Porównanie bezpośredniej wydajności pomiędzy V100 a RTX 5090, przeprowadzone na podstawie 45 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa w 4 spośród 45 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 9%), podczas gdy RTX 5090 wygrywa w 41 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie gromadzone ze zdalnych serwerów wypożyczonych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, obsługujących wiele współbieżnych żądań, V100 jest o 62% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 3 testów). Dla Qwen/Qwen3-8B, V100 osiąga 251 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 668 tokenów/s (o 62% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 3 testów przepustowości, co sprawia, że RTX 5090 jest lepiej dostosowany do obciążeń produkcyjnych API.
Dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, V100 jest o 53% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 12 benchmarków). Uruchamiając deepseek-r1:32b, V100 generuje 31 tokenów/s, podczas gdy RTX 5090 osiąga 71 tokenów/s (o 56% wolniejszy). V100 nie wygrywa żadnego z 12 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, V100 jest o 68% wolniejszy niż RTX 5090 (mediana z 22 testów porównawczych). Testując sd3.5-large, V100 generuje 0.50 obrazów/min, podczas gdy RTX 5090 osiąga 5.2 obrazów/min (o 90% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 22 testów generowania obrazów, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 zapytań równoległych), V100 zapewnia przepustowość o 66% niższą niż RTX 5090 (mediana z 4 testów porównawczych). Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 53 obrazów/min, podczas gdy RTX 5090 osiąga 336 obrazów/min (84% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 4 testów wizyjnych, co czyni RTX 5090 lepszym wyborem dla obciążeń AI wizyjnych 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 5090 w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI - zapewniając przejrzyste, rzeczywiste dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność V100 i RTX 5090 przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych 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.
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 polecenia pozwala zrozumieć, jak karty V100 i RTX 5090 radzą sobie z obciążeniem związanym z pracą nad obrazami.
Testy wizyjne oceniają 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 retriverem labrador, 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) procesuje 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 5090 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 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 5090 porównują się pod względem ogólnej wydajności obliczeń dla zadań 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 V100 Zamów serwer GPU z kartą RTX 5090 Pokaż wszystkie benchmarki