Porównanie wydajności pomiędzy RTX Pro 4000 Blackwell a V100 na podstawie 26 standardowych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa w 15 spośród 26 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 58%), podczas gdy V100 wygrywa w 11 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele współbieżnych żądań, RTX Pro 4000 Blackwell jest o 17% wolniejszy niż V100 (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, RTX Pro 4000 Blackwell osiąga 258 tokenów/s w porównaniu do 230 tokenów/s dla V100 (12% szybszy). RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 1 z 2 testów przepustowości, co pokazuje, że oba są równie dobrze przystosowane do wdrożeń produkcyjnych.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, zarówno RTX Pro 4000 Blackwell, jak i V100 zapewniają niemal identyczne czasy odpowiedzi w 8 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając qwen3:32b, RTX Pro 4000 Blackwell generuje 9,6 tokenów/s, podczas gdy V100 osiąga 30 tokenów/s (o 68% wolniej). RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 2 z 8 testów dla jednego użytkownika, co czyni V100 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 4000 Blackwell jest szybszy o 49% niż V100 (mediana z 12 benchmarków). Testując sd3.5-medium, RTX Pro 4000 Blackwell wykonuje zadanie w 31 s/obraz w porównaniu do 51 s/obraz dla V100 (szybciej o 65%). RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 12 z 12 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), RTX Pro 000 Blackwell zapewnia o 21% wyższą przepustowość w porównaniu do V100 (mediana z 2 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, RTX Pro 4000 Blackwell przetwarza 66 obrazów/min w porównaniu do 53 obrazów/min V100 (25% szybciej). RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 2 z 2 testów wizyjnych, co czyni go preferowanym GPU do przetwarzania dokumentów w skali produkcyjnej i AI multimodalnego.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 4000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu RTX Pro 4000 Blackwell i V100 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI - zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy ramy vLLM (Wysokiej Przetwarzalności) oraz Ollama (Jednouserowe). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak RTX Pro 4000 Blackwell i V100 radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych 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.
Flux, SDXL i SD3.5 architektury są objęte benchmarkami generowania obrazów. Jest to kluczowe dla tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty RTX Pro 4000 Blackwell i V100 radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
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 zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, 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) procesuje 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 radzi sobie RTX Pro 4000 Blackwell i V100 z pracami wizualnej sztucznej inteligencji 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) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflops), ten wynik pokazuje od razu, jak porównują się RTX Pro 4000 Blackwell i V100 pod względem ogólnej wydajności obliczeń 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 Pro 4000 Blackwell Zamów serwer GPU z kartą V100 Pokaż wszystkie benchmarki