Comparación directa de rendimiento entre la V100 y la A100 en 45 benchmarks estandarizados de IA recopilados desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que la V100 gana 1 de cada 45 benchmarks (tasa de victoria del 2%), mientras que la A100 gana 44 pruebas. Todos los resultados de las pruebas se recopilan automáticamente desde servidores activos alquilados, proporcionando datos reales de desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, el V100 es un 89 % más lento que el A100 (mediana en 3 pruebas de referencia). Para Qwen/Qwen3-8B, el V100 alcanza 251 tokens/s mientras que el A100 logra 2222 tokens/s (un 89 % más lento). El V100 no gana ninguna de las 3 pruebas de alto rendimiento, lo que hace del A100 la opción mejor adecuada para cargas de trabajo de APIs en producción.
Para asistentes de IA personales y desarrollo local con una sola solicitud a la vez, el V100 es un 24 % más lento que el A100 (mediana en 12 pruebas de referencia). Al ejecutar llama3.1:8b-instruct-q8_0, el V100 genera 86 tokens/s mientras que el A100 alcanza los 124 tokens/s (un 31 % más lento). El V100 no gana ninguna de las 12 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte al A100 en la mejor opción para el desarrollo local de IA.
Para cargas de trabajo de Stable Diffusion, SDXL y Flux, el V100 es un 58 % más lento que el A100 (mediana en 22 pruebas de referencia). Al probar con sd3.5-medium, el V100 completa una imagen cada 51 segundos mientras que el A100 logra 6.7 segundos por imagen (un 87 % más rápido). El V100 no gana ninguna de las 22 pruebas de generación de imágenes, lo que convierte al A100 en la mejor opción para tareas relacionadas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), el V100 ofrece un rendimiento 53 % menor en throughput que el A100 (mediana en 4 pruebas de referencia). Al probarse con llava-1.5-7b, el V100 procesa 53 imágenes/min mientras que el A100 alcanza las 282 imágenes/min (un 81 % más lento). El V100 no gana ninguna de las 4 pruebas de visión, por lo que el A100 resulta 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 V100 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 los marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Las pruebas con vLLM muestran cómo funcionan las GPU V100 y A100 con solicitudes simultáneas de 16 a 64, ideales para chatbots en producción, sistemas multiactor de IA 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 V100 y A100 manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Las pruebas de visión evalúan el procesamiento multimodal y documental 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 V100 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.
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 V100 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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