Comparación directa de rendimiento entre el V100 y el RTX 4090 Pro, basada en 45 pruebas estandarizadas de inteligencia artificial recopiladas desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el V100 gana en 6 de los 45 benchmarks (tasa de victoria del 13%), mientras que el RTX 4090 Pro supera las otras 39 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 que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, la V100 es un 77 % más lenta que la RTX 4090 Pro (mediana en 3 pruebas de referencia). Para el modelo Qwen/Qwen3-8B, la V100 alcanza los 251 tokens/s mientras que la RTX 4090 Pro logra 1102 tokens/s (un 77 % más rápida). La V100 no gana ninguna de las 3 pruebas de alto rendimiento, lo que hace que la RTX 4090 Pro sea mejor opción 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 32 % más lento que el RTX 4090 Pro (media en 12 pruebas de referencia). Al ejecutar gpt-oss:20b, el V100 genera 113 tokens/s mientras que el RTX 4090 Pro alcanza los 175 tokens/s (un 36 % más lento). El V100 no gana ninguna de las 12 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte al RTX 4090 Pro en la mejor opción para el desarrollo local de IA.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, el V100 es un 57 % más lento que la RTX 4090 Pro (media en 22 pruebas de referencia). Al probar sd3.5-medium, el V100 completa una imagen cada 51 segundos, mientras que la RTX 4090 Pro logra 6.2 segundos por imagen (un 88 % más lenta). El V100 no gana ninguna de las 22 pruebas de generación de imágenes, lo que convierte a la RTX 4090 Pro en mejor opción para tareas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), el V100 ofrece un rendimiento 54 % menor en throughput que la RTX 4090 Pro (mediana en 4 pruebas). Al probarse con llava-1.5-7b, el V100 procesa 53 imágenes/min mientras que la RTX 4090 Pro logra 266 imágenes/min (un 80 % más lento). El V100 no gana ninguna de las 4 pruebas de visión, por lo que la RTX 4090 Pro 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 4090 Pro 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). Los benchmarks de vLLM muestran cómo se desempeñan las GPU V100 y RTX 4090 Pro con solicitudes concurrentes 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 solicitud única para entender cómo los V100 y RTX 4090 Pro manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Las pruebas 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. El modelo 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 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 de Hamlet, obra 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 Pro 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 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 RTX 4090 Pro 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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