Porównanie wydajności pomiędzy V100 a RTX 4070 Ti Super, przeprowadzone na podstawie 36 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa w 24 spośród 36 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 67%), podczas gdy RTX 4070 Ti Super wygrywa w 12 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, V100 jest o 30% szybszy niż RTX 4070 Ti Super (mediana z 2 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, V100 osiąga 230 tokenów/s, podczas gdy RTX 4070 Ti Super osiąga 242 tokenów/s (o 5% wolniejszy). V100 wygrywa 1 z 2 testów o wysokiej przepustowości, co pokazuje, że oba są równie dobrze sprawdzają się w środowiskach produkcyjnych.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, zarówno V100, jak i RTX 4070 Ti Super zapewniają niemal identyczne czasy odpowiedzi w 6 testach benchmarkowych Ollama. Uruchamiając llama3.1:8b-instruct-q8_0, V100 generuje 83 tokenów/s w porównaniu do 73 tokenów/s dla RTX 4070 Ti Super (13% szybciej). V100 wygrywa 2 z 6 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 4070 Ti Super lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla Stable Diffusion, SDXL i obciążeń Flux, zarówno V100, jak i RTX 4070 Ti Super osiągają niemal identyczne wyniki w 20 testach porównawczych. Testując sd3.5-medium, V100 generuje obraz w 16 s/obraz, podczas gdy RTX 4070 Ti Super w 64 s/obraz (291% szybciej). V100 wygrywa 14 z 20 testów generowania obrazów, co czyni go preferowanym GPU do sztuki AI i generowania obrazów.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), zarówno V100, jak i RTX 4070 Ti Super zapewniają niemal identyczną przepustowość w 4 testach porównawczych. Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 145 obrazów/min w porównaniu do 45 obrazów/min dla RTX 4070 Ti Super (220% szybciej). V100 wygrywa 2 z 4 testów wizyjnych, pokazując, że oba GPU równie dobrze radzą sobie z produkcyjnymi obciążeniami wizyjnymi.
Zamów serwer z kartą GPU V100 Wszystkie benchmarki serwerów z kartami GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze benchmarki automatycznie z serwerów wyposażonych w karty GPU typu V100 i RTX 4070 Ti Super z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI - zapewniając transparentne, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy w ramach vLLM pokazują wydajność kart V100 i RTX 4070 Ti Super przy obsłudze 16–64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych 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.
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 V100 i RTX 4070 Ti Super radzą sobie z obciążeniem związanym z Twoimi zadaniami graficznymi.
Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane z rzeczywistych scenariuszy. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o 7 mld parametrów) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne rozumowanie wizualne przy rozmiarze partii danych wynoszącej 32, aby zgłaszać wynik jako ilość obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o 334 mln parametrach) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych ze starych książek z typografią epoki przy rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc wydajność jako stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty V100 i RTX 4070 Ti Super radzą sobie z pracami wizualnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – 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 TAIflopsów), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak V100 i RTX 4070 Ti Super 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 z kartą graficzną V100 Zamów serwer z kartą graficzną RTX 4070 Ti Super Pokaż wszystkie benchmarki