Reële prestatievergelijking tussen de V100 en RTX 3090, gebaseerd op 45 gestandaardiseerde AI-benchmarks verzameld uit onze productiefleet. De testresultaten tonen aan dat de V100 in 8 van de 45 benchmarks wint (een winratio van 18%), terwijl de RTX 3090 in 37 tests scoort. Alle benchmarkgegevens worden automatisch verkregen vanuit actieve huurservers, waardoor er echte werkomstandighedenprestaties beschikbaar komen.
Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken uitvoeren, is de V100 31% langzamer dan de RTX 3090 (mediaan over 3 benchmarks). Voor Qwen/Qwen3-4B haalt de V100 401 tokens/s, terwijl de RTX 3090 583 tokens/s behaalt (31% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 3 high-throughput tests, waardoor de RTX 3090 beter geschikt is voor productie API-workloads.
Voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met één verzoek tegelijk is de V100 19% langzamer dan de RTX 3090 (mediaan over 12 benchmarks). Bij het uitvoeren van gpt-oss:20b genereert de V100 113 tokens/s, terwijl de RTX 3090 144 tokens/s haalt (22% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 12 single-user tests, waardoor de RTX 3090 de betere keuze is voor lokale AI-ontwikkeling.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de V100 26% langzamer dan de RTX 3090 (mediaan over 22 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-large, verwerkt de V100 1.6 afbeeldingen/minuut versus 0.72 afbeeldingen/minuut van de RTX 3090 (126% sneller). De V100 wint 4 van de 22 image generation tests, waardoor de RTX 3090 de betere keuze is voor Stable Diffusion workloads.
Voor high-concurrency vision workloads (16-64 parallelle requests) levert de V100 11% lagere throughput dan de RTX 3090 (mediaan over 4 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de V100 53 images/min terwijl de RTX 3090 147 images/min behaalt (64% langzamer). De V100 wint geen van de 4 vision tests, waardoor de RTX 3090 de betere keuze is voor high-throughput vision AI workloads.
Bestel een GPU-server met V100 Alle benchmarks voor GPU-servers
Bezig met het laden van benchmarkgegevens...
Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met GPU's van het type V100 en RTX 3090 in ons wagenpark. In tegenstelling tot synthetische labtests, komen deze resultaten van echte productie servers die daadwerkelijke AI workloads afhandelen - waardoor u transparante, real-world performance data krijgt.
vLLM (Hoogdoorvoerscapaciteit) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de V100 en RTX 3090 presteren bij 16–64 gelijktijdige verzoeken – ideaal voor productiechatbots, meerdelige AI-systemen en API-servers. Bij de Ollama-benchmarks wordt de snelheid van een enkele aanvraag gemeten, bedoeld voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling. Er zijn onder andere modellen zoals Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1 getest.
Flux, SDXL en SD3.5-architecturen worden getest in beeldgeneratiebenchmarks. Dit is cruciaal voor AI-kunstgeneratie, ontwerpprototypen en creatieve toepassingen. Concentreer je op de snelheid van enkelvoudige promptgeneratie om te begrijpen hoe de V100 en RTX 3090 jouw beelddrukwerk belasten.
Visuele benchmarks testen multimodaal en documentverwerken onder zware gelijktijdige belasting (16-64 tegelijkertijd lopende aanvragen) met behulp van echte testdata. LLaVA 1.5 7B (vision-language model met 7 miljard parameters) analyseert een foto van een oudere vrouw in een veld vol bloemen samen met een goudkleurige retriever, waarbij scenario-begrip en visuele logica worden getoetst bij een batchgrootte van 32 om zo beelden per minuut vast te leggen. TrOCR-base (OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 bladzijden uit Shakespeares Hamlet afkomstig uit historisch gedrukte boeken met lettertypes uit die tijd, bij een batchgrootte van 16, terwijl er wordt gemeten hoeveel bladzijden per minuut kunnen worden gedigitaliseerd. Bekijk hoe de V100 en RTX 3090 grote schaal visuele AI-processen beheren – essentieel voor contentcontrole, documentbewerking en automatische beelddigitisering.
We nemen ook CPU-rekenkracht (van invloed op tokenisatie en voorbewerking) en NVMe-opslagsnelheden (cruciaal voor het laden van grote modellen en datasets) mee - het complete beeld voor uw AI-workloads.
De TAIFlops-score (Trooper AI FLOPS) in de eerste rij combineert alle AI-benchmarkresultaten tot één getal. Met behulp van de RTX 3090 als referentie (100 TAIFlops) laat deze score je direct zien hoe de V100 en RTX 3090 presteren bij AI-taken. Lees meer over TAIFlops →
Opmerking: De resultaten kunnen variëren op basis van systeembelasting en configuratie. Deze benchmarks vertegenwoordigen mediaanwaarden uit meerdere testruns.
Bestel een GPU-server met V100 Bestel een GPU-server met RTX 3090 Bekijk alle benchmarks