Comparación directa de rendimiento entre el RTX 4090 y el A100 en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el RTX 4090 gana en 15 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 58%), mientras que el A100 gana en 11 pruebas. Todos los resultados se recopilan automáticamente desde servidores activos de alquiler, proporcionando datos reales de desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, la RTX 4090 es un 80% más lenta que la A100 (mediana en 2 pruebas de referencia). Para Qwen/Qwen3-4B, la RTX 4090 alcanza 706 tokens/s mientras que la A100 logra 3225 tokens/s (78% más lenta). La RTX 4090 no gana ninguna de las 2 pruebas de alto rendimiento, 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 4090 es un 11 % más rápido que el A100 (mediana en 8 pruebas de referencia). Al ejecutar gpt-oss:20b, el RTX 4090 genera 183 tokens/s frente a los 150 tokens/s del A100 (un 22 % más rápido). El RTX 4090 gana 7 de las 8 pruebas para usuarios individuales, lo que lo hace ideal para asistentes de codificación personales y prototipado.
Para las cargas de trabajo de Stable Diffusion, SDXL y Flux, tanto la RTX 4090 como la A100 muestran un rendimiento casi idéntico en 12 pruebas de referencia. Al probar con sd3.5-large, la RTX 4090 completa una imagen cada 58 segundos frente a los 15 segundos por imagen de la A100 (un 74 % más lenta). La RTX 4090 gana 6 de 12 pruebas en generación de imágenes, demostrando que ambas tarjetas son igualmente adecuadas para este uso.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), tanto la RTX 4090 como la A100 ofrecen un rendimiento casi idéntico en términos de throughput en 2 pruebas de referencia. Al probarse con llava-1.5-7b, la RTX 4090 procesa 217 imágenes/min mientras que la A100 alcanza las 282 imágenes/min (un 23 % más lenta). La RTX 4090 gana 1 de cada 2 pruebas de visión, demostrando que ambas tarjetas gráficas son igualmente adecuadas para manejar 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 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 (Uso Individual). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan la RTX 4090 y la A100 con solicitudes simultáneas de 16 a 64 — ideales para chatbots en producción, sistemas multiactores de IA y servidores de API. Los benchmarks de Ollama miden la velocidad en solicitudes individuales para asistentes personales de IA y desarrollo local. Se probaron modelos como los siguientes: 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 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 mayor 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 y A100 manejan cargas laborales visuales de IA a escala productiva, 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 le indica al instante cómo se comparan el RTX 4090 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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