Comparación directa de rendimiento entre el RTX A4000 y el A100, basada en 19 pruebas estandarizadas de inteligencia artificial recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el RTX A4000 gana solo 1 de los 19 benchmarks (una tasa de victoria del 5%), mientras que el A100 triunfa en 18 pruebas. Todos los resultados se recopilan automáticamente desde servidores activos bajo alquiler, ofreciendo datos reales sobre su desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes simultáneas, el RTX A4000 es un 95% más lento que el A100 (mediana en 1 benchmark). Con Qwen/Qwen3-4B, el RTX A4000 alcanza 163 tokens/s mientras que el A100 logra 3225 tokens/s (95% más rápido). El RTX A4000 no gana ninguna prueba de alto rendimiento (high-throughput) de las 1 realizadas, lo que hace al A100 mejor adecuado 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 A4000 es un 49 % más lento que el A100 (mediana en 4 pruebas de referencia). Al ejecutar llama3.1:8b, el RTX A4000 genera 76 tokens/s mientras que el A100 alcanza los 154 tokens/s (un 51 % más lento). El RTX A4000 no gana ninguna de las 4 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, el RTX A4000 es un 68 % más lento que el A100 (mediana en 10 pruebas de referencia). Al probar sd3.5-medium, el RTX A4000 completa 1.3 imágenes/min mientras que el A100 alcanza las 8.9 imágenes/min (un 86 % más lento). El RTX A4000 no gana ninguna de las 10 pruebas de generación de imágenes, por lo que el A100 resulta la mejor opción para tareas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), el RTX A4000 ofrece un rendimiento 76 % menor en throughput que el A100 (mediana de 2 pruebas de referencia). Al probar llava-1.5-7b, el RTX A4000 procesa 42 imágenes/min mientras que el A100 alcanza las 282 imágenes/min (un 85 % más lento). El RTX A4000 no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, por lo que el A100 resulta la mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto volumen.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con GPUs de tipo RTX A4000 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.
Evaluamos ambos marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Usuarios Individuales). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan las tarjetas RTX A4000 y A100 con solicitudes simultáneas de 16 a 64, ideales para chatbots en producción, sistemas multiactores de IA y servidores de APIs. Los benchmarks de Ollama miden la velocidad por solicitud individual 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 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 prompt único para entender cómo los RTX A4000 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 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 A4000 y A100 manejan cargas laborales visuales de IA a escala industrial – 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.
El puntaje de TAIFlops (Trooper AI FLOPS) mostrado en la primera fila combina todos los resultados de referencia de IA en un solo número. Usando el RTX 3090 como línea base (100 TAIFlops), este puntaje te indica al instante cómo se comparan los RTX A4000 y 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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