Comparación directa de rendimiento entre el A100 y el RTX 4080 Super Pro, basada en 26 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Los resultados muestran que el A100 gana en 21 de los 26 benchmarks (tasa de victoria del 81%), mientras que el RTX 4080 Super Pro supera en 5 pruebas. Todos los datos de las pruebas se recopilan automáticamente desde servidores activos bajo alquiler, ofreciendo información sobre desempeño en entornos reales.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, el A100 es un 58 % más rápido que el RTX 4080 Super Pro (media de 2 benchmarks). Para Qwen/Qwen3-4B, el A100 alcanza los 826 tokens/s frente a los 549 tokens/s del RTX 4080 Super Pro (un 50 % más rápido). El A100 gana las 2 pruebas de alto rendimiento sobre 2, siendo la opción más robusta para chatbots en producción y procesamiento por lotes.
Para asistentes de IA personales y desarrollo local con una sola solicitud a la vez, el A100 es un 18 % más rápido que el RTX 4080 Super Pro (media en 8 pruebas de referencia). Al ejecutar qwen3-coder:30b, el A100 genera 115 tokens/s mientras que el RTX 4080 Super Pro alcanza los 158 tokens/s (un 27 % más lento). El A100 gana 7 de las 8 pruebas para usuarios individuales, lo que lo hace ideal para asistentes de codificación personales y prototipado.
For Stable Diffusion, SDXL, and Flux workloads, the A100 is 26% faster than the RTX 4080 Super Pro (median across 12 benchmarks). Testing sdxl, the A100 completes at 23 images/min vs RTX 4080 Super Pro's 17 images/min (40% faster). The A100 wins 12 out of 12 image generation tests, making it the preferred GPU for AI art and image generation.
For high-concurrency vision workloads (16-64 parallel requests), the A100 delivers 52% higher throughput than the RTX 4080 Super Pro (median across 2 benchmarks). Testing llava-1.5-7b, the A100 processes 282 images/min vs RTX 4080 Super Pro's 175 images/min (61% faster). The A100 wins 2 out of 2 vision tests, making it the preferred GPU for production-scale document processing and multimodal AI.
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Our benchmarks are collected automatically from servers having GPUs of type A100 and RTX 4080 Super Pro in our fleet. Unlike synthetic lab tests, these results come from real production servers handling actual AI workloads - giving you transparent, real-world performance data.
Evaluamos los marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Usuarios Individuales). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan las tarjetas A100 y RTX 4080 Super Pro 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 en solicitudes individuales para asistentes personales de IA y desarrollo local. Entre los modelos probados destacan 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 A100 y RTX 4080 Super Pro 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 7 mil millones de 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 base con 334 millones de 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 A100 y RTX 4080 Super Pro manejan cargas laborales visuales escalables en producción – clave 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 (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 base (100 TAIFlops), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan el A100 y el RTX 4080 Super Pro 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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