra flotta di produzione. I test mostrano che il V100 vince 19 su 45 benchmark (tasso di vittoria del 42%), mentre il RTX Pro 4000 Blackwell vince 26 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 73% più lenta rispetto alla RTX Pro 4000 Blackwell (mediana su 3 benchmarks). Per Qwen/Qwen3-4B, la V100 raggiunge 401 tokens/s mentre la RTX Pro 4000 Blackwell ne raggiunge 1468 tokens/s (73% più lenta). La V100 non vince nessuno dei 3 test ad alta throughput, rendendo la RTX Pro 4000 Blackwell più adatta per i carichi di lavoro API di produzione.
Per assistenti AI personali e sviluppo locale con una singola richiesta alla volta, sia il V100 che l’RTX Pro 4000 Blackwell offrono tempi di risposta quasi identici su 12 benchmark di Ollama. Eseguendo qwen3:32b, il V100 genera 30 token/s rispetto ai 9.6 token/s dell’RTX Pro 4000 Blackwell (211% più veloce). Il V100 vince 9 su 12 test single-user, rendendolo ideale per assistenti di codifica personali e prototipazione.
Per i carichi di lavoro di Stable Diffusion, SDXL e Flux, il V100 è il 29% più lento rispetto all’RTX Pro 4000 Blackwell (mediana su 22 benchmarks). Testando sd3.5-medium, il V100 completa a 3.7 immagini/min contro le 1.9 immagini/min dell’RTX Pro 4000 Blackwell (91% più veloce). Il V100 vince 4 su 22 test di generazione di immagini, rendendo l’RTX Pro 4000 Blackwell 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 inferiore del 13% rispetto al RTX Pro 4000 Blackwell (mediana su 4 benchmark). Testando llava-1.5-7b, il V100 elabora 145 images/min contro i 66 images/min del RTX Pro 4000 Blackwell (121% più veloce). Il V100 vince 1 su 4 test visivi, rendendo il RTX Pro 4000 Blackwell 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 dotate di GPU di tipo V100 e RTX Pro 4000 Blackwell nel nostro parco. 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 V100 e RTX Pro 4000 Blackwell 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'AI, la prototipazione di design e applicazioni creative. Concentrarsi sulla velocità di generazione di una singola richiesta per comprendere come il V100 e l'RTX Pro 4000 Blackwell 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 V100 e RTX Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell 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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