Comparación directa de rendimiento entre el V100 y el RTX 5090, basada en 45 benchmarks estandarizados de IA recopilados desde nuestra flota de producción. Las pruebas muestran que el V100 gana solo 4 de los 45 benchmarks (tasa de victoria del 9%), mientras que el RTX 5090 supera en 41 pruebas. Todos los resultados se recopilan automáticamente desde servidores activos bajo alquiler, ofreciendo datos reales de desempeño.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes simultáneas, la V100 es un 62% más lenta que la RTX 5090 (mediana en 3 pruebas de referencia). Para el modelo Qwen/Qwen3-8B, la V100 alcanza 251 tokens/s mientras que la RTX 5090 logra 668 tokens/s (62% más rápida). La V100 no gana ninguna de las 3 pruebas de alto rendimiento, lo que hace que la RTX 5090 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 53 % más lento que el RTX 5090 (mediana en 12 pruebas de referencia). Al ejecutar deepseek-r1:32b, el V100 genera 31 tokens/s mientras que el RTX 5090 alcanza los 71 tokens/s (un 56 % más lento). El V100 no gana ninguna de las 12 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte al RTX 5090 en la mejor opción para desarrollo de IA local.
Para cargas de trabajo de Stable Diffusion, SDXL y Flux, la V100 es un 68 % más lenta que la RTX 5090 (media en 22 pruebas de referencia). Al probar con sd3.5-large, la V100 completa 0.50 imágenes/min mientras que la RTX 5090 logra 5.2 imágenes/min (un 90 % más rápida). La V100 no gana ninguna de las 22 pruebas de generación de imágenes, por lo que la RTX 5090 resulta 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 66% menor en throughput que el RTX 5090 (mediana de 4 pruebas). Al probarse llava-1.5-7b, la V100 procesa 53 imágenes/min, mientras que el RTX 5090 alcanza 336 imágenes/min (84% más lento). La V100 no gana ninguna de las 4 pruebas de visión, por lo que el RTX 5090 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 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.
Evaluamos ambos marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Los benchmarks de vLLM muestran cómo se desempeñan la V100 y la RTX 5090 con solicitudes concurrentes de 16 a 64, ideales para chatbots en producción, sistemas multiactor de IA y servidores API. 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 individual para entender cómo los V100 y RTX 5090 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 anciana en un campo florido junto a un golden retriever, probando la comprensión escénica y el razonamiento visual a 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 a tamaño de lote 16, midiendo páginas por minuto para digitalización documental. Observe cómo los V100 y RTX 5090 manejan cargas laborales escalables de IA visual, 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 IA 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 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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