Comparaison des benchmarks GPU pour l'IA

Comparez les performances réelles de notre flotte de GPU pour les charges de travail d'IA. Tous les benchmarks sont collectés automatiquement à partir des serveurs en fonctionnement.

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Comment nous évaluons les performances des GPU

Chaque GPU de notre flotte de location est soumis à des tests de performance continus pour vous fournir des données transparentes et réelles. Contrairement aux benchmarks synthétiques qui s'exécutent dans des environnements de laboratoire contrôlés, nos résultats proviennent de serveurs de production réels gérant des charges de travail réelles. Chaque serveur signale automatiquement les métriques de performance plusieurs fois tout au long de son cycle de vie, créant un ensemble de données complet qui reflète les capacités opérationnelles réelles plutôt que des scénarios idéalisés.

Notre parc de GPU

Notre infrastructure couvre plusieurs générations de GPU pour répondre à différents besoins de charge de travail et budgets. RTX Pro 6000 Blackwell représente notre gamme phare avec une capacité VRAM massive, idéale pour l'entraînement de grands modèles et l'exécution des plus grands LLM sans quantification. RTX 5090 offre des performances exceptionnelles en GPU unique grâce à l'architecture Ada Lovelace de pointe, excelle dans les tâches d'inférence où la vitesse brute est primordiale.

Pour les charges de travail d'IA en production, l' A100 reste la référence en matière de centre de données avec des cœurs tenseurs optimisés pour les architectures de transformateurs et un excellent support MIG (multi-instance GPU). RTX 4090 et RTX 4090 Pro offrent des rapports prix-performance exceptionnels, gérant la plupart des tâches d'inférence LLM et de génération d'images avec une efficacité impressionnante. Notre RTX 3090 notre parc de serveurs offre un accès à du matériel performant à un prix abordable, tandis que V100 et RTX A4000 les cartes servent aux charges de travail plus légères et aux environnements de développement où l'optimisation des coûts est une priorité.

Tests d'inférence LLM

Nous évaluons les performances des modèles de langage en utilisant à la fois Ollama et VLLM des frameworks avec quantification FP8 lorsque cela est pris en charge. Notre suite de tests comprend des modèles allant des variantes efficaces de 8B paramètres comme Llama 3.1 et Qwen3 jusqu'aux modèles plus exigeants de 70B+ paramètres, notamment DeepSeek-R1 et GPT-OSS. La vitesse de génération de tokens (tokens par seconde) détermine directement la rapidité avec laquelle vos chatbots répondent, la vitesse à laquelle vous pouvez traiter des documents et l'expérience utilisateur globale dans les applications d'IA conversationnelle.

Tests de génération d'images

Les tests de modèles de diffusion couvrent l'ensemble du spectre, des modèles légers aux modèles lourds. Stable Diffusion 1.5 aux modèles gourmands en ressources Flux et SD3.5-large architectures. Nous mesurons à la fois le débit (images par minute) pour les scénarios de traitement par lots et la latence (secondes par image) pour les applications interactives. SDXL-Turbo Les résultats sont particulièrement pertinents pour la génération en temps réel, tandis que les benchmarks standard SDXL et Flux reflètent les charges de travail de production axées sur la qualité.

Performance du système

Les performances du GPU à elles seules ne racontent pas toute l'histoire. Nos benchmarks incluent Puissance de calcul du CPU (opérations par cœur unique et multicœur par seconde) qui affectent le prétraitement des données, la tokenisation et les temps de chargement du modèle. Vitesses de stockage NVMe déterminent la rapidité avec laquelle vous pouvez charger de grands ensembles de données, les modèles de points de contrôle et basculer entre différents projets d'IA. Ces facteurs deviennent des goulots d'étranglement critiques lors de l'entraînement à grande échelle ou du service pour plusieurs utilisateurs simultanés.

Qualité des données : Toutes les métriques représentent des valeurs moyennes issues de plusieurs exécutions de tests dans différentes conditions et états du système. Les performances peuvent fluctuer en fonction des conditions thermiques, des charges de travail simultanées et des versions des pilotes. Notre accumulation historique de données garantit des moyennes de plus en plus précises au fil du temps.

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