Porównanie wydajności pomiędzy V100 a RTX Pro 4000 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 45 standardowych testów AI zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa w 21 spośród 45 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 47%), podczas gdy RTX Pro 4000 Blackwell wygrywa w 24 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
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 z kartą GPU V100 Wszystkie benchmarki serwerów z kartami 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 ramy vLLM (Wysokiej Przetwarzalności) oraz ramę Ollamy (Jednouserową). Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak karty V100 i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z 16–64 równoczesnymi żądaniami – 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. 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 aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty V100 i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem graficznym.
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 golden retrieverem, testując rozumienie sceny oraz logiczne dedukcje 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 wydajność jako stron na minutę w celu cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty V100 i RTX Pro 4000 Blackwell radzą sobie z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla modyfikacji 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 Pro 4000 Blackwell 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 Pro 4000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki