Porównanie wydajności pomiędzy V100 a RTX Pro 4500 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 45 standardowych testów sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa w 5 spośród 45 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 11%), podczas gdy RTX Pro 4500 Blackwell odnosi zwycięstwo w 40 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze czynnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
Dla serwerów API produkcyjnych i systemów AI multiagentowych obsługujących wiele współbieżnych żądań, V100 jest o 38% wolniejszy niż RTX Pro 4500 Blackwell (mediana z 3 benchmarków). Dla Qwen/Qwen3-4B, V100 osiąga 401 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 4500 Blackwell osiąga 644 tokenów/s (o 38% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 3 testów przepustowości, co czyni RTX Pro 4500 Blackwell lepiej dopasowanym do obciążeń produkcyjnych API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju z jednym żądaniem na raz, V100 jest o 19% wolniejszy niż RTX Pro 4500 Blackwell (mediana z 12 benchmarków). Uruchamiając gpt-oss:20b, V100 generuje 113 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 4500 Blackwell osiąga 151 tokenów/s (o 25% wolniejszy). V100 nie wygrywa żadnego z 12 testów dla jednego użytkownika, co czyni RTX Pro 4500 Blackwell lepszym wyborem do lokalnego rozwoju AI.
Dla obciążeń Stable Diffusion, SDXL i Flux, V100 jest o 50% wolniejszy niż RTX Pro 4500 Blackwell (mediana z 22 benchmarków). Testując sd3.5-large, V100 generuje obraz w 120 s, podczas gdy RTX Pro 4500 Blackwell osiąga 21 s/obraz (83% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 22 testów generowania obrazów, co czyni RTX Pro 4500 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
Dla obciążeń wizyjnych o wysokiej współbieżności (16–64 równoległych żądań), V100 zapewnia o 39% niższą przepustowość niż RTX Pro 4500 Blackwell (mediana z 4 benchmarków). Testując llava-1.5-7b, V100 przetwarza 53 obrazów/min, podczas gdy RTX Pro 4500 Blackwell osiąga 179 obrazów/min (71% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 4 testów wizyjnych, co czyni RTX Pro 4500 Blackwell 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 GPU typu V100 i RTX Pro 4500 Blackwell w naszej flocie. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia AI - zapewniając transparentne, realne dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) testujemy w ramach naszych badań. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak karty V100 i RTX Pro 4500 Blackwell radzą sobie z obciążeniem od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, systemów wieloagentowych AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość pojedynczego zapytania przeznaczonego dla osobistych asystentów AI oraz lokalnego rozwoju aplikacji. Spośród modeli przetestowano 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 Pro 4500 Blackwell radzą sobie z Twoimi obciążeniami graficznymi.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), wykorzystując dane rzeczywiste z życia codziennego. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizualny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym z golden retrieverem, testując rozumienie scen oraz logiczne myślenie 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 Pro A4500 Blackwell radzą sobie z pracami AI w skali produkcyjnej – kluczowe 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 TAIflopsach (Trooper AI FLOPS) wyświetlany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając karty RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIflopów), ten wynik pokazuje od razu, jak V100 i RTX Pro 4500 Blackwell 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 Pro 4500 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki