Comparación directa de rendimiento entre el V100 y el RTX 3090 en 45 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el V100 gana 8 de los 45 benchmarks (tasa de victoria del 18%), mientras que el RTX 3090 gana 37 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 concurrentes, la V100 es un 31 % más lenta que la RTX 3090 (mediana en 3 pruebas de referencia). Para Qwen/Qwen3-4B, la V100 alcanza 401 tokens/s mientras que la RTX 3090 logra 583 tokens/s (un 31 % más lenta). La V100 no gana ninguna de las 3 pruebas de alto rendimiento, lo que hace que la RTX 3090 sea 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 19 % más lento que el RTX 3090 (media en 12 pruebas de referencia). Al ejecutar gpt-oss:20b, el V100 genera 113 tokens/s mientras que el RTX 3090 alcanza los 144 tokens/s (un 22 % más lento). El V100 no gana ninguna de las 12 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte al RTX 3090 en la mejor opción para el desarrollo local de IA.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, la V100 es un 26 % más lenta que la RTX 3090 (media en 22 pruebas de referencia). Al probar sd3.5-large, la V100 completa 1.6 imágenes/min frente a las 0.72 imágenes/min de la RTX 3090 (un 126 % más rápida). La V100 gana solo 4 de los 22 tests de generación de imágenes, por lo que la RTX 3090 resulta mejor opción para tareas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la V100 ofrece un rendimiento 11% menor en throughput que la RTX 3090 (mediana en 4 pruebas de referencia). Al probarse llava-1.5-7b, la V100 procesa 53 imágenes/min, mientras que la RTX 3090 alcanza 147 imágenes/min (un 64% más lenta). La V100 no gana ninguna de las 4 pruebas de visión, por lo que la RTX 3090 resulta 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 RTX 3090 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 (Uso Individual). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan las tarjetas V100 y RTX 3090 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 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 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 RTX 3090 manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Los benchmarks 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 7B parámetros) analiza una fotografía de una mujer anciana en un campo florido junto a un golden retriever, probando comprensión escénica e inferencia visual a tamaño de lote 32 para informar 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 de documentos. Observe cómo los V100 y RTX 3090 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 V100 y el RTX 3090 en general para cargas de trabajo de IA. Learn more about 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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