Las tarjetas gráficas han evolucionado mucho más allá de su función original en los videojuegos. Hoy en día, las unidades de procesamiento gráfico (GPU) son piezas fundamentales para una amplia variedad de aplicaciones, desde la inteligencia artificial y el desarrollo 3D hasta el procesamiento de datos científicos. Sin embargo, cuando se trata de comparar el rendimiento de diferentes tarjetas gráficas, muchos usuarios tienden a enfocarse únicamente en la cantidad de núcleos o en especificaciones superficiales, sin tener en cuenta los matices arquitectónicos que realmente definen el rendimiento.
Desde COMPULINE, la propuesta es para acercarnos a los procesadores CUDA Cores de Nvidia y los Stream Processors de AMD, desglosando su funcionamiento, cómo influyen en el rendimiento y por qué la arquitectura es más importante que la simple cantidad de núcleos. También exploraremos otros factores clave, como la velocidad de reloj, la memoria VRAM y los RT Cores (Ray Tracing), que desempeñan roles importantes en el rendimiento gráfico.
¿Qué son los CUDA Cores y los Stream Processors?
Los CUDA Cores de Nvidia y los Stream Processors de AMD son, en esencia, las unidades fundamentales dentro de las tarjetas gráficas que manejan tareas de procesamiento paralelo. Estas pequeñas unidades trabajan en conjunto para ejecutar múltiples instrucciones simultáneamente, una característica esencial para los procesos gráficos intensivos y cálculos complejos.
CUDA Cores
El término CUDA Cores hace referencia a la tecnología Compute Unified Device Architecture (CUDA), desarrollada por Nvidia. Los CUDA Cores permiten que las GPU ejecuten cálculos matemáticos de manera paralela, optimizando tareas como el renderizado de gráficos y los cálculos científicos. Un solo CUDA Core es relativamente simple, pero las tarjetas gráficas modernas contienen miles de estos núcleos que operan al unísono.
Lo importante de los CUDA Cores no es solo la cantidad, sino cómo están organizados dentro de la arquitectura de la GPU. Cada nueva generación de tarjetas Nvidia introduce mejoras arquitectónicas que optimizan el rendimiento de estos núcleos. Por ejemplo, las series Ampere y Ada Lovelace no solo incrementan el número de CUDA Cores, sino que mejoran la eficiencia en la ejecución de tareas paralelas y permiten una mejor gestión de energía y recursos.
Stream Processors
Por otro lado, los Stream Processors de AMD funcionan de manera similar a los CUDA Cores, aunque con algunas diferencias en su implementación. AMD utiliza una arquitectura diferente denominada RDNA (Radeon DNA), que distribuye estos núcleos en unidades de cómputo que, al igual que los CUDA Cores, permiten el procesamiento paralelo de tareas.
A lo largo de los años, AMD ha mejorado considerablemente la eficiencia de sus Stream Processors mediante actualizaciones en su arquitectura. La más reciente, RDNA 3, no solo se enfoca en mejorar el rendimiento bruto, sino también en ofrecer una mejor eficiencia energética, lo cual es relevante en aplicaciones donde el uso sostenido de recursos es necesario.
Comparativa General
Aunque CUDA Cores y Stream Processors tienen nombres diferentes según el fabricante, la función básica que cumplen es esencialmente la misma: descomponer y ejecutar tareas en paralelo. No obstante, la eficiencia de procesamiento no depende exclusivamente de la cantidad de núcleos, sino de cómo están organizados y optimizados a nivel de arquitectura.
Por ejemplo, un GPU de AMD con 4096 Stream Processors en una arquitectura RDNA 2 puede ser superado por una tarjeta Nvidia con menos núcleos CUDA en una arquitectura más moderna como Ampere, debido a la eficiencia mejorada de los recursos internos y la capacidad de ejecutar más instrucciones por ciclo de reloj. Este es un aspecto clave que muchos usuarios no consideran al hacer comparativas de tarjetas gráficas.
La arquitectura importa más que la cantidad
Es fácil caer en la trampa de suponer que más núcleos equivalen automáticamente a más rendimiento. Sin embargo, la realidad es más compleja. La arquitectura es el verdadero factor decisivo en el desempeño de una GPU. A lo largo de las últimas décadas, tanto Nvidia como AMD han invertido enormemente en mejorar no solo la cantidad de núcleos en sus tarjetas, sino también en cómo estos núcleos interactúan entre sí y con el resto de los componentes de la GPU.
Por ejemplo, las tarjetas gráficas basadas en la arquitectura Ampere de Nvidia (como la RTX 3080 y la RTX 3090) pueden superar a sus predecesoras con menos CUDA Cores debido a mejoras en la eficiencia del pipeline y la capacidad de manejar más instrucciones simultáneamente. Según Tom’s Hardware, la RTX 3080 con 8704 CUDA Cores puede ofrecer hasta un 30% más de rendimiento que la RTX 2080 Ti, que tiene 4352 núcleos, debido a la mejora de la arquitectura.
En cuanto a AMD, la transición a la arquitectura RDNA marcó un cambio importante en la forma en que sus GPUs gestionan los recursos. La serie RX 6000, basada en RDNA 2, ha demostrado ser competitiva incluso con menos Stream Processors que sus equivalentes Nvidia. En benchmarks recientes, la RX 6800 XT con 4608 Stream Processors ha mostrado un rendimiento comparable con la RTX 3080, a pesar de tener menos núcleos en papel.
Eficiencia de la Arquitectura
La eficiencia de una arquitectura se define por varios factores, entre ellos:
- Pipeline: La organización de las etapas de procesamiento y cómo las tareas fluyen a través de los núcleos.
- Memoria caché: El almacenamiento intermedio que facilita el acceso rápido a los datos más utilizados.
- Latencia: La capacidad de la GPU para reducir los tiempos de espera entre operaciones.
En cada nueva generación de GPUs, Nvidia y AMD optimizan estos aspectos para mejorar la eficiencia general, lo que resulta en un mejor rendimiento por núcleo, incluso si el número total de núcleos no ha cambiado.
Otros factores clave en el rendimiento de las GPU
Además de los núcleos CUDA o los Stream Processors, otros factores determinan el rendimiento general de una tarjeta gráfica. Entre ellos se encuentran la velocidad de reloj, la memoria VRAM y los RT Cores para ray tracing, cada uno de los cuales desempeña un papel esencial en diferentes tipos de tareas.
Velocidad de Reloj
La velocidad de reloj o clock speed se refiere a la cantidad de ciclos por segundo que puede realizar un núcleo de procesamiento. Esta métrica es importante porque, en teoría, una GPU con una mayor velocidad de reloj podrá completar más operaciones en menos tiempo. Sin embargo, como sucede con la cantidad de núcleos, la velocidad de reloj no lo es todo.
Un GPU con una velocidad de reloj superior podría ser menos eficiente que otro si la arquitectura no está optimizada. Por ejemplo, las tarjetas Nvidia suelen operar a velocidades de reloj ligeramente inferiores a las de AMD, pero compensan esto con arquitecturas más eficientes que permiten un mayor rendimiento por ciclo.
Memoria VRAM
La VRAM (Video RAM) es la memoria de acceso rápido que utiliza una GPU para almacenar texturas, datos de geometría y otros recursos gráficos durante el renderizado. La cantidad de VRAM es crucial en aplicaciones donde se manejan grandes volúmenes de datos, como la edición de video en 4K o el desarrollo de juegos complejos.
Tanto Nvidia como AMD han incrementado la capacidad de VRAM en sus últimas tarjetas gráficas. La RTX 3090 de Nvidia, por ejemplo, incluye 24 GB de GDDR6X, mientras que la RX 6900 XT de AMD cuenta con 16 GB de GDDR6. Según PC Gamer, la cantidad de VRAM es un factor decisivo en aplicaciones como el modelado 3D o la creación de entornos de realidad virtual, donde una mayor capacidad permite cargar más información simultáneamente.
RT Cores (Ray Tracing)
El ray tracing es una técnica de renderizado que simula el comportamiento realista de la luz, lo que permite obtener imágenes increíblemente detalladas y con efectos de iluminación avanzados. Los RT Cores son unidades dedicadas dentro de las GPUs Nvidia diseñadas específicamente para acelerar estas tareas.
Desde el lanzamiento de las tarjetas RTX, Nvidia ha liderado la implementación del ray tracing en tiempo real, lo que ha dado lugar a gráficos más realistas en videojuegos y otras aplicaciones gráficas. AMD también ha desarrollado su propia tecnología de ray tracing, aunque no incluye unidades dedicadas (como los RT Cores de Nvidia), y en su lugar aprovecha la potencia de los Stream Processors junto con tecnologías como FidelityFX Super Resolution (FSR).
Comparativa entre Nvidia y AMD en 2024
En términos de rendimiento bruto, tanto Nvidia como AMD han desarrollado tarjetas gráficas que cubren una amplia gama de necesidades, desde usuarios que buscan la mejor experiencia en videojuegos hasta profesionales que requieren una potencia gráfica considerable para aplicaciones científicas o de IA. Sin embargo, elegir entre una u otra marca puede depender de varios factores, incluido el uso específico, el presupuesto y la preferencia personal.
Según análisis recientes de TechPowerUp, las tarjetas Nvidia siguen siendo las favoritas en el mercado de gama alta debido a su capacidad para manejar tareas gráficas complejas como el ray tracing y el procesamiento de IA. Por otro lado, las GPUs de AMD son una opción atractiva para aquellos que buscan un buen equilibrio entre precio y rendimiento, especialmente con la llegada de la arquitectura RDNA 3.
Al evaluar el rendimiento de una tarjeta gráfica, es fundamental mirar más allá de la cantidad de núcleos CUDA o Stream Processors y centrarse en cómo la arquitectura global de la GPU afecta su eficiencia. La cantidad de núcleos es solo una parte de la ecuación, ya que factores como la velocidad de reloj, la VRAM y las optimizaciones arquitectónicas juegan un papel definitorio en el rendimiento general.
A medida que las tecnologías gráficas continúan evolucionando, tanto Nvidia como AMD seguirán innovando para ofrecer GPUs que no solo sean más potentes, sino también más eficientes y versátiles, capaces de satisfacer las crecientes demandas de una variedad de industrias y aplicaciones.
