Comparación directa de rendimiento entre el V100 y el RTX Pro 4000 Blackwell, basada en 45 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Los resultados muestran que el V100 gana en 19 de los 45 benchmarks (tasa de victoria del 42%), mientras que el RTX Pro 4000 Blackwell supera las otras 26 pruebas. Todos los datos de referencia se recopilan automáticamente desde servidores activos alquilados, proporcionando información sobre desempeño en entornos reales.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, la V100 es un 73 % más lenta que la RTX Pro 4000 Blackwell (mediana de 3 pruebas de referencia). Para Qwen/Qwen3-4B, la V100 alcanza los 401 tokens/s mientras que la RTX Pro 4000 Blackwell logra 1468 tokens/s (un 73 % más rápida). La V100 no gana ninguna de las 3 pruebas de alto rendimiento, lo que hace que la RTX Pro 4000 Blackwell 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, tanto el V100 como el RTX Pro 4000 Blackwell ofrecen tiempos de respuesta casi idénticos en los 12 benchmarks de Ollama. Al ejecutar qwen3:32b, el V100 genera 30 tokens/s frente a los 9.6 tokens/s del RTX Pro 4000 Blackwell (un 211% más rápido). El V100 gana 9 de cada 12 pruebas para usuarios individuales, lo que lo convierte en la opción ideal para asistentes de codificación personales y prototipado.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, el V100 es un 29 % más lento que la tarjeta RTX Pro 4000 Blackwell (mediana en 22 pruebas de referencia). Al probar sd3.5-medium, el V100 completa 3.7 imágenes/min frente a las 1.9 imágenes/min del RTX Pro 4000 Blackwell (un 91 % más rápido). El V100 gana solo 4 de los 22 tests de generación de imágenes, lo que convierte al RTX Pro 4000 Blackwell en la 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 13% menor en throughput que el RTX Pro 4000 Blackwell (mediana en 4 pruebas). Al probarse con llava-1.5-7b, la V100 procesa 145 imágenes/min frente a las 66 imágenes/min del RTX Pro 4000 Blackwell (un 121% más rápido). La V100 gana 1 de cada 4 pruebas de visión, lo que convierte al RTX Pro 4000 Blackwell en la mejor opción para cargas de trabajo de IA visual con alto rendimiento.
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Nuestros benchmarks se recopilan automáticamente desde servidores equipados con GPUs de tipo V100 y RTX Pro 4000 Blackwell 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 las tarjetas gráficas V100 y RTX Pro 4000 Blackwell con solicitudes simultáneas de 16 a 64, ideales para chatbots en producción, sistemas multiactores 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 solicitud única para entender cómo los V100 y RTX Pro 4000 Blackwell manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Los benchmarks de visión evalúan el procesamiento multimodal y de documentos 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 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 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 documental. Observe cómo los V100 y RTX Pro 4000 Blackwell manejan cargas laborales visuales de IA a escala productiva, clave para moderación de contenido, procesamiento documental y análisis automático 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 (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 Pro 4000 Blackwell 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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