Comparación directa de rendimiento entre el A100 y el RTX 4090 en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el A100 gana 11 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 42%), mientras que el RTX 4090 supera en 15 pruebas. Todos los resultados se recopilan automáticamente desde servidores activos de alquiler, proporcionando datos reales sobre su desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, el A100 es un 390% más rápido que la RTX 4090 (mediana en 2 pruebas de referencia). Para Qwen/Qwen3-4B, el A100 alcanza 3225 tokens/s frente a los 706 tokens/s de la RTX 4090 (un 357% más rápido). El A100 gana las 2 de 2 pruebas de alto rendimiento, convirtiéndolo en la opción más robusta para chatbots en producción y procesamiento por lotes.
Para asistentes de IA personales y desarrollo local con una sola solicitud a la vez, tanto el A100 como el RTX 4090 ofrecen tiempos de respuesta casi idénticos en 8 pruebas de referencia (benchmarks) de Ollama. Al ejecutar gpt-oss:20b, el A100 genera 150 tokens/s mientras que el RTX 4090 alcanza los 183 tokens/s (un 18 % más lento). El A100 gana 1 de cada 8 pruebas para un solo usuario, lo que convierte al RTX 4090 en la mejor opción para el desarrollo local de IA.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, tanto la A100 como la RTX 4090 ofrecen un rendimiento casi idéntico en 12 pruebas de referencia. Al probar sd3.5-large, la A100 completa las imágenes en 15 s/imagen frente a los 58 s/imagen de la RTX 4090 (un 285% más rápida). La A100 gana 6 de cada 12 pruebas en generación de imágenes, demostrando que ambas tarjetas son igualmente adecuadas para este fin.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la A100 ofrece un rendimiento (throughput) 14 % mayor que el RTX 4090 (mediana en 2 pruebas de referencia). Al probar llava-1.5-7b, la A100 procesa 282 imágenes/min frente a las 217 imágenes/min del RTX 4090 (un 30 % más rápido). La A100 gana 1 de cada 2 pruebas de visión, demostrando que ambas tarjetas gráficas manejan igualmente bien las cargas de producción en visión.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con GPUs de tipo A100 y RTX 4090 en nuestra flota. A diferencia de las pruebas sintéticas de laboratorio, estos resultados provienen de servidores reales en producción que manejan cargas de trabajo reales de IA, lo que te brinda datos transparentes sobre el rendimiento del mundo real.
Pruebas con los marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Los benchmarks de vLLM muestran cómo funcionan el A100 y el RTX 4090 con solicitudes simultáneas de 16 a 64 — ideales para chatbots en producción, sistemas multiactores de IA y servidores API. Las pruebas de Ollama miden la velocidad por solicitud única para asistentes personales de IA y desarrollo local. Se probaron modelos como Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1, entre otros.
Los benchmarks de generación de imágenes cubren las arquitecturas Flux, SDXL y SD3.5. Esto es crítico para la generación de arte con IA, el prototipado de diseño y aplicaciones creativas. Enfócate en la velocidad de generación por prompt único para entender cómo los A100 y RTX 4090 manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Los benchmarks de visión evalúan el procesamiento multimodal y de documentos con alta carga concurrente (16-64 solicitudes paralelas), utilizando datos reales de prueba. LLaVA 1.5 7B (modelo de lenguaje-visión de 7B parámetros) analiza una fotografía de una mujer mayor en un campo florido junto a un golden retriever, probando comprensión escénica e inferencia visual a tamaño de lote 32 para informar sobre imágenes por minuto. TrOCR-base (modelo OCR de 334M parámetros) procesa 2,750 páginas del Hamlet de Shakespeare escaneadas desde libros históricos con tipografía antigua, midiendo páginas por minuto para la digitalización documental. Observe cómo los A100 y RTX 4090 manejan cargas laborales visuales escalables en producción – críticas para moderación de contenido, procesamiento documental y análisis automatizado de imágenes.
También incluimos el poder de cómputo del CPU (que afecta la tokenización y preprocesamiento) y las velocidades de almacenamiento NVMe (críticas para cargar modelos grandes y conjuntos de datos) – la visión completa para sus cargas de trabajo de IA.
La puntuación TAIFlops (Trooper AI FLOPS) mostrada en la primera fila combina todos los resultados de las pruebas de inteligencia artificial en un solo número. Utilizando el RTX 3090 como referencia (100 TAIFlops), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan el A100 y el RTX 4090 en general para cargas de trabajo de IA. Aprende más sobre TAIFlops →
Nota: Los resultados pueden variar según la carga del sistema y su configuración. Estos benchmarks representan valores medios de múltiples ejecuciones de prueba.
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