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Tarjetas Gráficas: Gaming vs IA

Introducción

Las tarjetas gráficas (GPUs) son procesadores especializados en cálculos paralelos. Aunque nacieron para mejorar el rendimiento en videojuegos, hoy en día se usan ampliamente en tareas de computación como entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.

Diferencias Clave

Característica Gaming GPU IA / Computación GPU
Optimización Rendimiento en gráficos y FPS Cómputo intensivo (matrices, tensores)
Memoria (VRAM) 6–16 GB GDDR6 16–48 GB (o más), GDDR6 / HBM
Drivers GeForce (gaming) CUDA, cuDNN, TensorRT (NVIDIA)
Arquitectura Ampere, Ada Lovelace (NVIDIA) Ampere, Hopper, MI300 (AMD/CDNA)
Precio Menor para gaming Mayor por capacidad y soporte IA

Ejemplos de GPUs Populares

Recomendaciones para IA

Consejos

Notas Finales

Las GPUs gaming de gama alta pueden rendir muy bien en tareas de IA, especialmente para desarrolladores individuales. Para entrenamientos a gran escala o en producción, se usan GPUs dedicadas a computación como las NVIDIA A100 o H100.

Tabla Comparativa de GPUs (Gaming vs IA)

Modelo Tipo VRAM Núcleos CUDA / SP Ancho de Banda Precio Aproximado (USD) Notas
NVIDIA RTX 3060 Gaming 12 GB 3584 360 GB/s $300 - $350 Económica para IA ligera
NVIDIA RTX 4070 Gaming 12 GB 5888 504 GB/s $550 - $600 Rendimiento decente para IA personal
NVIDIA RTX 4090 Gaming/IA 24 GB 16384 1008 GB/s $1500 - $1800 Muy potente para gaming y IA
AMD RX 7900 XTX Gaming 24 GB 6144 SP 960 GB/s $950 - $1000 Potente en gaming, menos soporte IA
NVIDIA A100 40GB Profesional 40 GB 6912 1555 GB/s (HBM2) $8000 - $11000 Centro de datos, entrenamiento a gran escala
NVIDIA H100 80GB Profesional 80 GB 14592 2000+ GB/s $25000+ Última generación, IA de alto nivel
AMD MI300X (Instinct) Profesional 192 GB 15360 5000+ GB/s N/D Enfocado 100% a IA, arquitectura CDNA3