Comparación directa de rendimiento entre el RTX 4080 Super Pro y el A100 en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el RTX 4080 Super Pro gana en 5 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 19%), mientras que el A100 supera las otras 21 pruebas. Todos los resultados se recopilan automáticamente desde servidores activos alquilados, ofreciendo datos reales de desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, la RTX 4080 Super Pro es un 84% más lenta que la A100 (mediana de 2 benchmarks). En el caso de Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4080 Super Pro alcanza 549 tokens/s mientras que la A100 logra 3225 tokens/s (83% más rápida). La RTX 4080 Super Pro no gana ninguna de las 2 pruebas de alto rendimiento (high-throughput), lo que hace que la A100 sea mejor opción para cargas de trabajo de APIs en producción.
Para asistentes de IA personales y desarrollo local con una sola solicitud a la vez, el RTX 4080 Super Pro es un 15% más lento que el A100 (mediana en 8 pruebas de referencia). Al ejecutar llama3.1:8b-instruct-q8_0, el RTX 4080 Super Pro genera 82 tokens/s mientras que el A100 alcanza los 124 tokens/s (un 34% más lento). El RTX 4080 Super Pro gana solo 1 de las 8 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte al A100 en la mejor opción para el desarrollo local de IA.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, la RTX 4080 Super Pro es un 20% más lenta que el A100 (mediana en 12 pruebas de referencia). Al probar sdxl, la RTX 4080 Super Pro genera 17 imágenes/min mientras que el A100 alcanza 23 imágenes/min (29% más lento). La RTX 4080 Super Pro no gana ninguna de las 12 pruebas de generación de imágenes, por lo que el A100 resulta ser mejor opción para tareas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la RTX 4080 Super Pro ofrece un rendimiento un 34 % menor en throughput que el A100 (mediana en 2 pruebas de referencia). Al probar llava-1.5-7b, la RTX 4080 Super Pro procesa 175 imágenes/min mientras que el A100 alcanza las 282 imágenes/min (un 38 % más lento). La RTX 4080 Super Pro no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, por lo que el A100 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 RTX 4080 Super Pro 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 los marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Usuarios Individuales). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan la RTX 4080 Super Pro y la A100 con solicitudes concurrentes de 16-64, ideales para chatbots en producción, sistemas multiactor de IA y servidores de API. Las pruebas con Ollama miden la velocidad por solicitud única para asistentes personales de IA y desarrollo local. Los modelos probados incluyen 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 solicitud única para entender cómo manejan los RTX 4080 Super Pro y A100 tus cargas de trabajo de imagen.
Las pruebas de visión evalúan el procesamiento multimodal y de documentos con una 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 7 mil millones de parámetros) analiza una fotografía de una mujer anciana en un campo florido junto a un golden retriever, probando la comprensión de escenas y razonamiento visual con un tamaño de lote de 32 para informar sobre imágenes por minuto. TrOCR-base (modelo OCR base de 334 millones de parámetros) procesa 2,750 páginas escaneadas del Hamlet de Shakespeare provenientes de libros históricos con tipografía antigua, midiendo páginas por minuto para digitalización documental. Observe cómo los RTX 4080 Super Pro y A100 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 referencia de IA en un solo número. Usando el RTX 3090 como referencia (100 TAIFlops), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan el RTX 4080 Super Pro y el A100 para cargas de trabajo de IA. Aprendé 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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