Comparación directa de rendimiento entre el A100 y el RTX 5090 en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el A100 gana en 4 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 15%), mientras que el RTX 5090 supera las otras 22. Todos los resultados se recopilan automáticamente desde servidores activos bajo alquiler, ofreciendo datos reales sobre su desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes simultáneas, el A100 es un 235% más rápido que el RTX 5090 (mediana en 2 benchmarks). Con Qwen/Qwen3-8B, el A100 alcanza 2222 tokens/s frente a los 668 tokens/s del RTX 5090 (un 233% más rápido). El A100 gana las 2 pruebas de alto rendimiento sobre 2, siendo 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, el A100 es un 38 % más lento que el RTX 5090 (media en 8 pruebas de referencia). Al ejecutar llama3.1:8b, el A100 genera 154 tokens/s mientras que el RTX 5090 alcanza los 264 tokens/s (un 42 % más lento). El A100 no gana ninguna de las 8 pruebas para usuarios individuales, lo que hace del RTX 5090 la mejor opción para el desarrollo local de IA.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, el A100 es un 24 % más lento que el RTX 5090 (mediana en 12 pruebas de referencia). Al probar sdxl, el A100 genera 23 imágenes/min mientras que el RTX 5090 alcanza las 31 imágenes/min (un 25 % más lento). El A100 no gana ninguna de las 12 pruebas de generación de imágenes, por lo que el RTX 5090 resulta la mejor opción para tareas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), el A100 ofrece un rendimiento 22% menor en throughput que la RTX 5090 (media de 2 pruebas). Al probar trocr-base, el A100 procesa 1420 páginas/min mientras que la RTX 5090 alcanza las 1976 páginas/min (un 28% más lento). El A100 no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, por lo que la RTX 5090 resulta mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto rendimiento.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con GPUs de tipo A100 y RTX 5090 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.
Probamos ambos marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Las pruebas con vLLM muestran cómo funcionan el A100 y el RTX 5090 con solicitudes concurrentes de 16 a 64, ideales para chatbots en producción, sistemas multiactores de IA y servidores de APIs. Los benchmarks de Ollama miden la velocidad en solicitudes individuales 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 5090 manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Los benchmarks de visión evalúan procesamiento multimodal y documental con carga concurrente alta (alta carga concurrente (16-64 solicitudes paralelas)) utilizando datos reales del mundo real. LLaVA 1.5 7B (modelo de lenguaje-visión de 7B parámetros) analiza una fotografía de una mujer anciana en un campo de flores junto a un golden retriever, probando comprensión escénica e inferencia visual a tamaño de lote 32 para informar imágenes por minuto. TrOCR-base (modelo OCR de 334M parámetros) procesa 2,750 páginas de Hamlet de Shakespeare escaneadas desde libros históricos con tipografía antigua a tamaño de lote 16, midiendo páginas por minuto para la digitalización de documentos. Observe cómo los A100 y RTX 5090 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 IA en un solo número. Usando el RTX 3090 como referencia (100 TAIFlops), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan el A100 y el RTX 5090 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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