Comparación directa de rendimiento entre el RTX 4090 Pro y el A100, basada en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Los resultados muestran que el RTX 4090 Pro gana en 13 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 50%), mientras que el A100 también triunfa en 13 pruebas. Todos los datos de las pruebas se recopilan automáticamente desde servidores activos alquilados, ofreciendo información sobre desempeño en entornos reales.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes simultáneas, la tarjeta RTX 4090 Pro es un 48% más lenta que el A100 (mediana en 2 benchmarks). En modelos Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4090 Pro alcanza 1731 tokens/s, mientras que el A100 logra 3225 tokens/s (un 46% más rápido). La RTX 4090 Pro no gana ninguna de las 2 pruebas de alto rendimiento (high-throughput), lo que hace al A100 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, tanto el RTX 4090 Pro como el A100 ofrecen tiempos de respuesta casi idénticos en 8 pruebas de referencia (benchmarks) de Ollama. Al ejecutar gpt-oss:20b, el RTX 4090 Pro genera 175 tokens/s frente a los 150 tokens/s del A100 (un 17% más rápido). El RTX 4090 Pro gana 7 de cada 8 pruebas para un solo usuario, 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, tanto la RTX 4090 Pro como la A100 muestran un rendimiento casi idéntico en 12 pruebas de referencia. Al probar el modelo sd3.5-medium, la RTX 4090 Pro completa 9.7 imágenes/min frente a las 8.9 imágenes/min del A100 (un 9 % más rápido). La RTX 4090 Pro gana 6 de los 12 tests de generación de imágenes, demostrando que ambas GPU son igualmente adecuadas para este uso.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), tanto la RTX 4090 Pro como el A100 ofrecen un rendimiento casi idéntico en cuanto a throughput en 2 pruebas de referencia. Al probarse con llava-1.5-7b, la RTX 4090 Pro procesa 266 imágenes/min mientras que el A100 alcanza las 282 imágenes/min (un 5 % más lento). La RTX 4090 Pro gana 1 de cada 2 pruebas de visión, demostrando que ambas tarjetas gráficas manejan igualmente bien las cargas de trabajo de producción en visión.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con tarjetas gráficas de tipo RTX 4090 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 4090 Pro y la A100 con solicitudes simultáneas de 16-64 - ideales para chatbots en producción, sistemas multiactor de IA y servidores API. Las pruebas con Ollama miden la velocidad por solicitud individual 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 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 RTX 4090 Pro 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 periódica, midiendo páginas por minuto para la digitalización documental. Observe cómo los RTX 4090 Pro y A100 manejan cargas laborales visuales de IA a escala productiva, 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 IA en un solo número. Usando el RTX 3090 como referencia (100 TAIFlops), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan el RTX 4090 Pro y el A100 en general 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.
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