Bezpośrednie porównanie wydajności między V100 i RTX Pro 4000 Blackwell na podstawie 45 ustandaryzowanych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa 21 na 45 testów (wskaźnik wygranych 47%), podczas gdy RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa 24 testy. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, zapewniając dane dotyczące wydajności w realnych warunkach.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI z wieloma agentami, przetwarzających wiele jednoczesnych żądań, V100 jest o 55% szybsze niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 3 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, V100 osiąga 401 tokenów/s w porównaniu do 258 tokenów/s dla RTX Pro 4000 Blackwell (55% szybsze). V100 wygrywa 2 z 3 testów o wysokiej przepustowości, co czyni go lepszym wyborem dla chatbotów produkcyjnych i przetwarzania wsadowego.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym zapytaniem na raz, zarówno V100, jak i RTX Pro 4000 Blackwell zapewniają niemal identyczny czas odpowiedzi w 12 testach porównawczych Ollama. Uruchamiając qwen3:32b, V100 generuje 30 tokenów/s w porównaniu do 9,6 tokenów/s dla RTX Pro 4000 Blackwell (211% szybciej). V100 wygrywa 9 z 12 testów dla jednego użytkownika, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla osobistych asystentów kodowania i prototypowania.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, V100 jest o 29% wolniejszy niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 22 testów porównawczych). Testując sd3.5-medium, V100 generuje 3,7 obrazów/min w porównaniu do 1,9 obrazów/min dla RTX Pro 4000 Blackwell (91% szybciej). V100 wygrywa 4 z 22 testów generowania obrazów, co czyni RTX Pro 4000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16-64 równoległych żądań), V100 zapewnia przepustowość o 13% niższą niż RTX Pro 4000 Blackwell (mediana z 4 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 145 obrazów/min w porównaniu do 66 obrazów/min dla RTX Pro 4000 Blackwell (121% szybciej). V100 wygrywa 1 z 4 testów wizyjnych, co czyni RTX Pro 4000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń wizyjnej sztucznej inteligencji o wysokiej przepustowości.
Zamów serwer GPU z V100 Wszystkie testy wydajności serwerów GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Zbieramy nasze dane porównawcze automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu V100 i RTX Pro 4000 Blackwell 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.
Testujemy oba vLLM (Wysoka Przepustowość) i Ollama (Użytkownik Pojedynczy) frameworki. Testy vLLM pokazują, jak V100 i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z 16-64 jednoczesnymi zapytaniami - idealne do chatbotów produkcyjnych, systemów AI multiagentowych i serwerów API. Testy Ollama mierzą szybkość pojedynczego zapytania dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. Testowane modele obejmują Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1i inne.
Testy generowania obrazów obejmują Flux, SDXL, and SD3.5 architektury. Jest to kluczowe dla generowania grafiki AI, prototypowania projektów i aplikacji twórczych. Skoncentruj się na szybkości generowania pojedynczych promptów, aby zrozumieć, jak V100 i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z Twoimi obciążeniami związanymi z obrazami.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów z wysokie obciążenie współbieżne (16-64 żądań równoległych) wykorzystując dane z rzeczywistych testów. LLaVA 1.5 7B (Model wizyjno-językowy z 7 miliardami parametrów) analizuje fotografię starszej kobiety na polu kwiatów z golden retrieverem, testując rozumienie sceny i wnioskowanie wizualne w rozmiarze partii 32 w celu zgłoszenia. obrazów na minutę. TrOCR-base Model OCR o 334 milionach parametrów przetwarza 2750 stron dzieła Szekspira „Hamlet” zeskanowanych z historycznych książek o typografii epoki, mierząc wydajność przy wielkości partii 16. stron na minutę do digitalizacji dokumentów. Zobacz, jak V100 i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z obciążeniami pracochłonnymi w zakresie wizualnej sztucznej inteligencji – kluczowe dla moderacji 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.
Ten TAIFlops Wynik (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki testów porównawych AI w jedną liczbę. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast mówi, jak V100 i RTX Pro 4000 Blackwell wypada na tle innych pod względem obciążenia pracami związanymi ze sztuczną inteligencją. Dowiedz się więcej o TAIFlops →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wartości referencyjne reprezentują wartości medianowe z wielu uruchomień testowych.
Zamów serwer GPU z V100 Zamów serwer GPU z RTX Pro 4000 Blackwell Zobacz wszystkie testy porównawcze