RTX 4090 Pro vs V100 – Porównanie wydajności GPU

Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy RTX 4090 Pro a V100, przeprowadzone na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4090 Pro wygrywa w 22 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 85%), podczas gdy V100 wygrywa w 4 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.

vLLM High-Throughput Inference: RTX 4090 Pro 348% szybszy

Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, przetwarzających wiele równoczesnych żądań, RTX 4090 Pro jest szybszy o 348% niż V100 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 4090 Pro osiąga 810 tokenów/s w porównaniu do 251 tokenów/s dla V100 (szybszy o 222%). RTX 4090 Pro wygrywa 2 z 2 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.

Inference dla pojedynczego użytkownika Ollama: RTX 4090 Pro 45% szybszy

Dla osobistych asystentów AI i lokalnego developmentu z jednym żądaniem na raz, RTX 4090 Pro jest o 45% szybszy niż V100 (mediana z 8 benchmarków). Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 4090 Pro generuje 175 tokenów/s w porównaniu do 113 tokenów/s dla V100 (szybciej o 55%). RTX 4090 Pro wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym do osobistych asystentów programistycznych i prototypowania.

Generowanie obrazów: RTX 4090 Pro 396% szybszy

Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4090 Pro jest 396% szybszy niż V100 (mediana z 12 testów porównawczych). Testując sd3.5-medium, RTX 4090 Pro wykonuje zadanie w 6,2 s/obraz, podczas gdy V100 w 51 s/obraz (733% szybciej). RTX 4090 Pro wygrywa 12 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.

Vision AI: RTX 4090 Pro o 265% wyższa przepustowość

W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX 4090 Pro zapewnia o 265% wyższą przepustowość niż V100 (mediana z 2 punktów odniesienia). Testując llava-1.5-7b, RTX 4090 Pro przetwarza 266 obrazów/min w porównaniu do 53 obrazów/min dla V100 (szybciej o 405%). RTX 4090 Pro wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej i sztucznej inteligencji multimodalnej.

Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Pro Wszystkie benchmarki serwerów GPU

Wydajność:
Wolniej Szybszy
+XX% Lepsza wydajność   -XX% Gorsza wydajność
Loading...

Ładowanie danych porównawczych...

O tych testach porównawczych RTX 4090 Pro kontra V100

Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX 4090 Pro i V100 w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI - zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.

Benchmarki wnioskowania LLM

vLLM (Wysokoprzetargowy) oraz Ollama (Jednouserowy) testujemy w ramach naszych badań. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX 4090 Pro i V100 radzą sobie z obsługą 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczego zapytania przeznaczonego dla osobistych asystentów AI oraz lokalnego rozwoju. Spośród modeli przetestowano m.in.: Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, a także inne.

Testy wydajności generowania obrazów

Wyniki benchmarków generacji obrazów obejmują architektury Flux, SDXL i SD3.5. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz zastosowań kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX 4090 Pro i V100 radzą sobie z obciążeniem związanym z Twoimi zadaniami graficznymi.

Testy wydajności sztucznej inteligencji wizualnej

Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe 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 dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4090 Pro i V100 z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów i automatycznej analizy obrazów.

Wydajność systemu

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 TAIFlops

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 RTX 4090 Pro i V100 porównują się ogólnie pod kątem obciążenia pracą z zakresu 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 4090 Pro Zamów serwer GPU z kartą V100 Pokaż wszystkie benchmarki