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Tarjetas gráficas, sus arquitecturas y lo que ofrece cada marca

El mundo de las GPU es algo más caótico que el que hay de CPU, el cuál ya hemos cubierto con anterioridad de una forma muy general. En cuanto GPU hay de todos tamaños, colores y más importante, tecnologías.

Si bien es cierto que las dos principales marcas de GPU son Nvidia y AMD, cada una tiene un catálogo muy amplio de GPUs y más que nada, de tecnologías con las cuales construyen sus GPUs. Es por eso que en este pequeño artículo trataré de cubrir, igual de una manera general, las distintas tarjetas gráficas que hay actualmente en el mercado y en qué fijarte al momento de adquirir una nueva.

Tarjetas gráficas en el mercado


Como ya he mencionado, actualmente existen 2 grandes marcas de tarjetas gráficas en el mercado, AMD Radeon y Nvidia.

Las primeras son más económicas y a pesar de esto conservan características que igualan o incluso mejoran a sus rivales a un precio justo. Por otro lado está Nvidia, la cual ha sido la casa de GPU por excelencia desde siempre, su arquitectura y tecnología son más estables que las de su competencia y su calidad de construcción es inigualable.

Sin embargo, AMD tiene sus ases bajo la manga ya que con su nueva tecnología RDNA ha logrado realizar tarjetas con grandes capacidades de procesamiento y versatilidad con un costo muy bajo el cual hay que tener en cuenta.

Muchos coincidirán conmigo en que, en los últimos años, el mercado de las GPU se ha visto estancado principalmente por la falta de nuevas tecnologías. Y que si bien es cierto que con cada generación hay un aumento considerable de potencia bruta; las tecnologías usadas eran muy similares con algunos parches aquí y allá.

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Según Muy computer, la evolución que hemos visto se ha centrado sobre todo en la potencia bruta, en incrementar el soporte de DirectX 12 y en aumentar la cantidad de memoria gráfica. La cosa estuvo bastante tranquila hasta la introducción del trazado de rayos acelerado por hardware. Algo que vino de la mano de NVIDIA en 2018 con la presentación de las RTX 20.

Gracias a la gran cantidad de tarjetas gráficas actualmente en el mercado, es difícil hacer una comparativa directa entre gamas de ambas marcas ya que dependiendo del fabricante podremos encontrar variantes de la misma tarjeta gráfica.

Por ejemplo, una tarjeta Gigabyte GTX 1660 Super, puede tener distinto rendimiento al compararla con una GTX 1660 Super pero de Aorus o de Asus. Esto gracias a que a pesar de que AMD y NVIDIA elaboran los procesadores de las gráficas; los fabricantes adjuntan a estos procesadores su tecnología propia de refrigeración y optimización, generando así distintas variables de la misma tarjeta gráfica.

Es por esto que, en vez de comprar directamente a ambas marcas con respecto a sus tarjetas gráficas, trataré de hacer una comparación general de la tecnología detrás de estas tarjetas, haciendo así una competencia más justa y contrastar de una manera general cómo están construidas las tarjetas de ambas marcas.

AMD RDNA vs Nvidia Ampere

Por parte de AMD contamos con su nueva tecnología RDNA. La cual es una variante estilizada de lo que siempre hemos visto en las tarjetas gráficas: procesamiento de vectores, calculo matricial, memoria vectorial y demás.

Sin embargo, según AMD, lo que diferencia esta nueva tecnología es la capacidad de reconocer que tipo de cálculos la GPU está realizando en tiempo real y así usando distintos paralelismos; optimizar los cálculos bajando así el consumo energético y realizando los cálculos más rápido. Básicamente es lo mismo que hemos visto siempre, pero de una forma estilizada y eficiente por lo que los costos de producción son menores.

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Por el lado de Nvidia lo tenemos un poco mas complejo. Si bien es cierto que su tecnología más nueva es la RTX. Esta se basa en arquitecturas complejas las cuales incluyen a su vez, distintas arquitecturas capaces de soportar y optimizar el RayTracing.

La base de todo es su arquitectura Turing, que reduce el tamaño de los transistores dentro de la GPU incrementando su eficiencia. Junto con esto Nvidia fue lo suficientemente listo como para aplicar sus Tensor Cores, los cuales, son una red neuronal de deep learning impulsada por procesadores de inteligencia artificial dedicados; que aumentan las frecuencias de cuadros mientras mantienen una calidad de imagen nítida y clara.

Eran pensados principalmente para Machine Learning y Deep Learning, para así optimizar sus recursos y realizar paralelismos en los cálculos demandados por la GPU. Dejando espacio para el verdadero poder de la arquitectura Ampere y realizar RayTracing en tiempo real a las imágenes mostradas; simulando así el comportamiento físico de la luz.

Comparando estas dos tecnologías podemos ver porqué las tarjetas Nvidia siempre son más caras que su contraparte. Al introducir tecnologías de Deep Learning e IA a sus gráficas es posible generar experiencias imposibles de alcanzar con tecnologías convencionales. Es por esto que usualmente estas tarjetas son más usadas para desarrollo de Inteligencia Artificial o redes neuronales en vez de gaming; ya que su arquitectura permite hacer uso de estas tecnologías de una forma muy sencilla.

Las tarjetas con mejor relación calidad-precio en el mercado

Como podemos concluir de la sección anterior, comparar tarjetas gráficas no es de lo más sencillo que se puede hacer. Pues aparte de considerar las tecnologías y arquitecturas ya mencionadas, es necesario tomar en cuenta las variantes que los fabricantes añaden a los procesadores.

Por esto y a manera de guía, Geektopia ha realizado una gráfica de gran utilidad al hacer una comparación de la relación calidad-precio de las GPU que están actualmente en el mercado. Te la comparto aquí para finalizar el artículo con tus propias conclusiones.

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José Alfredo Zacarias
Soy ingeniero en nanotecnología egresado de ITESO, adoro los videojuegos y la tecnología, siempre me gusta aprender cosas nuevas y descubrir más del mundo que nos rodea.
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