Porównanie wydajności pomiędzy V100 a RTX Pro 6000 Blackwell, przeprowadzone na podstawie 45 standardowych testów AI zebranych z naszej floty serwerów produkcyjnych. Testy pokazują, że V100 wygrywa w 1 spośród 45 benchmarków (wskaźnik zwycięstw wynoszący 2%), podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell wygrywa w 44 testach. Wszystkie wyniki benchmarków są automatycznie zbierane ze czynnych serwerów dzierżawionych, dostarczając danych o rzeczywistej wydajności.
W przypadku serwerów API w środowisku produkcyjnym oraz systemów AI z wieloma agentami przetwarzającymi wiele jednoczesnych zapytanią, kartę V100 jest 92% wolniejsza od RTX Pro 6000 Blackwell ( mediana wyników z 3 benchmarków ). Przy modelu Qwen/Qwen3-8B, osiąga ona prędkość 251 tokenów/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 3066 tokenów/s (o 92% szybciej). W żadnym z trzech testów wydajnościowych pod kątem przepustowości nie wygrała V100, co sprawia, że RTX Pro 6000 Blackwell lepiej nadaje się do obciążeń związanych z produkcją API.
W przypadku osobistych asystentów AI i lokalnego rozwoju przy jednoczesnym obsługiwaniu jednego zapytania, V100 jest o 48% wolniejszy od RTX Pro 6000 Blackwell ( mediana wyników z 12 benchmarków ). Podczas wykonywania modelu deepseek-r1:32b, V100 generuje 31 token/s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 67 token/s (o 53% wolniej). V100 nie wygrał w żadnym z 12 testów dla pojedynczych użytkowników, co sprawia, że RTX Pro 6000 Blackwell jest lepszym wyborem do lokalowego rozwoju AI.
W przypadku obciążeń takich jak Stable Diffusion, SDXL i Flux, V100 jest o 70% wolniejszy niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 22 benchmarków). Testując sd3.5-medium, V100 generuje obraz w 51 s, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 3,5 s/obraz (93% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego z 22 testów generowania obrazów, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń Stable Diffusion.
W przypadku obciążeń wizyjnych o wysokiej równoległości (16–64 żądaniach jednocześnie), karty V100 osiągają przepustowość o 74% niższą niż RTX Pro 6000 Blackwell (mediana z 4 testów). Testując model llava-1.5-7b, V100 przetwarza 53 obrazu/min, podczas gdy RTX Pro 6000 Blackwell osiąga 442 obrazy/min (88% wolniej). V100 nie wygrywa żadnego spośród 4 testów wizyjnych, co czyni RTX Pro 6000 Blackwell lepszym wyborem dla obciążeń AI opartych na wizji o dużej przepustowości.
Zamów serwer z kartą GPU V100 Wszystkie benchmarki serwerów z kartami GPU
Ładowanie danych porównawczych...
Nasze testy porównawcze są zbierane automatycznie z serwerów wyposażonych w karty graficzne typu V100 i RTX Pro 6000 Blackwell z naszej floty. W przeciwieństwie do syntetycznych testów laboratoryjnych, te wyniki pochodzą z rzeczywistych serwerów produkcyjnych obsługujących rzeczywiste obciążenia związane z AI — zapewniając przejrzyste, rzeczywiste dane dotyczące wydajności.
vLLM (Wysokoprzetwornicowy) oraz Ollama (Jednouserowy) testujemy w ramach naszych badań. Wyniki benchmarków dla vLLM pokazują, jak karty V100 i RTX Pro 6000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem od 16 do 64 równoczesnych żądań – idealne dla produktowych botów czatowych, wieloagentowych systemów AI oraz serwerów API. Testy Ollamy mierzą prędkość obsługi pojedynczego zapytania przeznaczonego 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 tworzenia sztuki AI, prototypowania projektów oraz aplikacji kreatywnych. Skupienie na prędkości generowania pojedynczego zapytania pozwala zrozumieć, jak karty V100 i RTX Pro 6000 Blackwell radzą sobie z obciążeniem graficznym.
Testy wizyjne sprawdzają przetwarzanie multimodalne i dokumentów pod obciążeniem wysokiego równoległego obciążenia (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 rozumowanie wzrokowe 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 6000 Blackwell radzą sobie z pracami wizyjnej sztucznej inteligencji w skali produkcyjnej – kluczowych dla moderowania 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 6000 Blackwell porównują się pod względem ogólnej wydajności dla zadań związanych z 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 6000 Blackwell Pokaż wszystkie benchmarki