Porównanie wydajności pomiędzy RTX 5090 a V100 na podstawie 26 standardowych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX 5090 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 dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami obsługującymi wiele równoczesnych żądań, RTX 5090 jest o 241% szybszy niż V100 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-8B, RTX 5090 osiąga 668 tokenów/s w porównaniu do 251 tokenów/s dla V100 (szybszy o 166%). RTX 5090 wygrywa 2 z 2 testów przepustowości, co czyni go silniejszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, RTX 5090 jest o 111% szybszy niż V100 (mediana z 8 testów). Uruchamiając llama3.1:8b, RTX 5090 generuje 264 tokenów/s w porównaniu do 118 tokenów/s dla V100 (124% szybciej). RTX 5090 wygrywa 8 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
Dla obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX 5090 jest o 329% szybszy od V100 (mediana z 12 punktów odniesienia). Testując sd3.5-large, RTX 5090 generuje 5,2 obrazów/min w porównaniu do 0,50 obrazów/min dla V100 (942% szybszy). RTX 5090 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 5090 zapewnia o 369% wyższą przepustowość niż V100 (mediana z 2 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, RTX 5090 przetwarza 336 obrazów/min w porównaniu do 53 obrazów/min dla V100 (szybciej o 537%). RTX 5090 wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów na dużą skalę i sztucznej inteligencji multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX 5090 Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne RTX 5090 i V100 w naszej infrastrukturze. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących realne obciążenia związane z AI - zapewniając transparentne, odzwierciedlające rzeczywistość dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność RTX 5090 i V100 przy obsłudze 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Spośród przetestowanych modeli znajdują się 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 5090 i V100 radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
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 scen 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 karty RTX 5090 i V100 radzą sobie z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla modyfikacji 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 RTX 5090 i V100 porównują się ogólnie pod kątem obciążeń 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 5090 Zamów serwer GPU z kartą V100 Pokaż wszystkie benchmarki