Comparación directa de rendimiento entre el RTX 3090 y el A100, basada en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Los resultados muestran que el RTX 3090 gana en 3 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 12%), mientras que el A100 supera las otras 23 pruebas. Todos los datos de referencia se recopilan automáticamente desde servidores activos de alquiler, proporcionando información sobre desempeño en entornos reales.
For production API servers and multi-agent AI systems running multiple concurrent requests, the RTX 3090 is 83% slower than the A100 (median across 2 benchmarks). For Qwen/Qwen3-4B, the RTX 3090 reaches 583 tokens/s while A100 achieves 3225 tokens/s (82% slower). The RTX 3090 wins none out of 2 high-throughput tests, making the A100 better suited for production API workloads.
Para asistentes de IA personales y desarrollo local con una sola solicitud a la vez, tanto la RTX 3090 como la A100 ofrecen tiempos de respuesta casi idénticos en 8 pruebas de referencia de Ollama. Al ejecutar qwen3-coder:30b, la RTX 3090 genera 133 tokens/s frente a los 115 tokens/s de la A100 (un 15% más rápido). La RTX 3090 gana 1 de cada 8 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte a la A100 en mejor opción para el desarrollo local de IA.
Para las cargas de trabajo de Stable Diffusion, SDXL y Flux, la RTX 3090 es un 39 % más lenta que el A100 (mediana en 12 pruebas de referencia). Al probar con sd3.5-large, la RTX 3090 completa 0.72 imágenes/min mientras que el A100 logra 4.0 imágenes/min (un 82 % más lento). La RTX 3090 no gana ninguna de las 12 pruebas de generación de imágenes, lo que convierte al A100 en la mejor opción para las tareas de Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la RTX 3090 ofrece un rendimiento 47 % menor en throughput que el A100 (mediana de 2 pruebas de referencia). Al probarse con llava-1.5-7b, la RTX 3090 procesa 147 imágenes/min mientras que el A100 alcanza las 282 imágenes/min (un 48 % más lento). La RTX 3090 no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, por lo que el A100 resulta ser mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto rendimiento.
Ordenar un servidor con GPU RTX 3090 Todos los benchmarks de servidores con GPU
Cargando datos de referencia...
Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con tarjetas gráficas de tipo RTX 3090 y A100 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 (Usuarios Individuales). Los benchmarks de vLLM muestran cómo se desempeñan las tarjetas RTX 3090 y A100 con solicitudes simultáneas de 16 a 64, ideales para chatbots en producción, sistemas multiactor de IA y servidores de APIs. Los benchmarks 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 solicitud única para entender cómo los RTX 3090 y A100 manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Las pruebas 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 anciana 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 base 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 RTX 3090 y A100 manejan cargas laborales escalables de IA visual —clave 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. Usando el RTX 3090 como referencia (100 TAIFlops), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan el RTX 3090 y el A100 para cargas de trabajo de IA. Más información 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.
Ordenar un servidor con GPU RTX 3090 Ordenar un servidor con GPU A100 Ver todas las pruebas de rendimiento