Parece que por fin puede haber un estancamiento en el consumo de las tarjetas gráficas
Estimada Comunidad Remth 2.0:
La informática está avanzando a pasos agigantados. Los últimos desarrollos tecnológicos están haciendo que lo anterior parezca casi ridículo en comparación con lo que tenemos hoy. Esto se debe a que los componentes son cada vez más depurados, con mejor eficiencia energética y procesos de fabricación más adecuados.
Desde hace aproximadamente diez años, los componentes electrónicos han aumentado su potencia y eficiencia, pero a cambio hemos tenido que asumir un incremento notable en el consumo eléctrico. Para poner un ejemplo: mi ordenador principal requiere una fuente de alimentación de 1000 W para funcionar correctamente, debido tanto a su arquitectura como a los periféricos conectados.
Sin embargo, hay un componente que ha multiplicado su consumo en los últimos años: la tarjeta gráfica. La búsqueda de gráficos perfectos y la potencia bruta necesaria han provocado consumos muy elevados, incluso en una época donde la eficiencia es una prioridad.
La nueva generación de GPUs está alcanzando cifras de consumo enormes. Por ejemplo, la GTX 980 de NVIDIA consumía casi cuatro veces menos que la actual RTX 5090, y hablamos de una diferencia de apenas unos años.
Pero parece que estamos entrando en un nuevo estancamiento del consumo, ya que compañías como AMD, Intel y NVIDIA han logrado, gracias a la Inteligencia Artificial, reducir el nivel de estrés de las GPU y obtener resultados equivalentes sin necesidad de aumentar la potencia bruta.
Hasta ahora, estas gráficas alcanzaban su rendimiento principalmente mediante fuerza bruta. Sin embargo, gracias a las tecnologías de reescalado, podríamos estar entrando en una etapa donde el consumo se estabilice.
Tecnologías de reescalado según cada fabricante
La tecnología de reescalado en las GPU modernas varía según el fabricante, pero todas buscan el mismo objetivo: aumentar el rendimiento renderizando a menor resolución y reconstruyendo la imagen con algoritmos avanzados.
- NVIDIA – DLSS Basado en redes neuronales y Tensor Cores. Predice detalles, mejora la nitidez y ofrece una reconstrucción muy precisa.
- AMD – FSR Tecnología abierta que combina algoritmos espaciales y temporales. No requiere hardware dedicado.
- Intel – XeSS Puede utilizar unidades XMX especializadas o instrucciones DP4a, lo que lo hace compatible con más GPUs.
Estas tecnologías analizan vectores de movimiento, bordes y patrones, reconstruyendo la imagen con gran fidelidad. El resultado: más FPS con una calidad cercana al renderizado nativo. Representan la evolución del upscaling hacia modelos híbridos entre IA y técnicas temporales avanzadas.
Espero que disfrutes de tu tiempo en el ordenador de la forma más agradable posible. Siempre a su servicio.