Porównanie wydajności pomiędzy RTX 3090 a V100 na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 3090 wygrywa w 24 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 92%), podczas gdy V100 wygrywa tylko 2 testy. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów najmu, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługujących wiele równoczesnych żądań, RTX 3090 jest o 100% szybszy niż V100 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 3090 osiąga 365 tokenów/s w porównaniu do 251 tokenów/s dla V100 (szybszy o 45%). RTX 3090 wygrywa 2 z 2 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go silniejszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, RTX 3090 jest o 23% szybszy od V100 (mediana z 8 testów). Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 3090 generuje 144 tokenów/s w porównaniu do 113 tokenów/s dla V100 (27% szybszy). RTX 3090 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 3090 jest o 36% szybszy niż V100 (mediana z 12 punktów odniesienia). Testując sdxl-turbo, RTX 3090 wykonuje zadanie w 0,41 s/obraz, podczas gdy V100 w 0,66 s/obraz (60% szybciej). RTX 3090 wygrywa 12 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 3090 zapewnia o 97% wyższą przepustowość w porównaniu do V100 (mediana z 2 punktów odniesienia). Testując llava-1.5-7b, RTX 3090 przetwarza 147 obrazów/min w porównaniu do 53 obrazów/min dla V100 (178% szybciej). RTX 3090 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów na dużą skalę i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer z kartą graficzną RTX 3090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 3090 i V100 z naszej floty. W przeciwieństwie do testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) ramy pracujemy obie. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX 3090 i V100 radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych na osobiste asystenty AI i lokalny rozwój. Spośród modeli przetestowano m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.
Benchmarki generowania obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skup się na prędkości generowania pojedynczego zapytania, aby zrozumieć, jak karty RTX 3090 i V100 obsługują Twoje obciążenia graficzne.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wizualne przy wielkości partii wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę w procesie cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty RTX 3090 i V100 radzą sobie z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowe dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów oraz automatycznej analizy obrazów.
Uwzględniamy również moc obliczeniową CPU (wpływającą na tokenizację i przetwarzanie wstępne) oraz prędkość dysków NVMe (kluczową dla ładowania dużych modeli i zbiorów danych) - dający pełen obraz Twoich obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją.
Wynik w TAIflops (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak porównują się RTX 3090 i V100 pod względem ogólnej wydajności w zadanach związanych z AI.
Dowiedz się więcej o TAIflops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wyniki benchmarkowe reprezentują wartości medyczne uzyskane podczas wielu pomiarów.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 3090 Zamów serwer GPU z kartą V100 Pokaż wszystkie benchmarki