Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy V100 a RTX 4090 Pro, przeprowadzone na podstawie 45 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że V100 wygrywa w 6 spośród 45 przypadków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 13%), podczas gdy RTX 4090 Pro odnosi zwycięstwo w 39 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone z aktywnych serwerów wypożyczalni, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI wieloagentowych obsługujących wiele jednoczesnych żądań, V100 jest o 70% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 3 testów). Dla Qwen/Qwen3-4B, V100 osiąga 401 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 1318 tokenów/s (o 70% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 3 testów przepustowości, co czyni RTX 4090 Pro lepiej dopasowanym do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem naraz, V100 jest o 32% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 12 benchmarków). Uruchamiając gpt-oss:20b, V100 generuje 113 tokenów/s, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 175 tokenów/s (36% wolniejszy). V100 nie wygrywa żadnego z 12 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem dla lokalnego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, V100 jest o 57% wolniejszy niż RTX 4090 Pro (mediana z 22 testów porównawczych). Testując sd3.5-medium, V100 wykonuje zadanie w 51 s/obraz, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 6,2 s/obraz (88% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 22 testów generowania obrazów, co czyni RTX 4090 Pro lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), V100 zapewnia przepustowość o 54% niższą niż RTX 4090 Pro (mediana z 4 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 53 obrazów/min, podczas gdy RTX 4090 Pro osiąga 266 obrazów/min (80% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 4 testów wizyjnych, co czyni RTX 4090 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 posiadających karty graficzne typu V100 i RTX 4090 Pro 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 (Jednouserowe). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart V100 i RTX 4090 Pro przy obsłudze 16–64 równoległych żądań – 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. Spośród przetestowanych modeli znajdują się 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 4090 Pro radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego natężenia (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 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) 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 4090 Pro radzą sobie z pracami wizyjnej 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) 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 V100 i RTX 4090 Pro porównują się ogólnie pod kątem obciążenia pracą 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 V100 Zamów serwer GPU z kartą RTX 4090 Pro Pokaż wszystkie benchmarki