Porównanie wydajności pomiędzy V100 a RTX 3090 na podstawie 45 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa w 8 spośród 45 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 18%), podczas gdy RTX 3090 wygrywa w 37 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze czynnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multi-agentowych, działających z wieloma jednoczesnymi żądaniami, V100 jest o 31% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 3 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, V100 osiąga 401 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 583 tokenów/s (o 31% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 3 testów przepustowości, co czyni RTX 3090 lepiej dostosowanym do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, V100 jest o 19% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 12 benchmarków). Uruchamiając gpt-oss:20b, V100 generuje 113 tokenów/s, podczas gdy RTX 3090 osiąga 144 tokenów/s (o 22% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 12 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, V100 jest o 26% wolniejszy niż RTX 3090 (mediana z 22 testów porównawczych). Testując sd3.5-large, V100 przetwarza 1,6 obrazów/min w porównaniu do 0,72 obrazów/min dla RTX 3090 (126% szybciej). V100 wygrywa 4 z 22 testów generowania obrazów, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), V100 zapewnia przepustowość o 11% niższą niż RTX 3090 (mediana z 4 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 53 obrazów/min, podczas gdy RTX 3090 osiąga 147 obrazów/min (o 64% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 4 testów wizyjnych, co czyni RTX 3090 lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnej sztucznej inteligencji o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer z kartą GPU V100 Wszystkie benchmarki serwerów z kartami GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy wydajności są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu V100 i RTX 3090 z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart V100 i RTX 3090 przy obsłudze 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczych żądań 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. Skup się na prędkości generowania pojedynczych poleceń (promptów), aby zrozumieć, jak karty V100 i RTX 3090 radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiej równoległości (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 zgłaszać 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 V100 i RTX 3090 radzą sobie 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.
Wskaźnik 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 V100 i RTX 3090 pod względem ogólnej wydajności obliczeń dla zadań związanych z AI.
Dowiedz się więcej o TAIFlopach →
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 V100 Zamów serwer GPU z kartą RTX 3090 Pokaż wszystkie benchmarki