Translation in progress, please wait some minutes

V100 vs NVIDIA RTX Pro 5000 Blackwell – GPU-benchmarkvergelijking

Direct performance comparison between the V100 and RTX Pro 5000 Blackwell across 45 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the V100 winning 2 out of 45 benchmarks (4% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 43 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.

vLLM High-Throughput Inference: V100 88% slower

For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the V100 is 88% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B, the V100 reaches 251 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2010 tokens/s (88% slower). The V100 wins none out of 3 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.

Ollama Enkelgebruikersinferentie: V100 40% trager

For personal AI assistants and local development with one request at a time, the V100 is 40% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 12 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the V100 generates 31 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 54 tokens/s (43% slower). The V100 wins none out of 12 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.

Afbeeldingsgeneratie: V100 61% trager

Voor taken zoals Stable Diffusion, SDXL en Flux is de V100 61% trager dan de RTX Pro 5000 Blackwell (gemiddelde over 22 benchmarks). Bij het testen van sd3.5-medium voltooit de V100 een afbeelding in 51 seconden, terwijl de RTX Pro 5000 Blackwell dat doet in 5,5 seconden (89% trager). In geen enkel van de 22 beeldgeneratie-tests presteert de V100 beter, waardoor de RTX Pro 5000 Blackwell de voorkeurskeuze is voor Stable Diffusion-workloads.

Visie-AI: V100 met 55% lagere doorvoer

Voor hoogconcurrente visieworkloads (16–64 parallele aanvragen) levert de V100 een doorslag van 55% minder dan de RTX Pro 5000 Blackwell (mediaan over 4 benchmarks). Bij testen met llava-1.5-7b verwerkt de V100 53 afbeeldingen per minuut, terwijl de RTX Pro 5000 Blackwell 283 afbeeldingen per minuut bereikt (81% langzamer). In geen enkel geval wint de V100 bij deze 4 visietests, waardoor de RTX Pro 5000 Blackwell de voorkeurskeuze is voor workloads met hoge doorvoer in Vision AI.

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 prestatiebenchmarks van de NVIDIA V100 vs. RTX Pro 5000 Blackwell

Onze benchmarks worden automatisch verzameld vanaf servers met GPUs van het type V100 en RTX Pro 5000 Blackwell in ons aanbod. Anders dan synthetische laboratoriumtesten, zijn deze resultaten afkomstig van echte productieservers die werkelijke AI-taken verwerken – wat resulteert in transparante, real-world prestatiedata.

LLM Inferentie Benchmarks

vLLM (Hoogdoorvoersvermogen) en Ollama (Enkele-Gebruiker)-frameworks worden getest. De vLLM-benchmarks tonen hoe de V100 en RTX Pro 5000 Blackwell 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

Benchmarks voor beeldgeneratie dekken de Flux-, SDXL- en SD3.5-architecturen af. Dat is cruciaal voor generatieve AI-kunst, ontwerpprototypen en creatieve applicaties. Concentreer je op de snelheid van het gegenereerd beeld per opdracht om te begrijpen hoe de V100 en RTX Pro 5000 Blackwell met uw beelddrukwerk belastingen omgaan.

Vision AI Benchmarks

Visuele benchmarks testen multimodaal en documentverwerken onder zware gelijktijdige belasting (16-64 tegelijkertijd lopende aanvragen) met behulp van reële testdata. Het model LLaVA 1.5 7B (vision-language model met 7 miljard parameters) analyseert een foto van een ouderwetse dame in een bloemenveld samen met een goudkleurige retriever, waarbij het scenario-begrip en visuele redeneervaardigheid wordt getoetst bij een batchgrootte van 32 om afbeeldingen per minuut vast te leggen. Het systeem TrOCR-base (OCR-model met 334 miljoen parameters) verwerkt 2.750 pagina’s uit Shakespeares Hamlet, gedigitaliseerd vanuit historische boeken met typografie uit die periode, bij een batchgrootte van 16, terwijl er meetresultaten worden gegenereerd in pagina’s per minuut voor documentdigitalisering. Ontdek hoe de V100 en RTX Pro 5000 Blackwell grote schaal visuele AI-taken aanpakken – essentieel voor contentmoderatie, documentbewerking en automatische beelddigitisering.

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 (Trooper AI FLOPS)-score weergegeven 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 Pro 5000 Blackwell presteren bij AI-workloads. Lees meer over TAIFlops →

Opmerking: De resultaten kunnen variëren op basis van systeembelasting en configuratie. Deze benchmarks vertegenwoordigen mediaanwaarden uit meerdere testruns.

Order a GPU Server with V100 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks