Comparación directa de rendimiento entre el RTX 5090 y el V100 en 26 benchmarks estandarizados de IA recopilados desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el RTX 5090 gana en 24 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 92%), mientras que el V100 gana solo 2 pruebas. Todos los resultados de las pruebas se recopilan automáticamente desde servidores activos de alquiler, proporcionando datos reales sobre su desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes simultáneas, el RTX 5090 es un 241 % más rápido que el V100 (mediana en 2 pruebas de referencia). Para Qwen/Qwen3-8B, el RTX 5090 alcanza los 668 tokens/s frente a los 251 tokens/s del V100 (un 166 % más rápido). El RTX 5090 gana las 2 de 2 pruebas de alto rendimiento, convirtiéndolo en la opción más robusta para chatbots de producción y procesamiento por lotes.
Para asistentes de IA personales y desarrollo local con una sola solicitud a la vez, el RTX 5090 es un 111% más rápido que el V100 (mediana en 8 pruebas de referencia). Ejecutando llama3.1:8b, el RTX 5090 genera 264 tokens/s frente a los 118 tokens/s del V100 (un 124% más rápido). El RTX 5090 gana las 8 de 8 pruebas para usuarios individuales, siendo ideal para asistentes de codificación personalizados y prototipado.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, la RTX 5090 es un 329 % más rápida que la V100 (mediana en 12 pruebas de referencia). Al probarse con sd3.5-large, la RTX 5090 completa 5.2 imágenes/min frente a las 0.50 imágenes/min de la V100 (un 942 % más rápido). La RTX 5090 gana los 12 de 12 tests en generación de imágenes, convirtiéndola en la GPU preferida para arte e imagen por IA.
Para cargas de trabajo visuales de alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la RTX 5090 ofrece un rendimiento 369 % superior en throughput frente al V100 (mediana en 2 pruebas de referencia). Al probarse con llava-1.5-7b, la RTX 5090 procesa 336 imágenes/min frente a las 53 imágenes/min del V100 (un 537 % más rápido). La RTX 5090 gana los 2 de 2 tests de visión, convirtiéndose así en la GPU preferida para el procesamiento documental a escala industrial y la IA multimodal.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con tarjetas gráficas de tipo RTX 5090 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.
Probamos ambos marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Usuario Individual). Los benchmarks de vLLM muestran cómo se desempeñan las tarjetas RTX 5090 y V100 con solicitudes concurrentes de 16 a 64, ideales para chatbots en producción, sistemas multiactores de IA y servidores API. Los benchmarks de Ollama miden la velocidad en solicitudes individuales 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 individual para entender cómo manejan las cargas de trabajo de imagen los RTX 5090 y V100.
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 Vision-Language de 7B parámetros) analiza una fotografía de una mujer mayor 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 de 334M 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 V100 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 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 5090 y el V100 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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