Reële prestatievergelijking tussen de V100 en RTX 4080 Super Pro, gebaseerd op 45 gestandaardiseerde AI-benchmarks verzameld uit onze productiefleet. De testresultaten tonen aan dat de V100 slechts 3 van de 45 benchmarks wint (een winpercentage van 7%), terwijl de RTX 4080 Super Pro in 42 tests scoort. Alle benchmarkgegevens worden automatisch verkregen vanuit actieve huurservers, waardoor echte werkomstandigheden worden weergegeven.
Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken uitvoeren, is de V100 27% langzamer dan de RTX 4080 Super Pro (mediaan over 3 benchmarks). Voor Qwen/Qwen3-4B haalt de V100 401 tokens/s, terwijl de RTX 4080 Super Pro 549 tokens/s behaalt (27% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 3 high-throughput tests, waardoor de RTX 4080 Super Pro beter geschikt is voor productie API-workloads.
Voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met één verzoek tegelijk is de V100 12% langzamer dan de RTX 4080 Super Pro (mediaan over 12 benchmarks). Bij het uitvoeren van gpt-oss:20b genereert de V100 113 tokens/s, terwijl de RTX 4080 Super Pro 141 tokens/s haalt (20% langzamer). De V100 wint 2 van de 12 tests voor één gebruiker, waardoor de RTX 4080 Super Pro de betere keuze is voor lokale AI-ontwikkeling.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de V100 41% langzamer dan de RTX 4080 Super Pro (mediaan over 22 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-large, voltooit de V100 0.50 afbeeldingen/minuut terwijl de RTX 4080 Super Pro 2.5 afbeeldingen/minuut bereikt (80% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 22 tests voor beeldgeneratie, waardoor de RTX 4080 Super Pro de betere keuze is voor Stable Diffusion workloads.
Voor high-concurrency vision workloads (16-64 parallelle verzoeken) levert de V100 32% lagere throughput dan de RTX 4080 Super Pro (mediaan over 4 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de V100 53 afbeeldingen/min terwijl de RTX 4080 Super Pro 175 afbeeldingen/min bereikt (70% trager). De V100 wint geen enkele van de 4 vision tests, waardoor de RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro in onze vloot. In tegenstelling tot synthetische labtests, komen deze resultaten van echte productie servers die daadwerkelijke AI workloads verwerken - waardoor u transparante, real-world prestatiegegevens krijgt.
vLLM (Hoogdoorvoerscapaciteit) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de V100 en RTX 4080 Super Pro presteren bij 16–64 gelijktijdige verzoeken – ideaal voor productiechatbots, meerdelige AI-systemen en API-servers. De Ollama-benchmarks meten de snelheid van een enkele aanvraag 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 de beeldgeneratie-benchmarks. Dit is cruciaal voor kunstwerken gegenereerd door AI, ontwerpprototypen en creatieve toepassingen. Concentreer je op de snelheid van het genereren van een enkele prompt om te begrijpen hoe de V100 en RTX 4080 Super Pro jouw afbeeldingsbelasting aanpakken.
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', gedigitaliseerd vanuit historische boeken met lettertypes uit die tijd, bij een batchgrootte van 16, waarna de snelheid wordt gemeten in bladeren per minuut voor digitalisering van documenten. Bekijk hoe de V100 en RTX 4080 Super Pro grote schaal visuele AI-processen afhandelen – essentieel voor contentcontrole, documentbewerking en automatische beelddigitalisering.
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 (Trooper AI FLOPS)-score in de eerste rij combineert alle AI-benchmarkresultaten tot één getal. Met de RTX 3090 als referentie (100 TAIFlops) geeft deze score direct een indicatie hoe de V100 en RTX 4080 Super Pro 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 4080 Super Pro Bekijk alle benchmarks