Reële prestatievergelijking tussen de V100 en RTX 4090 Pro, gebaseerd op 45 gestandaardiseerde AI-benchmarks die verzameld zijn uit onze productiefleet. De testresultaten tonen aan dat de V100 in 6 van de 45 benchmarks wint (een winpercentage van 13%), terwijl de RTX 4090 Pro in 39 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 70% langzamer dan de RTX 4090 Pro (mediaan over 3 benchmarks). Voor Qwen/Qwen3-4B haalt de V100 401 tokens/s, terwijl de RTX 4090 Pro 1318 tokens/s behaalt (70% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 3 high-throughput tests, waardoor de RTX 4090 Pro beter geschikt is voor productie API-workloads.
Voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met één verzoek tegelijk is de V100 32% langzamer dan de RTX 4090 Pro (mediaan over 12 benchmarks). Bij het uitvoeren van gpt-oss:20b genereert de V100 113 tokens/s, terwijl de RTX 4090 Pro 175 tokens/s haalt (36% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 12 single-user tests, waardoor de RTX 4090 Pro de betere keuze is voor lokale AI-ontwikkeling.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de V100 57% langzamer dan de RTX 4090 Pro (mediaan over 22 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-medium, is de V100 voltooid in 51 s/image terwijl de RTX 4090 Pro 6,2 s/image bereikt (88% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 22 image generation tests, waardoor de RTX 4090 Pro de betere keuze is voor Stable Diffusion workloads.
Voor workloads met een hoge gelijktijdigheid voor beeldverwerking (16-64 parallelle verzoeken) levert de V100 54% lagere throughput dan de RTX 4090 Pro (mediaan over 4 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de V100 53 afbeeldingen/minuut terwijl de RTX 4090 Pro 266 afbeeldingen/minuut behaalt (80% trager). De V100 wint geen enkele van de 4 beeldtests, waardoor de RTX 4090 Pro de betere keuze is voor vision AI workloads met een hoge throughput.
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 4090 Pro in onze vloot. In tegenstelling tot synthetische labtests, komen deze resultaten van echte productieservers die daadwerkelijke AI-workloads verwerken - waardoor u transparante, real-world prestatiedata krijgt.
vLLM (Hoogdoorvoerscapaciteit) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de V100 en RTX 4090 Pro 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 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 prompt-generatie om te begrijpen hoe de V100 en RTX 4090 Pro 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 (een 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 scènevatten en visuele redeneervaardigheden getest worden bij een batchgrootte van 32 om het aantal beelden per minuut vast te stellen. TrOCR-base (een OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 pagina’s uit Shakespeares Hamlet die zijn gescand uit historische boeken met lettertypes uit die periode, bij een batchgrootte van 16, waarna het aantal pagina’s per minuut gemeten wordt voor digitalisering van documenten. Bekijk hoe de V100 en RTX 4090 Pro grote schaal visuele AI-last kunnen afhandelen – essentieel voor contentmoderatie, documentverwerking en automatische beeldanalyse.
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 de RTX 3090 als referentiepunt (100 TAIFlops) laat deze score direct zien hoe de V100 en RTX 4090 Pro presteren voor 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 4090 Pro Alle benchmarks bekijken