Directe prestatievergelijking tussen de V100 en RTX Pro 4000 Blackwell via 45 gestandaardiseerde AI-benchmarks verzameld van onze productievloot. Tests tonen aan dat de V100 21 van de 45 benchmarks wint (een winratio van 47%), terwijl de RTX Pro 4000 Blackwell 24 tests wint. Alle benchmarkresultaten worden automatisch verzameld van actieve huurservers, waardoor real-world prestatiedata wordt geleverd.
Voor productie API-servers en multi-agent AI-systemen die meerdere gelijktijdige verzoeken uitvoeren, is de V100 55% sneller dan de RTX Pro 4000 Blackwell (mediaan over 3 benchmarks). Voor Qwen/Qwen3-4B haalt de V100 401 tokens/s versus 258 tokens/s van de RTX Pro 4000 Blackwell (55% sneller). De V100 wint 2 van de 3 high-throughput tests, waardoor het de sterkere keuze is voor productie chatbots en batchverwerking.
Voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling met één verzoek tegelijk, leveren zowel de V100 als de RTX Pro 4000 Blackwell nagenoeg identieke responstijden over 12 Ollama benchmarks. Met qwen3:32b genereert de V100 30 tokens/s versus 9.6 tokens/s van de RTX Pro 4000 Blackwell (211% sneller). De V100 wint 9 van de 12 single-user tests, waardoor deze ideaal is voor persoonlijke codeerassistenten en prototyping.
Voor Stable Diffusion, SDXL en Flux workloads is de V100 29% langzamer dan de RTX Pro 4000 Blackwell (mediaan over 22 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-medium, maakt de V100 3,7 afbeeldingen/minuut af versus 1,9 afbeeldingen/minuut voor de RTX Pro 4000 Blackwell (91% sneller). De V100 wint 4 van de 22 image generation tests, waardoor de RTX Pro 4000 Blackwell de betere keuze is voor Stable Diffusion workloads.
Voor high-concurrency vision workloads (16-64 parallelle requests) levert de V100 13% lagere throughput dan de RTX Pro 4000 Blackwell (mediaan over 4 benchmarks). Bij het testen van llava-1.5-7b verwerkt de V100 145 afbeeldingen/min versus 66 afbeeldingen/min van de RTX Pro 4000 Blackwell (121% sneller). De V100 wint 1 van de 4 vision tests, waardoor de RTX Pro 4000 Blackwell de betere keuze is voor high-throughput vision AI workloads.
Bestel een GPU-server met V100 Alle GPU Server Benchmarks
Bezig met het laden van benchmarkgegevens...
Onze benchmarks worden automatisch verzameld van servers met GPU's van het type V100 en RTX Pro 4000 Blackwell in ons wagenpark. In tegenstelling tot synthetische labtests, komen deze resultaten van echte productieservers die daadwerkelijke AI-workloads verwerken - waardoor u transparante, real-world prestatiegegevens krijgt.
We testen beide vLLM (Hoge Doorvoer) en Ollama (Single-User) frameworks. vLLM benchmarks tonen hoe V100 en RTX Pro 4000 Blackwell presteren met 16-64 gelijktijdige verzoeken - perfect voor productie chatbots, multi-agent AI-systemen en API-servers. Ollama benchmarks meten de snelheid van enkele verzoeken voor persoonlijke AI-assistenten en lokale ontwikkeling. Geteste modellen omvatten Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, en meer.
Beeldgeneratie benchmarks omvatten Flux, SDXL, and SD3.5 architecturen. Dat is cruciaal voor AI-kunstgeneratie, ontwerp prototyping en creatieve toepassingen. Focus op de snelheid van het genereren van enkele prompts om te begrijpen hoe V100 en RTX Pro 4000 Blackwell uw beeld workloads verwerken.
Visie benchmarks testen multimodale en documentverwerking met hoge gelijktijdige belasting (16-64 parallelle verzoeken) met behulp van real-world testdata. LLaVA 1.5 7B (7B parameter Vision-Language Model) analyseert een foto van een oudere vrouw in een bloemenveld met een gouden retriever, om scene-understanding en visuele redenering te testen met een batchgrootte van 32 om resultaten te rapporteren. afbeeldingen per minuut. TrOCR-base (334M parameter OCR-model) verwerkt 2.750 pagina's van Shakespeares Hamlet, gescand uit historische boeken met periode-typografie bij een batchgrootte van 16, om de snelheid te meten. pagina's per minuut voor documentdigitalisering. Bekijk hoe V100 en RTX Pro 4000 Blackwell grootschalige visuele AI-workloads verwerken - cruciaal voor contentmoderatie, documentverwerking en geautomatiseerde 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 (Trooper AI FLOPS) score getoond in de eerste rij combineert alle AI benchmark resultaten in één getal. Met de RTX 3090 als basislijn (100 TAIFlops) vertelt deze score u direct hoe V100 en RTX Pro 4000 Blackwell presteren voor AI workloads. Meer informatie over TAIFlops →
Let op: de resultaten kunnen variëren afhankelijk van de systeem belasting en configuratie. Deze benchmarks vertegenwoordigen mediaanwaarden uit meerdere testruns.
Bestel een GPU-server met V100 Bestel een GPU Server met RTX Pro 4000 Blackwell Bekijk alle benchmarks