Comparación directa de rendimiento entre la RTX 3090 y la V100 en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que la RTX 3090 gana en 24 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 92%), mientras que la V100 gana solo 2 pruebas. Todos los resultados de las pruebas se recopilan automáticamente desde servidores activos de alquiler, proporcionando datos reales sobre el desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que manejan múltiples solicitudes simultáneas, la RTX 3090 es un 100 % más rápida que la V100 (mediana en 2 pruebas de referencia). Con Qwen/Qwen3-8B, la RTX 3090 alcanza los 365 tokens/s frente a los 251 tokens/s de la V100 (un 45 % más rápido). La RTX 3090 gana las 2 de 2 pruebas de alto rendimiento, convirtiéndola 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, el RTX 3090 es un 23% más rápido que el V100 (mediana en 8 pruebas de referencia). Al ejecutar gpt-oss:20b, el RTX 3090 genera 144 tokens/s frente a los 113 tokens/s del V100 (27% más rápido). El RTX 3090 gana las 8 de 8 pruebas para usuarios individuales, lo que lo convierte en la opción ideal para asistentes de codificación personales y prototipado.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, la RTX 3090 es un 36 % más rápida que la V100 (media en 12 pruebas de referencia). Al probar sdxl-turbo, la RTX 3090 completa una imagen en 0.41 s frente a los 0.66 s de la V100 (un 60 % más rápido). La RTX 3090 gana las 12 de 12 pruebas en generación de imágenes, convirtiéndola en la GPU preferida para arte e generación de imágenes por IA.
Para cargas de trabajo visuales de alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la RTX 3090 ofrece un rendimiento 97% superior en throughput frente al V100 (mediana de 2 pruebas de referencia). Al probar llava-1.5-7b, la RTX 3090 procesa 147 imágenes/min frente a las 53 imágenes/min del V100 (un 178% más rápido). La RTX 3090 gana 2 de 2 pruebas de visión, convirtiéndola en la GPU preferida para el procesamiento documental y IA multimodal a escala productiva.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con tarjetas gráficas de tipo RTX 3090 y V100 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.
Evaluamos los marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Usuario Individual). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan la RTX 3090 y la V100 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 abarcan 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 manejan los RTX 3090 y V100 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 de flores 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 334 millones de 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 V100 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 de 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 V100 en general para cargas de trabajo de IA. Learn more about 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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