La comparación de rendimiento entre el NVIDIA GeForce RTX 4090 y el recientemente lanzado RTX 5090 en tareas de IA revela avances significativos en este último, principalmente debido a mejoras arquitectónicas y capacidades centrales mejoradas.
Métricas de rendimiento
1. Núcleos de tensor: el RTX 5090 presenta 680 núcleos de tensor, un aumento notable de los 512 encontrados en el RTX 4090. Esta actualización permite que el RTX 5090 alcance hasta 3,352 billones de operaciones por segundo (TOPS) para cargas de AI, lo que lo convierte en aproximadamente 2.5 veces más rápido que el RTX 4090, que procesa alrededor de 1,321 tops [1] [2].
2. CUDA CORES Y PODER DE PROCEPCIÓN: El RTX 5090 tiene 21,760 núcleos CUDA, en comparación con los 16,384 núcleos CUDA en el RTX 4090. Este aumento contribuye a un aumento sustancial de la capacidad computacional, con el RTX 5090 que entrega hasta 125 TFLOP versus el 83 Tflops del RTX 4090 [1] [2].
3. Ancho de banda de memoria y capacidad: la arquitectura de memoria también se ha actualizado; El RTX 5090 viene con 32 GB de memoria GDDR7 en un bus de memoria de 512 bits, lo que resulta en un ancho de banda de 1.79 TB/s, casi el doble que el de los 1.01 TB/s de RTX 4090 con sus 24 GB de memoria GDDR6X. Este aumento en el ancho de banda es particularmente beneficioso para las tareas de IA que requieren un acceso rápido a grandes conjuntos de datos [1] [4].
Mejoras específicas de AI
- La introducción de DLSS 4, que incluye la generación de múltiples marcos, permite que el RTX 5090 genere hasta tres cuadros adicionales por marco renderizado. Esto no solo mejora el rendimiento del juego, sino que también mejora significativamente la fidelidad visual y la capacidad de respuesta en aplicaciones impulsadas por la IA [1] [2].
- La nueva arquitectura admite características avanzadas como la reconstrucción de rayos y la súper resolución, que están optimizadas para tareas de IA, mejorando aún más las aplicaciones de juegos y productividad [1] [2].
Conclusión
En general, el RTX 5090 representa un salto sustancial en el rendimiento de las tareas de IA en comparación con el RTX 4090. Con sus capacidades de núcleo de tensor superior, un mayor recuento de núcleo CUDA, un ancho de banda de memoria mejorado y características de IA avanzadas, se posiciona como una potencia para ambas Gaming y cargas de trabajo profesionales de IA, redefiniendo efectivamente lo que los usuarios pueden esperar de las GPU de alto rendimiento en este dominio [1] [2] [3].
Citas:
[1] https://www.storagereview.com/review/nvidia-geforce-rtx-5090-review-pushing-boundies-with-ai-aceleration
[2] https://beebom.com/nvidia-rtx-5090-vs-rtx-4090-comparison/
[3] https://www.windowscentral.com/hardware/rtx-5090-should-you-buy-buy
[4] https://techloot.co.uk/gadgets/nvidia-rtx-5090-vs-rtx-4090-ultimate-gpu-showdown/
[5] https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/50-series/rtx-5090/
[6] https://www.reddit.com/r/nvidia/comments/1hvv7u3/ive_created_a_chart_comparing_the_native_4k_path/
[7] https://pk.ign.com/nvidia-rtx-5090/234959/review/nvidia-geforce-rtx-5090-founders-edition-review
[8] https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-geforce-rtx-5090-versus-rtx-4090-how-does-the-new-halo-gpu-compare-with-its-its -predecesor
[9] https://www.nvidia.com/en-us/geforce/news/geforce-rtx-5090-5080-dlss-4-game-ready-driver/