Porównanie wydajności pomiędzy RTX 4090 a V100 na podstawie 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 4090 wygrywa w 23 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 88%), podczas gdy V100 wygrywa w 3 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele współbieżnych żądań, RTX 4090 jest o 138% szybszy niż V100 (mediana z 2 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 4090 osiąga 424 tokenów/s w porównaniu do 251 tokenów/s dla V100 (szybszy o 69%). RTX 4090 wygrywa 2 z 2 testów 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 4090 jest o 46% szybszy niż V100 (mediana z 8 testów). Uruchamiając gpt-oss:20b, RTX 4090 generuje 183 tokenów/s w porównaniu do 113 tokenów/s dla V100 (szybszy o 62%). RTX 4090 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 4090 jest o 96% szybszy niż V100 (średnia z 12 testów porównawczych). Testując sdxl, RTX 4090 generuje 23 obrazy/min w porównaniu do 9,8 obrazów/min dla V100 (133% szybciej). RTX 4090 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 4090 zapewnia przepustowość o 216% wyższą niż V100 (mediana z 2 testów). Testując llava-1.5-7b, RTX 4090 przetwarza 217 obrazów/min w porównaniu do 53 obrazów/min dla V100 (311% szybciej). RTX 4090 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 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów posiadających karty graficzne typu RTX 4090 i V100 w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, wyniki te pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowe) ramy pracujemy obie. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX 4090 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. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego polecenia pozwala zrozumieć, jak karty RTX 4090 i V100 radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizualne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatowym z labradorem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wzrokowe przy wielkości partii 32, aby zgłaszać wyniki jako obrazki na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) procesuje 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy wielkości partii 16, mierząc wydajność jako strony na minutę w celu cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzą sobie karty RTX 4090 i V100 z pracą w skali przemysłowej dla sztucznej inteligencji wizualnej – kluczowe dla moderowania treści, przetwarzania dokumentów i 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 TAIflopsach (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 i V100 porównują się pod względem ogólnej wydajności dla zadań związanych z AI.
Dowiedz się więcej o TAIflopsach →
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 Zamów serwer GPU z kartą V100 Pokaż wszystkie benchmarki