Comparación directa de rendimiento entre el V100 y el RTX 4080 Super Pro, basada en 45 pruebas estandarizadas de IA recopiladas desde nuestra flota de producción. Los resultados muestran que el V100 gana solo 3 de los 45 benchmarks (tasa de victoria del 7%), mientras que el RTX 4080 Super Pro supera en 42 pruebas. Todos los datos de referencia se recopilan automáticamente desde servidores activos alquilados, ofreciendo información sobre desempeño en entornos reales.
Para servidores de APIs en producción y sistemas de IA multiagente que ejecutan múltiples solicitudes concurrentes, el V100 es un 27 % más lento que la RTX 4080 Super Pro (mediana en 3 pruebas de referencia). Para Qwen/Qwen3-4B, el V100 alcanza los 401 tokens/s mientras que la RTX 4080 Super Pro logra 549 tokens/s (un 27 % más lenta). El V100 no gana ninguna de las 3 pruebas de alto rendimiento, lo que hace que la RTX 4080 Super Pro 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 12 % más lento que el RTX 4080 Super Pro (media en 12 pruebas de referencia). Al ejecutar gpt-oss:20b, el V100 genera 113 tokens/s mientras que el RTX 4080 Super Pro alcanza los 141 tokens/s (un 20 % más rápido). El V100 gana solo 2 de las 12 pruebas para usuarios individuales, lo que convierte al RTX 4080 Super Pro en la mejor opción para el desarrollo de IA local.
Para cargas de trabajo con Stable Diffusion, SDXL y Flux, la V100 es un 41 % más lenta que la RTX 4080 Super Pro (media en 22 pruebas de referencia). Al probar sd3.5-large, la V100 completa 0.50 imágenes/min mientras que la RTX 4080 Super Pro alcanza las 2.5 imágenes/min (un 80 % más lenta). La V100 no gana ninguna de las 22 pruebas de generación de imágenes, por lo que la RTX 4080 Super Pro resulta ser mejor opción para tareas con Stable Diffusion.
Para cargas de trabajo de visión con alta concurrencia (16-64 solicitudes paralelas), la V100 ofrece un rendimiento 32% menor en throughput que el RTX 4080 Super Pro (mediana entre 4 pruebas). Al probar llava-1.5-7b, la V100 procesa 53 imágenes/min mientras que el RTX 4080 Super Pro alcanza las 175 imágenes/min (un 70% más lento). La V100 no gana ninguna de las 4 pruebas de visión, por lo que el RTX 4080 Super Pro resulta ser la 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 4080 Super 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.
Probamos ambos marcos de trabajo vLLM (Alto Rendimiento) y Ollama (Uso Individual). Las pruebas con vLLM muestran cómo se desempeñan las GPU V100 y RTX 4080 Super Pro 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 abarcan 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 4080 Super Pro manejan tus cargas de trabajo de imagen.
Los benchmarks de visión evalúan el procesamiento multimodal y documental 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 anciana 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 de 334M parámetros) procesa 2.750 páginas del Hamlet de Shakespeare escaneadas desde libros históricos con tipografía periódica, midiendo páginas por minuto para la digitalización de documentos. Observe cómo los V100 y RTX 4080 Super Pro manejan cargas laborales visuales de IA a escala productiva – 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. Usando el RTX 3090 como referencia (100 TAIFlops), esta puntuación te indica al instante cómo se comparan el V100 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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