Comparación directa de rendimiento entre el RTX A4000 y el RTX 5090 en 19 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el RTX A4000 gana 2 de los 19 benchmarks (tasa de victoria del 11%), mientras que el RTX 5090 gana 17 pruebas. Todos los resultados se recopilan automáticamente desde servidores activos alquilados, proporcionando datos reales sobre su desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, el RTX A4000 es un 83% más lento que el RTX 5090 (mediana de 1 benchmark). Con Qwen/Qwen3-4B, el RTX A4000 alcanza 163 tokens/s mientras que el RTX 5090 logra 954 tokens/s (83% más rápido). El RTX A4000 no gana ninguna de las 1 pruebas de alto rendimiento, lo que hace al RTX 5090 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 69 % más lento que el RTX 5090 (media en 4 pruebas de referencia). Al ejecutar llama3.1:8b, el RTX A4000 genera 76 tokens/s mientras que el RTX 5090 alcanza los 264 tokens/s (un 71 % más rápido). El RTX A4000 no gana ninguna de las 4 pruebas para usuarios individuales, por lo que el RTX 5090 resulta ser la mejor opción para el desarrollo local de IA.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, el RTX A4000 es un 76 % más lento que el RTX 5090 (mediana en 10 pruebas de referencia). Al probar sd3.5-large, el RTX A4000 completa una imagen cada 107 segundos mientras que el RTX 5090 logra los 12 segundos por imagen (un 89 % más rápido). El RTX A4000 no gana ninguna de las 10 pruebas de generación de imágenes, lo que convierte al RTX 5090 en la mejor opción para tareas relacionadas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), el RTX A4000 ofrece un rendimiento 82 % menor en throughput que el RTX 5090 (mediana de 2 pruebas de referencia). Al probarse con llava-1.5-7b, el RTX A4000 procesa 42 imágenes/min mientras que el RTX 5090 alcanza las 336 imágenes/min (88 % más lento). El RTX A4000 no gana ninguna de las 2 pruebas de visión, lo que convierte al RTX 5090 en la mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto rendimiento.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con GPUs de tipo RTX A4000 y RTX 5090 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 gráficas RTX A4000 y RTX 5090 con solicitudes concurrentes de 16 a 64, ideales para chatbots en producción, sistemas multiactor de IA y servidores de API. Las pruebas con Ollama miden la velocidad por solicitud única 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 solicitud única para entender cómo los RTX A4000 y RTX 5090 manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Los benchmarks de visión evalúan el procesamiento multimodal y de documentos con una carga concurrente alta (alta carga concurrente (16-64 solicitudes paralelas)) utilizando datos reales del mundo real. LLaVA 1.5 7B (modelo de lenguaje-visión de 7 mil millones de parámetros) analiza una fotografía de una mujer mayor en un campo de flores junto a un golden retriever, probando comprensión escénica e inferencia visual en tamaño de lote 32 para informar 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 en tamaño de lote 16, midiendo páginas por minuto para la digitalización documental. Observe cómo los RTX A4000 y RTX 5090 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.
El puntaje de TAIFlops (Trooper AI FLOPS) mostrado 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), este puntaje te indica al instante cómo se comparan el RTX A4000 y el RTX 5090 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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