Comparativa de Rendimiento de GPU para IA

Comparar el rendimiento real en nuestra flota de GPUs para cargas de trabajo de IA. Todos los benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores en funcionamiento.

Rendimiento:
Más lento Más rápido
Los colores son relativos dentro de cada fila del benchmark
Tipos de pruebas de rendimiento:
vLLM Prueba de alto rendimiento - mide inferencia con hasta 64 solicitudes concurrentes (varía según modelo de GPU y VRAM). Ideal para servidores API y cargas de trabajo en producción.
Ollama Prueba de usuario único (benchmark) – mide la velocidad de inferencia para una solicitud a la vez. Ideal para uso local/personal.
IMG Prueba de generación de imágenes - mide el rendimiento de Stable Diffusion, SDXL, Flux y SD3.5 (imágenes/min o s/imagen).
VIS Prueba de rendimiento en IA Visual - mide comprensión visual por modelos de lenguaje (imágenes/min) y procesamiento de documentos con OCR (páginas/min), con solicitudes concurrentes entre 16 y 64.
CPU Rendimiento de la CPU – mide operaciones por segundo en núcleo único y multicore para preprocesamiento y tokenización.
NVME Velocidad de almacenamiento - mide velocidades de lectura/escritura NVMe (MB/s) para carga de conjuntos de datos y guardado de puntos de control.
📊
TAIFlops = Índice de Rendimiento Real de IA (RTX 3090 = referencia de 100)
Calculado a partir de cargas reales de producción en modelos de lenguaje grande (LLM), visión e imágenes usando media geométrica.

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Todas las comparaciones

Explora estas comparaciones una por una de las GPU:

Cómo medimos el rendimiento de las GPUs

GPU Server Benchmarking

Cada GPU de nuestra flota de alquiler pasa por pruebas continuas de rendimiento para ofrecerte datos transparentes y basados en el mundo real. A diferencia de los benchmarks sintéticos que se ejecutan en entornos controlados de laboratorio, nuestros resultados provienen de servidores reales en producción manejando cargas de trabajo auténticas. Cada servidor reporta automáticamente métricas de desempeño múltiples veces durante su ciclo de vida, generando un conjunto completo de datos que refleja capacidades operativas reales más allá de escenarios idealizados.

Nuestra flota de GPUs

Nuestra infraestructura abarca múltiples generaciones de GPUs para atender diferentes requisitos de carga de trabajo y presupuestos. El RTX Pro 6000 Blackwell representa nuestro nivel insignia con una capacidad masiva de VRAM, ideal para entrenar modelos grandes y ejecutar los mayores LLMs sin cuantización. El RTX 5090 ofrece un rendimiento excepcional en un solo GPU gracias a la arquitectura Ada Lovelace puntera, destacando en tareas de inferencia donde prima la velocidad bruta.

Para cargas de trabajo de IA en producción, el A100 sigue siendo el estándar de oro en centros de datos con núcleos tensoriales optimizados para arquitecturas transformadoras y un excelente soporte para GPU multiinstancia (MIG). Los modelos RTX 4090 y RTX 4090 Pro ofrecen relaciones excepcionales entre precio y rendimiento, manejando la mayoría de las tareas de inferencia de modelos de lenguaje grandes (LLM) e generación de imágenes con una eficiencia destacada. Nuestra flota de RTX 3090 brinda acceso económico a hardware capaz, mientras que las tarjetas V100 y RTX A4000 están diseñadas para cargas más ligeras y entornos de desarrollo donde la optimización del costo es prioritaria.

Pruebas de inferencia para modelos de lenguaje

Evaluamos el rendimiento de los modelos de lenguaje utilizando dos marcos distintos que reflejan patrones de uso en entornos reales:

Pruebas de Alto Rendimiento de vLLM miden cómo los GPUs desempeñan bajo carga de producción con múltiples solicitudes concurrentes. Utilizando cuantización FP8 en arquitecturas más recientes (GPUs NVIDIA Ada como la serie 40 y posteriores) o bfloat16 en GPUs antiguos para una eficiencia óptima, vLLM procesa entre 16 y 64 solicitudes en paralelo simultáneamente (según la capacidad de VRAM del GPU). Su servidor sigue siendo completamente privado; el alto rendimiento significa simplemente que maneja varias solicitudes al mismo tiempo, ideal para chatbots empresariales que atienden a muchos usuarios, sistemas de IA multiagente donde los agentes se comunican en paralelo o tuberías de procesamiento por lotes. Los GPUs con mayor VRAM pueden manejar más solicitudes concurrentes, lo que hace especialmente fuertes a las tarjetas RTX Pro 6000 y A100 en estas pruebas.

Pruebas de Rendimiento Unico de Usuario en Ollama miden la velocidad bruta de inferencia para una solicitud a la vez —la experiencia que obtienes al ejecutar un chatbot local o asistente de IA personal. Estos resultados muestran el tiempo de respuesta más rápido posible sin colas por solicitudes ni sobrecarga por procesamiento por lotes. Si estás construyendo un asistente de codificación personal, analizando documentos privados o prototipando antes de escalar, las pruebas de rendimiento de Ollama te indican exactamente qué tan responsiva se sentirá tu GPU.

Nuestra suite de pruebas incluye modelos que abarcan desde variantes eficientes con 8 mil millones (Llama 3.1) y Qwen3 hasta versiones exigentes de más de 70 mil millones de parámetros, como DeepSeek-R1 y GPT-OSS. La velocidad de generación de tokens (tokens por segundo) determina directamente qué tan rápido responden tus chatbots, la rapidez para procesar documentos y la experiencia general del usuario en aplicaciones de IA conversacional.

Pruebas de Generación de Imágenes

Los benchmarks de modelos de difusión abarcan todo el espectro desde versiones ligeras como Stable Diffusion 1.5 hasta arquitecturas exigentes en recursos como Flux y SD3.5-large. Medimos tanto throughput (imágenes por minuto) para escenarios de procesamiento por lotes (batch processing) como latencia (segundos por imagen) en aplicaciones interactivas. Los resultados de SDXL-Turbo son especialmente relevantes para la generación en tiempo real, mientras que los benchmarks estándar de SDXL y Flux reflejan cargas de trabajo productivas enfocadas en calidad.

Pruebas de IA Visual

Las pruebas de visión evalúan capacidades de procesamiento multimodal y documental bajo una carga concurrente alta (alta carga concurrente (16-64 solicitudes paralelas)) para medir el rendimiento realista en producción. Utilizamos datos reales de prueba para garantizar precisión:

Pruebas de Modelo Lenguaje-Visión: LLaVA 1.5 7B (modelo multimodal con 7 mil millones de parámetros) procesa una fotografía de una mujer mayor en un campo de flores junto a un perro golden retriever. El modelo debe describir la escena, identificar objetos y responder preguntas sobre el contenido de la imagen. Al ejecutarse con tamaño de lote 32 (32 solicitudes paralelas de análisis de imágenes), medimos imágenes por minuto, clave para aplicaciones como análisis de fotos de productos, moderación de contenidos, sistemas visuales Pregunta y Respuesta o etiquetado automático de imágenes a gran escala.

Procesamiento de documentos con OCR: TrOCR-base (modelo de reconocimiento óptico de caracteres basado en transformadores con 334M parámetros) escanea texto histórico de Hamlet de Shakespeare — páginas auténticas de libros del pasado con tipografía periódica y textura de papel envejecido. Para medir con precisión el rendimiento en páginas por minuto, replicamos estas páginas escaneadas para crear un corpus de prueba de 2,750 páginas, simulando cargas reales de digitalización documental. Con un tamaño de lote (batch size) de 16 (16 páginas procesadas simultáneamente), medimos las páginas por minuto destinadas al procesamiento automatizado de documentos, escaneo facturas, digitalización archivística histórica y flujos masivos de extracción textual. Un mayor rendimiento permite que tu GPU maneje más usuarios concurrentes o procese lotes mayores más rápidamente.

Rendimiento del sistema

El rendimiento de la GPU por sí solo no cuenta toda la historia. Nuestros benchmarks incluyen potencia computacional del CPU (operaciones por segundo en núcleo único y multicore) que afecta el preprocesamiento de datos, la tokenización y los tiempos de carga de modelos. Los velocidades de almacenamiento NVMe determinan qué tan rápido puedes cargar grandes conjuntos de datos, guardar puntos de control (checkpoints) de modelos y alternar entre diferentes proyectos de IA. Estos factores se convierten en cuellos de botella críticos al trabajar con entrenamiento a gran escala o atender múltiples usuarios simultáneos.

Calidad de los datos: Todas las métricas representan valores promedios obtenidos en múltiples pruebas ejecutadas en diferentes momentos y estados del sistema. El rendimiento puede variar según condiciones térmicas, cargas de trabajo concurrentes y versiones de controladores. Nuestra acumulación histórica de datos garantiza promedios cada vez más precisos con el tiempo.

¿Por qué creamos la puntuación TAIFlops de GPU

Como desarrolladores de IA nosotros mismos, enfrentamos un problema frustrante: ¿cómo comparar realmente las GPUs para cargas de trabajo reales de inteligencia artificial? NVIDIA publica calificaciones teóricas en TFLOPS, pero esos números sintéticos no indican nada sobre cómo funcionarán tus modelos de lenguaje grandes ni qué tan rápido será tu generación de imágenes. Una GPU con 100 TFLOPS podría superar a una con 150 TFLOPS en tareas reales de inferencia debido al ancho de banda de memoria, la utilización de núcleos tensoriales o las optimizaciones del software.

Cuando eliges entre un RTX 4090, A100 o RTX 5090 para tu API de producción, no te importa el rendimiento pico teórico en condiciones ideales de laboratorio. Necesitas saber: ¿Qué GPU ofrecerá una inferencia más rápida para Llama 3.1 70B? ¿Cuál procesa imágenes SDXL con mayor eficiencia? ¿Cuál maneja mejor las cargas de trabajo de visión?

Hemos creado la puntuación TAIFlops (FLOPs de Trooper AI) para resolver exactamente este problema. Es un número único que representa el rendimiento real de IA en el mundo real en las cargas de trabajo que realmente importan a los desarrolladores:

A diferencia de los benchmarks sintéticos, TAIFlops proviene de servidores reales en producción dentro de nuestra flota ejecutando cargas de trabajo reales de IA. Cada puntuación se promedia a partir de cientos de ejecuciones de pruebas con hardware real que atiende a clientes reales. Por ejemplo, si una GPU obtiene 300 TAIFlops, rinde aproximadamente 3 veces más rápido que la RTX 3090 en cargas de trabajo reales de IA.

Clasificación de rendimiento GPU en TAIFlops

Puntuaciones de rendimiento real en IA. RTX 3090 = referencia de 100. Más alto es mejor.

¿Cómo se calcula la puntuación en TAIFlops?

TAIFlops utiliza un enfoque matemáticamente riguroso diseñado para ofrecerte puntuaciones de rendimiento precisas y comparables. Aquí está la metodología completa:

1. GPU de referencia base

Usamos el RTX 3090 24GB como referencia base en exactamente 100 TAIFlops. ¿Por qué el RTX 3090? Está ampliamente desplegado, bien comprendido y representa un rendimiento sólido de gama media para IA. Es el punto de referencia de velocidad «1x» – todo lo demás escala relativo a él.

2. Recolección de Benchmarks en Entornos Reales

Cada GPU de nuestra flota en alquiler ejecuta automáticamente pruebas exhaustivas múltiples veces durante su ciclo de vida. Recopilamos:

Cada prueba de rendimiento se ejecuta más de 10 veces para garantizar la fiabilidad estadística. Almacenamos cada resultado en nuestra base de datos, construyendo un conjunto de datos exhaustivo de desempeño con el tiempo.

3. Relaciones de rendimiento computacional

Para cada prueba de rendimiento en la que tanto la GPU de prueba como el modelo base RTX 3090 tengan datos disponibles, calculamos una relación de desempeño:

ratio = test_gpu_value / baseline_gpu_value

Esta proporción representa cuántas veces más rápido (o más lento) rinde la GPU de prueba en comparación con nuestra referencia. Una relación de 1.50 significa que la GPU es un 50 % más rápida que el RTX 3090, mientras que una de 0.80 indica un 20 % más lenta.

Importante: Para métricas de "menor es mejor" (como segundos/imagen), las invertimos – si una GPU tarda 2.61 s/imagen y la RTX 3090 tarda 5.40 s/imagen, calculamos el cociente como 5.40 / 2.61 = 2.07 veces más rápida.

4. Media geométrica en todos los benchmarks

Aquí es donde ocurre la magia. No usamos una media aritmética sencilla porque sería estadísticamente incorrecto: una GPU que sea 2x más rápida en una prueba y 1x en otra no está realmente "1.5x más rápida en general". En su lugar, utilizamos el geometric mean:

geometric_mean = (ratio₁ × ratio₂ × ratio₃ × ... × ratioₙ)^(1/n)

La media geométrica maneja correctamente las relaciones multiplicativas. Si una GPU es consistentemente 1.5 veces más rápida en todos los benchmarks, su media geométrica será de 1.5x. Si es 2 veces más rápida en la mitad de los benchmarks y 1 vez en la otra mitad, la media geométrica muestra correctamente ~1.41x (y no 1.5x como daría un promedio simple).

5. Conversión a TAIFlops

Finalmente, escalamos la media geométrica a nuestra referencia de 100 puntos:

TAIFlops = geometric_mean × 100

Por lo tanto, si la media geométrica de una GPU en todas las pruebas de IA es 2.02 veces superior a la del RTX 3090, obtiene 202 TAIFlops. Si otra GPU promedia un rendimiento de 0.55x, registra 55 TAIFlops.

6. ¿Qué hace que los TAIFlops sean precisos

7. Interpretación de puntuaciones en TAIFlops

TAIFlops ofrece comparaciones de rendimiento instantáneas:

Al comparar dos GPUs, divida sus puntuaciones en TAIFlops: una GPU de 241 TAIFlops (RTX 4090 Pro) es 241/207 = 1.16 veces más rápida que una GPU de 207 TAIFlops (RTX 5090) en todas las cargas de trabajo de IA.

8. Transparencia y reproducibilidad

Cada resultado de referencia que se incluye en los cálculos de TAIFlops está visible en la tabla superior. Puede ver los valores exactos de tokens/s, imágenes/min y páginas/min para cada GPU y modelo. Esta transparencia le permite:

En resumen: TAIFlops te ofrece una cifra única y confiable respaldada por datos reales de producción. Al alquilar una GPU con nosotros, sabes exactamente el rendimiento que obtienes — sin sorpresas, sin números inflados de marketing, solo puntuaciones precisas de desempeño real en IA.

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