GPU Benchmark Vergelijking voor AI

Vergelijk de prestaties in de praktijk van onze GPU-vloot voor AI-workloads. Alle benchmarks worden automatisch verzameld van actieve servers.

Prestaties:

Langzamer Sneller

Kleuren zijn relatief binnen elke benchmarkrij

Benchmarktypen:
vLLM Benchmark voor hoge doorvoer - meet inferentie met maximaal 64 gelijktijdige verzoeken (varieert per GPU-model en VRAM). Het beste voor API-servers en productie-workloads.
Ollama Benchmark voor één gebruiker - meet de inferentiesnelheid voor één verzoek tegelijk. Het beste voor lokaal/persoonlijk gebruik.
IMG Benchmark voor beeldgeneratie - meet de prestaties van Stable Diffusion, SDXL, Flux en SD3.5 (afbeeldingen/minuut of s/afbeelding).
VIS Vision AI benchmark - meet de beeldherkenning van VLM's (afbeeldingen/min) en OCR-documentverwerking (pagina's/min) met 16-64 gelijktijdige verzoeken.
CPU CPU-prestaties - meet enkelvoudige en meerkernbewerkingen per seconde voor voorbewerking en tokenisatie.
NVME Opslagsnelheid - meet de lees- en schrijfsnelheden van NVMe (MB/s) voor het laden van datasets en het opslaan van model checkpoints.

📊

TAIFlops = Real AI Performance Index (RTX 3090 = 100 basislijn)
Berekend op basis van echte LLM-, visie- en beeldverwerkingstaken met behulp van het meetkundig gemiddelde.

Bezig met het laden van benchmarkgegevens...

Alle Vergelijkingen

Verken deze GPU-vergelijkingen één voor één:

Hoe we GPU-prestaties testen

Elke GPU in onze verhuurvloot ondergaat continue prestatie-tests om u transparante, real-world data te bieden. In tegenstelling tot synthetische benchmarks die in gecontroleerde laboratoria worden uitgevoerd, komen onze resultaten van daadwerkelijke productieservers die echte workloads verwerken. Elke server rapporteert automatisch meerdere keren gedurende zijn levensduur prestatiegegevens, waardoor een uitgebreide dataset ontstaat die de werkelijke operationele mogelijkheden weergeeft in plaats van geïdealiseerde scenario's.

Ons GPU-park

Onze infrastructuur omvat meerdere generaties GPUs om verschillende werkbelastingen en budgetten te bedienen. De RTX Pro 6000 Blackwell vertegenwoordigt onze vlaggenschipcategorie met een enorme VRAM-capaciteit, ideaal voor het trainen van grote modellen en het uitvoeren van de grootste LLMs zonder kwantisering. De RTX 5090 levert uitzonderlijke prestaties per enkele GPU met geavanceerde Ada Lovelace-architectuur, waarbij hij uitblinkt bij inferentietaken waar brute snelheid het meest telt.

Voor productie-AI-workloads blijft de A100 de gouden standaard voor datacenters met tensorcores die zijn geoptimaliseerd voor transformerarchitecturen en uitstekende ondersteuning voor Multi-Instance GPU (MIG). De RTX 4090 en RTX 4090 Pro bieden uitzonderlijke prijs-prestatieverhoudingen en verwerken het grootste deel van LLM-inferentietaken en beeldgeneratiewerkzaamheden met indrukwekkende efficiëntie. Onze RTX 3090-vloot biedt betaalbare toegang tot krachtige hardware, terwijl de V100 en RTX A4000-kaarten lichtere taken en ontwikkelomgevingen bedienen waar kostenoptimalisering prioriteit heeft.

LLM-inferentietesten

We evalueren de prestaties van taalmodellen met behulp van twee verschillende frameworks die realistische gebruikspatronen weerspiegelen:

vLLM High-Throughput Benchmarks meten hoe GPU's presteren onder productielast met meerdere gelijktijdige verzoeken. Met behulp van FP8-kwantisering op nieuwere architecturen (bijvoorbeeld NVIDIA Ada-GPU’s zoals de 40-Serie en latere modellen) of bfloat16 op oudere GPU’s voor optimale efficiëntie, verwerkt vLLM tegelijkertijd 16 tot 64 parallele verzoeken (afhankelijk van de GPU-VRAM-capaciteit). Uw server blijft volledig privé – hoge doorvoer betekent simpelweg dat deze meerdere verzoeken tegelijk afhandelt, ideaal voor professionele chatbots die veel gebruikers bedienen, multi-agent-AI-systemen waarbij agenten parallel communiceren, of batchverwerkingspijplijnen. GPU's met meer VRAM kunnen nog meer gelijktijdige verzoeken aan, waardoor de RTX Pro 6000 en A100 bijzonder sterk scoren in deze benchmark.

Ollama Enkele-Gebruiker Prestatie Metingen meten de brute inferentiesnelheid voor één verzoek tegelijk – het gevoel dat je ervaart bij het uitvoeren van een lokale chatbot of persoonlijke AI-assistent. Deze resultaten tonen de snelste mogelijke responsetijd zonder wachtrijen of batchverwerking. Als je een persoonlijke codeassistent bouwt, privédocumentanalyse uitvoert of prototypeert voordat je schaalt, geven deze Ollama prestatiemetingen precies aan hoe reageerbaar je GPU zich zal voelen.

Onze tests omvatten modellen, gaande van efficiënte varianten met 8 miljard parameters zoals Llama 3.1 en Qwen3, tot aan veeleisende modellen met 70B+ parameters, waaronder DeepSeek-R1 en GPT-OSS. De tokensnelheid (aantal tokens per seconde) beïnvloedt rechtstreeks hoe snel uw chatbots antwoorden, hoe vlot documenten verwerkt kunnen worden en de totale gebruikerservaring in gespreks-AI-applicaties.

Afbeeldinggeneratietesten

Stable Diffusion 1.5 en de volledige schaal van lichte tot zware diffusiemodelbenchmarks, variërend van lichtgewicht Stable Diffusion 1.5 tot bronintensieve architecturen zoals Flux en SD3.5-large. Wij meten zowel doorvoer (afbeeldingen per minuut) voor batchverwerkingscenario’s als latentie (seconden per afbeelding) voor interactieve applicaties. De resultaten van SDXL-Turbo zijn vooral relevant voor realtime-generatie, terwijl standaardbenchmarks voor SDXL en Flux kwaliteitsgerichte productieworkloads weerspiegelen.

Vision AI Testen

Visuele benchmarktests evalueren de prestaties van multimodale en documentverwerking onder zware gelijktijdige belasting (16–64 parallele verzoeken), om realistische productiedoorvoer te meten. Hierbij maken we gebruik van echte wereldtestgegevens om nauwkeurigheid te garanderen.

Visie-taalmodeltesten: LLaVA 1.5 7B (multimodaal model met 7 miljard parameters) verwerkt een foto van een oudere vrouw op een bloemenveld met een gouden retrieverhond. Het model moet de scène beschrijven, objecten identificeren en vragen beantwoorden over de inhoud van het beeld. Bij uitvoering met een batchgrootte van 32 (32 gelijktijdige afbeeldingsanalyses), meten we afbeeldingen per minuut, cruciaal voor applicaties zoals analyse van productfoto’s, contentmoderatie, visuele Q&A-systemen of geautomatiseerd massaal afbeeldingstaggen.

OCR-documentverwerking: TrOCR-base (een transformergebaseerd OCR-model met 334 miljoen parameters) scant historische tekst uit Shakespeares Hamlet – authentieke boekpagina’s uit eeuwen geleden met typering van die tijd en verouderde papiertextuur. Om de doorvoer in pagina’s per minuut nauwkeurig te meten, repliceren we deze gescande pagina’s om een testcorpus van 2.750 pagina’s te creëren, wat echte werkbelastingen voor digitaal maken van documenten nabootst. Met een batchgrootte van 16 (16 tegelijkertijd verwerkte pagina’s) meten we pagina’s per minuut, bedoeld voor automatische documentverwerking, factuurscanning, digitalisering van historische archieven en grootschalige workflows voor tekstextractie. Een hogere doorvoer betekent dat uw GPU meer gelijktijdige gebruikers kan afhandelen of grotere documentbatchjes sneller kan verwerken.

Systeemprestaties

GPU-prestaties alleen vertellen niet het hele verhaal. Onze benchmarktests omvatten CPU-compute power (single-core en multi-core operaties per seconde), wat van invloed is op gegevensverwerking, tokenisatie en modelladen tijden. NVMe opslagssnelheden bepalen hoe snel grote datasets kunnen worden geladen, modellen kunnen worden opgeslagen (checkpoints) en tussen verschillende AI-projecten kan worden gewisseld. Deze factoren vormen kritieke knelpunten bij grootschalige training of het bedienen van meerdere tegelijkertijd actieve gebruikers.

Gegevenskwaliteit: Alle metingen vertegenwoordigen gemiddelde waarden uit meerdere testruns op verschillende tijdstippen en systeemtoestanden. Prestatie kan variëren afhankelijk van thermische omstandigheden, gelijktijdige werkbelastingen en stuurprogrammaversies. Onze historische dataverzameling zorgt voor steeds nauwkeurigere gemiddelden naarmate de tijd vordert.

Waarom we de TAIFlops GPU Score hebben gemaakt

Hoe vergelijk je nu eigenlijk GPUs voor echte AI-workloads? Als AI-ontwikkelaars stuitten wij zelf op een frustrerend probleem: NVIDIA publiceert theoretische TFLOPS-specificaties, maar die synthetische getallen vertellen niets over hoe uw LLMs draaien of hoe snel uw beeldgeneratie zal zijn. Een GPU met 100 TFLOPS kan bijvoorbeeld beter presteren dan één met 150 TFLOPS bij daadwerkelijke inferentietaken, dankzij factoren zoals bandbreedte van het geheugen, de efficiëntie van tensor-cores of softwareoptimalisaties.

Als je kiest tussen een RTX 4090, A100 of RTX 5090 voor jouw productie-API, dan heb je geen zin in theoretische piekprestaties onder ideale laboratoriumomstandigheden. Wat je wilt weten is: Welke GPU levert snellere inferentie op voor Llama 3.1 70B? Welke verwerkt SDXL-afbeeldingen efficiënter? Welke presteert beter bij visiewerkbelastingen?

Wij hebben de TAIFlops (Trooper AI FLOPS)-score ontwikkeld om precies dit probleem op te lossen. Het is een enkel getal dat werkelijke AI-prestaties in de praktijk weergeeft over de werkbelastingen die voor ontwikkelaars daadwerkelijk van belang zijn:

Grote Taalmodellen – Tokengegeneratiesnelheid voor chatbots, code-assistenten en documentverwerking
Afbeeldingsgeneratie – Hoe snel je afbeeldingen kunt maken met Stable Diffusion, SDXL en Flux
Visie-AI – Doorvoer voor beeldanalyse met Vision-Language-modellen en document-OCR
Productielast – Prestatie onder gelijktijdige verzoeken, niet alleen voor enkelgebruiksscenario’s

Echte productieservers leveren de TAIFlops-scores uit onze vloot die daadwerkelijke AI-workloads verwerken. Elke score is het gemiddelde van honderden benchmarkruns op echte hardware die klanten bedient. Bijvoorbeeld: als een GPU 300 TAIFlops scoort, presteert deze ongeveer 3× sneller dan de RTX 3090 bij echte AI-taken.

TAIFlops GPU Prestatierangschikking

Echte wereldprestatiescores voor AI. RTX 3090 = 100 basiswaarde. Hoger is beter.

Hoe de TAIFlops Score wordt berekend

TAIFlops maakt gebruik van een wiskundig rigoureuze aanpak om u nauwkeurige, vergelijkbare prestatiemetingen te bieden. Hier is de volledige methodologie:

1. Basis Referentie GPU

We gebruiken de RTX 3090 24GB als onze baselinemeting op exact 100 TAIFlops. Waarom de RTX 3090? Deze is breed gedistribueerd, goed bekend en stelt solide middelgrote AI-prestaties voor. Het vormt het referentiepunt van '1× snelheid' – alle andere prestaties worden hierop afgestemd.

2. Het verzamelen van real-world benchmarks

Elke GPU in onze verhuurvloot voert automatisch uitgebreide benchmarks uit, meerdere keren gedurende de hele levensduur. We verzamelen:

vLLM Hoogdoorvaartvermogen – LLM-inferentie met 16–64 gelijktijdige verzoeken (Llama 3.1 8B/70B, Qwen3, DeepSeek-R1, enz.)
Ollama Single-User – Individuele verwerkingsnelheid voor persoonlijke AI-assistenten
Afbeeldingsgeneratie – Stable Diffusion 1.5, SDXL, SDXL-Turbo, Flux Schnell, SD3.5
Visie-AI – LLaVA 1.5 7B voor beeldbegrip (beelden/min), TrOCR-base voor OCR (pagina's/min)

Elke benchmark wordt 10+ keer uitgevoerd om statistische betrouwbaarheid te garanderen. We slaan elk resultaat op in onze database, waarbij we een uitgebreide prestatiedataset opbouwen in de loop van de tijd.

3. Verhoudingen van de computerprestaties

Voor elke benchmark waarbij zowel de test-GPU als de RTX 3090 basislijn data hebben, berekenen we een performance ratio:

ratio = test_gpu_value / baseline_gpu_value

Deze ratio geeft aan hoe vaak sneller (of langzamer) de test-GPU presteert in vergelijking met onze basislijn. Een ratio van 1,50 betekent dat de GPU 50% sneller is dan de RTX 3090, terwijl 0,80 betekent dat deze 20% langzamer is.

Belangrijk: Bij "lager is beter" metingen (zoals seconden/beeld) keren we deze om – als een GPU bijvoorbeeld 2.61 s/beeld nodig heeft en de RTX 3090 er 5.40 s voor gebruikt, berekenen we het rapport als 5.40 / 2.61 = 2,07× sneller.

4. Geometrisch Gemiddelde Over Alle Benchmarks

Hier gebeurt de magie. We gebruiken geen eenvoudig gemiddelde omdat dat statistisch onjuist zou zijn – een GPU die op één benchmark 2x sneller is en op een ander 1x niet echt ‘over het algemeen 1,5x sneller’ is. In plaats daarvan gebruiken we de geometrische middenwaarde:

geometric_mean = (ratio₁ × ratio₂ × ratio₃ × ... × ratioₙ)^(1/n)

Het meetkundig gemiddelde verwerkt multiplicatieve relaties correct. Als een GPU consequent 1,5x sneller is in alle benchmarks, dan is het meetkundig gemiddelde 1,5x. Als het 2x sneller is op de helft van de benchmarks en 1x op de andere helft, dan laat het meetkundig gemiddelde correct ~1,41x zien (niet 1,5x van een simpel gemiddelde).

5. Omrekenen naar TAIFlops

Uiteindelijk schalen we het meetkundig gemiddelde naar onze 100-punt basislijn:

TAIFlops = geometric_mean × 100

Dus als de meetkundige gemiddelde van de GPU over alle AI-benchmarks 2,02x de RTX 3090 is, scoort deze 202 TAIFlops. Als een andere GPU gemiddeld 0,55x scoort, scoort deze 55 TAIFlops.

6. Wat maakt TAIFlops nauwkeurig

Echte productieworkloads – Niet synthetische laboratoriumbenchmarks, maar daadwerkelijke taken uit operationele servers
Uitgebreide dekking – Omvat LLMs (zowel doorvoer als single-user), beeldgeneratie en visuele AI
Statistische Strenge – De geometrische gemiddelde verwerkt prestatieratio’s correct; het gemiddelde van honderden benchmarkruns garandeert betrouwbaarheid
Automatische updates – De scores verbeteren naarmate er meer gegevens worden verzameld en nieuwe benchmarktypes worden toegevoegd
Gelijke vergelijkingen – Alleen benchmarks waar beide GPUs gegevens voor hebben worden meegenomen in het meetkundig gemiddelde. GPUs met een bredere dekking van benchmarks profiteren natuurlijk door meer echte werkbelastingen weer te geven.

7. TAIFlops-scores lezen

TAIFlops geeft je directe prestatievergelijkingen:

377 TAIFlops (RTX Pro 6000 Blackwell) = 3,77× sneller dan de RTX 3090-basiswaarde
207 TAIFlops (RTX 5090) = 2,07× sneller dan de basiswaarde
100 TAIFlops (RTX 3090) = Het basisreferentiepunt
51 TAIFlops (RTX A4000) = 0,51× de basissnelheid

Wanneer je twee GPU's vergelijkt, deel je hun TAIFlops: een 238 TAIFlops GPU (RTX 4090 Pro) is 238/207 = 1,15x sneller dan een 207 TAIFlops GPU (RTX 5090) over alle AI-workloads.

8. Transparantie & Reproduceerbaarheid

Elk benchmarkresultaat dat in de TAIFlops-berekeningen wordt gebruikt, is zichtbaar in de tabel hierboven. U kunt de exacte token/s, afbeeldingen/minuut en pagina's/minuut waarden voor elke GPU en model zien. Deze transparantie betekent dat u kunt:

Controleer of onze berekeningen eerlijk en nauwkeurig zijn
Richt u op specifieke benchmarks die relevant zijn voor uw use case
Begrijp waarom één GPU beter scoort dan een andere
Neem weloverwogen beslissingen op basis van echte data, niet op basis van marketingclaims.

Kernpunt: TAIFlops levert je een enkelvoudig, betrouwbaar getal dat gebaseerd is op echte productiedata. Wanneer je bij ons een GPU huurt, weet je precies welke prestaties je krijgt – geen verrassingen, geen opgeblazen marketingcijfers, alleen nauwkeurige AI-prestatie-scores uit de werkelijkheid.

GPU-server bestellen Onze voordelen