Direct performance comparison between the V100 and RTX Pro 5000 Blackwell across 45 standardized AI benchmarks collected from our production fleet. Testing shows the V100 winning 2 out of 45 benchmarks (4% win rate), while the RTX Pro 5000 Blackwell wins 43 tests. All benchmark results are automatically gathered from active rental servers, providing real-world performance data.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the V100 is 88% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 3 benchmarks). For Qwen/Qwen3-8B, the V100 reaches 251 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 2010 tokens/s (88% slower). The V100 wins none out of 3 high-throughput tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell better suited for production API workloads.
For personal AI assistants and local development with one request at a time, the V100 is 40% slower than the RTX Pro 5000 Blackwell (median across 12 benchmarks). Running deepseek-r1:32b, the V100 generates 31 tokens/s while RTX Pro 5000 Blackwell achieves 54 tokens/s (43% slower). The V100 wins none out of 12 single-user tests, making the RTX Pro 5000 Blackwell the better choice for local AI development.
Dla zadań związanych ze Stable Diffusion, SDXL i obciążeń typu Flux, karta V100 jest o 61% wolniejsza niż RTX Pro 5000 Blackwell (mediana na podstawie 22 benchmarków). Testując model sd3.5-medium, karta V100 generuje obraz w czasie 51 s/obraz, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga czas 5,5 s/obraz (89% wolniej). W żadnym z 22 testów generowania obrazu karty V100 nie wygrywa, co czyni RTX Pro 5000 Blackwell lepszym wyborem dla zadań opartych na technologii Stable Diffusion.
Dla obciążenia wizyjnego o wysokim stopniu równoległości (16–64 równoczesne zapytania), karta V100 zapewnia o 55% niższy przepływ danych niż RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana na podstawie 4 benchmarków ). Podczas testowania modelu llava-1.5-7b, V100 przetwarza 53 obrazy/minutę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga wynik 283 obrazy/minutę (o 81% wolniej). V100 nie wygrał żadnego spośród czterech testów wizyjnych, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell jest lepszym wyborem dla obciążeń AI w dziedzinie wizji wymagających dużego przepływu danych.
Zamów serwer z kartą GPU V100 Wszystkie benchmarki serwerów z kartami GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze wyniki benchmarków są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typów NVIDIA Tesla V100 i RTX Pro 5000 Blackwell wchodzących w skład naszej puli zasobów. W przeciwieństwie do sztucznych testów laboratoryjnych, te dane pochodzą od rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących prawdziwe obciążenia związane z AI – zapewniając Ci przezroczyste informacje o wydajności w warunkach rzeczywistego użytkowania.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy). Testy z użyciem ramienia vLLM pokazują wydajność kart V100 i RTX Pro 5000 Blackwell przy obsłudze od 16 do 64 równoległych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Badania z wykorzystaniem Ollama mierzą prędkość pojedynczych zapytzeń przeznaczonych dla osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju. 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 generacji sztuki AI, prototypowania projektowego oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty V100 i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Benchmarki wizualne testują przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (16–64 żądań jednocześnie), używając danych rzeczywistych z życia codziennego. LLaVA 1.5 7B (model językowo-wizyjny o parametrach 7B) analizuje zdjęcie starszej kobiety na polu kwiatowym ze złotym retriverem, testując rozumienie sceny oraz wnioskowanie wzrokowe przy wielkości partii (batch size) wynoszącej 32, aby zgłosić wynik jako obrazów na minutę. TrOCR-base (model OCR o parametrach 334M) przetwarza 2750 stron Hamleta Szekspira zeskanowanych z historycznych książek z typografią epoki przy wielkości partii wynoszącej 16, mierząc stron na minutę dla cyfryzacji dokumentów. Sprawdź, jak karty V100 i RTX Pro 5000 Blackwell radzą sobie z pracami wizualnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania 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.
Wynik TAIFlopsów (Trooper AI FLOPS) pokazany w pierwszym wierszu łączy wszystkie wyniki benchmarków sztucznej inteligencji w jedną liczbę. Używając RTX 3090 jako punktu odniesienia (100 TAIFlops), ten wynik natychmiast pokaże Ci, jak V100 i RTX Pro 5000 Blackwell porównują się pod względem ogólnej wydajności obliczeń AI. Dowiedz się więcej o TAIFlopach →
Uwaga: Wyniki mogą się różnić w zależności od obciążenia systemu i konfiguracji. Te wyniki benchmarkowe reprezentują wartości medyczne uzyskane podczas wielu pomiarów.
Order a GPU Server with V100 Order a GPU Server with RTX Pro 5000 Blackwell View All Benchmarks