V100 vs RTX 5090 - GPU Benchmark Vergelijking

Reële prestatievergelijking tussen de V100 en RTX 5090, gebaseerd op 45 gestandaardiseerde AI-benchmarks verzameld uit onze productiefleet. De testresultaten tonen aan dat de V100 slechts 4 van de 45 benchmarks wint (een winratio van 9%), terwijl de RTX 5090 in 41 tests scoort. Alle benchmarkgegevens worden automatisch verkregen vanuit actieve huurservers, waardoor er echte werkomstandighedenprestaties beschikbaar komen.

vLLM High-Throughput Inference: V100 62% trager

Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken uitvoeren, is de V100 62% langzamer dan de RTX 5090 (mediaan over 3 benchmarks). Voor Qwen/Qwen3-8B haalt de V100 251 tokens/s, terwijl de RTX 5090 668 tokens/s haalt (62% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 3 high-throughput tests, waardoor de RTX 5090 beter geschikt is voor productie API-workloads.

Ollama Single-User Inferentie: V100 53% trager

Voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met één verzoek tegelijk, is de V100 53% langzamer dan de RTX 5090 (mediaan over 12 benchmarks). Bij het uitvoeren van deepseek-r1:32b genereert de V100 31 tokens/s, terwijl de RTX 5090 71 tokens/s haalt (56% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 12 single-user tests, waardoor de RTX 5090 de betere keuze is voor lokale AI-ontwikkeling.

Afbeeldingsgeneratie: V100 68% trager

Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de V100 68% langzamer dan de RTX 5090 (mediaan over 22 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-large, voltooit de V100 0.50 afbeeldingen/min terwijl de RTX 5090 5.2 afbeeldingen/min bereikt (90% langzamer). De V100 wint geen enkele van de 22 tests voor beeldgeneratie, waardoor de RTX 5090 de betere keuze is voor Stable Diffusion workloads.

Vision AI: V100 66% lagere doorvoer

Voor vision workloads met hoge concurrency (16-64 parallelle verzoeken) levert de V100 66% lagere throughput dan de RTX 5090 (mediaan over 4 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de V100 53 afbeeldingen/minuut terwijl de RTX 5090 336 afbeeldingen/minuut bereikt (84% trager). De V100 wint geen enkele van de 4 vision tests, waardoor de RTX 5090 de betere keuze is voor high-throughput vision AI workloads.

Bestel een GPU-server met V100 Alle benchmarks voor GPU-servers

Prestaties:
Langzamer Sneller
+XX% Betere prestaties   -XX% Slechtere prestaties
Loading...

Bezig met het laden van benchmarkgegevens...

Over deze benchmarks van V100 versus RTX 5090

Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met GPU's van het type V100 en RTX 5090 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 performance data krijgt.

LLM Inferentie Benchmarks

vLLM (Hoogdoorvoerscapaciteit) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de V100 en RTX 5090 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.

Benchmarks voor beeldgeneratie

Flux, SDXL en SD3.5-architecturen worden getest in de beeldgeneratie-benchmarks. Dit is cruciaal voor AI-kunst, ontwerpprototypen en creatieve toepassingen. Concentreer je op de snelheid van enkelvoudige prompt-generatie om te begrijpen hoe een V100 en RTX 5090 jouw beelddrukwerk belasten.

Vision AI Benchmarks

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 ouderwets kijkende vrouw in een bloemenveld samen met een goudkleurige retriever, waarbij scènevatten en visuele redeneervaardigheid getest worden bij een batchgrootte van 32 om het aantal beelden per minuut vast te stellen. TrOCR-base (ocr-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 bladzijden uit Shakespeares 'Hamlet', gescand vanuit historische boeken met lettertypes uit die periode, bij een batchgrootte van 16, waarmee de prestaties gemeten worden in bladzijden per minuut voor digitalisering van documenten. Bekijk hoe de V100 en RTX 5090 grote schaal visuele ai-workloads afhandelen – essentieel voor contentmoderatie, documentverwerking en automatische beeldanalyse.

Systeemprestaties

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.

TAIFlops Score

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 je direct zien hoe de V100 en RTX 5090 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 5090 Bekijk alle benchmarks