Porównanie wydajności pomiędzy V100 a RTX 4080 Super Pro, przeprowadzone na podstawie 45 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa w 3 spośród 45 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 7%), podczas gdy RTX 4080 Super Pro wygrywa w 42 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele równoczesnych żądań, V100 jest o 27% wolniejszy niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 3 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, V100 osiąga 401 tokenów/s, podczas gdy RTX 4080 Super Pro osiąga 549 tokenów/s (o 27% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 3 testów przepustowości, co czyni RTX 4080 Super Pro lepiej dostosowanym do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem naraz, V100 jest o 12% wolniejszy niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 12 testów). Uruchamiając gpt-oss:20b, V100 generuje 113 tokenów/s, podczas gdy RTX 4080 Super Pro osiąga 141 tokenów/s (20% wolniej). V100 wygrywa 2 z 12 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 4080 Super Pro lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, V100 jest o 41% wolniejsze niż RTX 4080 Super Pro (mediana z 22 benchmarków). Testując sd3.5-large, V100 generuje 0.50 obrazów/min, podczas gdy RTX 4080 Super Pro osiąga 2.5 obrazów/min (80% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 22 testów generowania obrazów, co sprawia, że RTX 4080 Super Pro jest lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), V100 zapewnia przepustowość o 32% niższą niż RTX 3080 Super Pro (mediana z 4 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 53 obrazów/min, podczas gdy RTX 3080 Super Pro osiąga 175 obrazów/min (70% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 4 testów wizyjnych, co czyni RTX 3080 Super Pro lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnych AI o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer z kartą GPU V100 Wszystkie benchmarki serwerów z kartami GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne V100 i RTX 4080 Super Pro z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane ze sztuczną inteligencją – zapewniając przejrzyste, realne dane dotyczące wydajności.
Testujemy oba ramy pracujące w trybach vLLM (Wysokiej Przetwarzalności) oraz Ollama (Jednouser). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak karty V100 i RTX 4080 Super Pro radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – 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. Testowane modele obejmują 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 zastosowań kreatywnych. Skupienie na prędkości generacji pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty V100 i RTX 4080 Super Pro radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego ładowania (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 retriverem labrador, testując rozumienie sceny oraz wnioskowanie wzrokowe przy rozmiarze partii danych 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 rozmiarze partii danych wynoszącym 16, mierząc stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty V100 i RTX 4080 Super Pro radzą sobie z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych 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 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 TAIflopów), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak V100 i RTX 4080 Super Pro 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 GPU z kartą V100 Zamów serwer GPU z kartą RTX 4080 Super Pro Pokaż wszystkie benchmarki