Comparación directa de rendimiento entre el V100 y el RTX 4090 en 45 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el V100 gana en 9 de los 45 benchmarks (tasa de victoria del 20%), mientras que el RTX 4090 supera las otras 36 pruebas. Todos los resultados 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 ejecutando múltiples solicitudes concurrentes, la V100 es un 43 % más lenta que la RTX 4090 (mediana en 3 pruebas de referencia). Para Qwen/Qwen3-4B, la V100 alcanza 401 tokens/s mientras que la RTX 4090 logra 706 tokens/s (un 43 % más rápida). La V100 no gana ninguna de las 3 pruebas de alto rendimiento, lo que hace que la RTX 4090 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 33 % más lento que el RTX 4090 (media en 12 pruebas de referencia). Al ejecutar gpt-oss:20b, el V100 genera 113 tokens/s mientras que el RTX 4090 alcanza los 183 tokens/s (un 38 % más lento). El V100 no gana ninguna de las 12 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte al RTX 4090 en la mejor opción para desarrollo local de IA.
Para las cargas de trabajo de Stable Diffusion, SDXL y Flux, la V100 es un 46 % más lenta que la RTX 4090 (mediana en 22 pruebas de referencia). Al probar con sd3.5-medium, la V100 completa una imagen cada 16 segundos frente a los 28 segundos por imagen de la RTX 4090 (un 69 % más rápida). La V100 gana solo 4 de las 22 pruebas de generación de imágenes, lo que convierte a la RTX 4090 en mejor opción para tareas relacionadas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la V100 ofrece un rendimiento 54 % menor en throughput que la RTX 4090 (mediana en 4 pruebas de referencia). Al probarse con llava-1.5-7b, la V100 procesa 53 imágenes/min mientras que la RTX 4090 alcanza las 217 imágenes/min (un 76 % más lenta). La V100 no gana ninguna de las 4 pruebas de visión, por lo que la RTX 4090 resulta mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto throughput.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores con GPUs de tipo V100 y RTX 4090 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 se desempeñan la V100 y la RTX 4090 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 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 único para entender cómo los V100 y RTX 4090 manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Las pruebas de visión evalúan el procesamiento multimodal y documental con una carga concurrente alta (alta carga concurrente (16-64 solicitudes paralelas)) utilizando datos reales del mundo real. El modelo LLaVA 1.5 7B (modelo de lenguaje-visión de 7 mil millones de parámetros) analiza una fotografía de una mujer anciana en un campo de flores junto a un golden retriever, probando la comprensión escénica y el razonamiento visual en tamaño de lote 32 para informar sobre imágenes por minuto. El modelo 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 digitalización documental. Observe cómo los V100 y RTX 4090 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.
La puntuación TAIFlops (FLOPS de IA Trooper) 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 le indica al instante cómo se comparan el V100 y el RTX 4090 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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