RTX Pro 5000 Blackwell vs V100 – porównanie wydajności w oparciu o 26 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy wykazują, że RTX Pro 5000 Blackwell zwyciężył we wszystkich 26/26 benchmarkach, podczas gdy V100 nie odniósł żadnego zwycięstwa. Wyniki są automatycznie zbierane ze zdalnych serwerów wynajmowanych, dostarczając danych dotyczących rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API i systemów AI z wieloma agentami obsługującymi jednocześnie wiele żądań, RTX Pro 5000 Blackwell okazuje się 810% szybszy od V100 ( mediana z 2 benchmarków ). Przy modelu Qwen/Qwen3-8B osiąga on 2010 tokenów/s, podczas gdy V100 oferuje tylko 251 tokenów/s (co daje wzrost prędkości o 700%). W obu testach wysokoprzepustowościowych wygrywa wynikiem 2:2, co czyni go lepszym wyborem dla aplikacji produkcyjnych takich jak chatboty czy przetwarzanie partii danych (batch processing).
W przypadku prywatnych asystentów AI oraz lokalnej pracy przy pojedynczych zapytaniach, RTX Pro 5000 Blackwell jest o 67% szybszy od V100 ( mediana wyników z 8 benchmarków ). Podczas uruchamiania modelu llama3.1:8b karta generuje 205 tokenów/s w porównaniu do 118 tokenów/s u V100 (o 73% szybciej). RTX Pro 5000 Blackwell wygrał wszystkie 8 spośród 8 testów dla pojedynczego użytkownika, co czyni ją optymalnym rozwiązaniem dla indywidualnych asystentów programistycznych oraz tworzenia prototypów.
W przypadku obciążenia Stable Diffusion, SDXL i Flux, RTX Pro 5000 Blackwell jest 448% szybszy od V100 ( mediana wyników z 12 benchmarków ). Podczas testów z modelem sd3.5-medium procesor osiąga czas wykonania wynoszący 5,5 sekundy na obraz w porównaniu do 51 sekund u V100 (o 832% szybciej). RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa wszystkie 12 spośród 12 testów generujących obrazy, czyniąc go najlepszym wyborem GPU do sztuki AI oraz generowania obrazów.
W przypadku obciążeń wizyjnych o dużej liczbie równoległych żądań (16–64), RTX Pro 5000 Blackwell oferuje przepustowość wyższą o 283% w porównaniu do V100 (wartość mediana z 2 benchmarków). Testując model llava-1.5-7b, procesor graficzny ten obsługuje 283 obrazy na minutę, podczas gdy V100 radzi sobie jedynie z 53 obrazami na minutę (czyli jest 437% szybszy). RTX Pro 5000 Blackwell wygrywa w obu testach wizyjnych, co czyni go najlepszym wyborem dla skali przemysłowych systemów przetwarzania dokumentów i zastosowań AI multimodalnej.
Zamów serwer GPU z kartą RTX Pro 5000 Blackwell Wszystkie benchmarki serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typów RTX Pro 5000 Blackwell i V100, należących do naszej puli maszyn. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te dane pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przejrzyste informacje o wydajności w warunkach rzeczywistego użytkowania.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testujemy obydwa ramy pracujące. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują wydajność kart RTX Pro 5000 Blackwell i V100 przy obsłudze 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Benchmarki Ollamy mierzą prędkość pojedynczych zapytań przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. 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 zapytania pozwala zrozumieć, jak RTX Pro 5000 Blackwell i V100 obsługują obciążenia związane z przetwarzaniem obrazów.
Testy wizyjne oceniają przetwarzanie multimodalne i dokumentów przy wysokim obciążeniu równoległym (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 ze złotym retriverem, 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 z historycznych książek z typografią epoki przy wielkości partii wynoszącej 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak radzi sobie RTX Pro 5000 Blackwell i V100 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 porównują się RTX Pro 5000 Blackwell i V100 pod względem ogólnych 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 Pro 5000 Blackwell Zamów serwer GPU z kartą V100 Pokaż wszystkie benchmarki