V100 vs RTX Pro 5000 Blackwell – porównanie wydajności w 45 standardowych testach sztucznej inteligencji zebranych z naszej floty produkcyjnej. Testy pokazują, że V100 wygrywa 2 spośród 45 (wskaźnik zwycięstw wynoszący 4%), podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell odnosi zwycięstwo w 43 przypadkach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane z aktywnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API przeznaczonych do produkcji oraz systemów AI z wieloma agentami przetwarzającymi jednocześnie liczne zapytania, karty V100 są 88% wolniejsze od RTX Pro 5000 Blackwell ( mediana wyników z 3 benchmarków ). Przy modelu Qwen/Qwen3-8B, osiągają one prędkość generowania wynoszącą 251 tokenów na sekundę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 2010 tokenów na sekundę (czyli o 88% szybciej). W żadnym z trzech przeprowadzonych testów wysokoprzepustowościowych V100 nie uzyskał zwycięstwa, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell lepiej nadaje się do obciążeń produkcyjnych związanych z API.
W przypadku prywatnych asystentów AI i lokalnej pracy przy pojedynczych zapytaniach, karty V100 są o 40% wolniejsze od RTX Pro 5000 Blackwell (średnia z 12 benchmarków). Testując model deepseek-r1:32b, V100 generuje 31 tokenów/sekundę, podczas gdy RTX Pro 5000 Blackwell osiąga 54 tokenów/sekundę (o 43% szybciej). W żadnym z 12 testów dla pojedynczego użytkownika nie wygrała karta V100, co sprawia, że RTX Pro 5000 Blackwell jest lepszym wyborem w lokalnym rozwoju AI.
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.
Zamów serwer z GPU V100 Zamów serwer z GPU RTX Pro 5000 Blackwell Przeglądaj wszystkie wyniki testów (benchmarki)