Comparación directa de rendimiento entre el RTX 5090 y el A100 en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el RTX 5090 gana en 22 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 85%), mientras que el A100 triunfa en 4 pruebas. Todos los resultados de las pruebas se recopilan automáticamente desde servidores activos de alquiler, proporcionando datos reales sobre desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, la RTX 5090 es un 70 % más lenta que la A100 (mediana en 2 pruebas de referencia). Para Qwen/Qwen3-8B, la RTX 5090 alcanza los 668 tokens/s mientras que la A100 logra 2222 tokens/s (un 70 % más rápida). La RTX 5090 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 5090 es un 61% más rápido que el A100 (media en 8 pruebas de referencia). Ejecutando llama3.1:8b, el RTX 5090 genera 264 tokens/s frente a los 154 tokens/s del A100 (71% más rápido). El RTX 5090 gana las 8 de 8 pruebas para usuarios individuales, lo que lo hace ideal para asistentes de codificación personales y prototipado.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, el RTX 5090 es un 31 % más rápido que el A100 (mediana en 12 pruebas de referencia). Al probar sdxl, el RTX 5090 completa 31 imágenes/min frente a las 23 imágenes/min del A100 (un 33 % más rápido). El RTX 5090 gana los 12 de 12 tests de generación de imágenes, convirtiéndolo en la GPU preferida para arte e imagen generativa por IA.
Para cargas de trabajo visuales de alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la RTX 5090 ofrece un rendimiento 29% mayor en throughput que el A100 (mediana entre 2 pruebas). Al probar trocr-base, la RTX 5090 procesa 1976 páginas/min frente a las 1420 páginas/min del A100 (un 39% más rápido). La RTX 5090 gana los 2 de 2 tests de visión, consolidándose como la GPU preferida para procesamiento documental a escala industrial y IA multimodal.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con GPUs de tipo RTX 5090 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 (Usuario Individual). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan las tarjetas RTX 5090 y A100 con solicitudes concurrentes de 16 a 64 — ideales para chatbots en producción, sistemas multiactor de IA (multi-agent) 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 prompt único para entender cómo los RTX 5090 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 7 mil millones de 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 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 5090 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 las pruebas de inteligencia artificial en un solo número. Utilizando el RTX 3090 como referencia (100 TAIFlops), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan el RTX 5090 y el A100 en general para cargas de trabajo de IA. Aprende 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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