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Los teraflops brindan una vista simplista del rendimiento de la GPU, pero no tienen en cuenta las diferencias en la arquitectura, la eficiencia y las optimizaciones de software. Las pruebas de rendimiento en el mundo real y la comprensi\u00f3n de las especificaciones de la arquitectura brindan una comparaci\u00f3n m\u00e1s precisa de las GPU.<\/p>\n
Los teraflops, a menudo aclamados como la mejor m\u00e9trica de comparaci\u00f3n de GPU, tienen limitaciones. Esta simplificaci\u00f3n excesiva no capta la complejidad de la GPU y enmascara su verdadero rendimiento. En cambio, lo que importa son las pruebas de rendimiento del mundo real, la comprensi\u00f3n matizada de la arquitectura y los usos espec\u00edficos del contexto.<\/p>\n
Un teraflop es una unidad de velocidad inform\u00e1tica que equivale a un bill\u00f3n (1012<\/sup>) operaciones de punto flotante por segundo. En el mundo de las unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos (GPU), los teraflops se utilizan a menudo como medida de rendimiento. Esencialmente, cuanto mayor sea el recuento de teraflops, m\u00e1s c\u00e1lculos puede manejar una GPU en un segundo, lo que supuestamente conduce a un mejor rendimiento.<\/p>\n RELACIONADO:<\/strong> PS5 y Xbox Series X: \u00bfQu\u00e9 son los Teraflops?<\/em><\/strong><\/p>\n Los teraflops se derivan de las especificaciones de hardware de una GPU, principalmente la velocidad del reloj del n\u00facleo, la cantidad de n\u00facleos y la cantidad de operaciones por ciclo. Es un n\u00famero f\u00e1cil de entender, pero como cualquier m\u00e9trica demasiado simplificada, se desmorona cuando se usa mal.<\/p>\n Los teraflops pueden ser \u00fatiles al comparar GPU de la misma arquitectura y generaci\u00f3n. Dado que estas GPU se construyen con la misma tecnolog\u00eda, generalmente escalan su rendimiento de manera predecible con su recuento de teraflops.<\/p>\n Por ejemplo, si compara dos tarjetas gr\u00e1ficas de la misma serie NVIDIA RTX 3000, la que tenga el mayor n\u00famero de teraflops generalmente funcionar\u00e1 mejor. Esto se debe a que estas GPU est\u00e1n dise\u00f1adas de manera similar y cualquier diferencia de rendimiento se puede atribuir en gran medida a su potencia de procesamiento, que est\u00e1 representada por el recuento de teraflops.<\/p>\n Sin embargo, los teraflops se vuelven un indicador de rendimiento mucho menos confiable cuando se comparan GPU en diferentes arquitecturas o generaciones. El problema principal aqu\u00ed es que no todos los fracasos son iguales.<\/p>\n La forma en que una GPU usa sus teraflops puede variar significativamente seg\u00fan su arquitectura. Por ejemplo, una GPU NVIDIA usa sus teraflops de manera diferente a una GPU AMD, lo que da como resultado diferentes niveles de rendimiento a pesar de contar con teraflops similares. De manera similar, una GPU moderna usar\u00e1 sus teraflops de manera m\u00e1s efectiva que una m\u00e1s antigua, incluso si tienen el mismo conteo.<\/p>\n En otras palabras, los teraflops solo cuentan una parte de la historia. No tienen en cuenta las diferencias en eficiencia, ancho de banda de memoria u optimizaciones de controladores que pueden afectar significativamente el rendimiento.<\/p>\n Las GPU de hoy en d\u00eda son cada vez m\u00e1s complejas e inteligentes. No solo realizan c\u00e1lculos a ciegas, sino que funcionan de manera m\u00e1s inteligente.<\/p>\n Por ejemplo, las GPU ahora cuentan con tecnolog\u00edas como DLSS de NVIDIA y FidelityFX Super Resolution de AMD, que utilizan IA para mejorar las im\u00e1genes de baja resoluci\u00f3n en tiempo real, mejorando el rendimiento sin disminuir notablemente la calidad visual. Estas tecnolog\u00edas pueden mejorar enormemente el rendimiento de una GPU y no tienen nada que ver con los teraflops.<\/p>\n Del mismo modo, los avances en la arquitectura, como un mejor procesamiento en paralelo y una mejor gesti\u00f3n de la memoria, pueden mejorar significativamente el rendimiento de la GPU. Una vez m\u00e1s, estas mejoras no se reflejan en el recuento de teraflops.<\/p>\n Otro problema con el uso de teraflops para comparar GPU es que los n\u00fameros se pueden manipular. Los fabricantes pueden \u00abaumentar\u00bb sus recuentos de teraflops aumentando la velocidad del reloj del n\u00facleo o la cantidad de n\u00facleos.<\/p>\n Sin embargo, estos aumentos a menudo no se traducen en mejoras de rendimiento en el mundo real, ya que pueden conducir a un mayor consumo de energ\u00eda y generaci\u00f3n de calor, lo que puede acelerar la GPU y reducir el rendimiento. Alternativamente, si bien hay un aumento en el rendimiento, no es directamente proporcional al aumento de los TFLOP (te\u00f3ricos), debido a las restricciones en la arquitectura de la GPU, como cuellos de botella en el ancho de banda de la memoria o cach\u00e9 de GPU limitada.<\/p>\n Entonces, si los teraflops no son una forma confiable de comparar GPU, \u00bfcu\u00e1l es? La respuesta es simple: pruebas de rendimiento en el mundo real.<\/p>\n Los puntos de referencia de rendimiento, como los realizados por revisores independientes, proporcionan la medida m\u00e1s precisa del rendimiento de una GPU. Implican ejecutar la GPU a trav\u00e9s de una serie de tareas o juegos y medir su rendimiento.<\/p>\n Al mirar los puntos de referencia, es importante considerar las tareas o juegos espec\u00edficos para los que usar\u00e1 la GPU. Una GPU puede sobresalir en una tarea pero tener un desempe\u00f1o deficiente en otra, as\u00ed que verifique los puntos de referencia relevantes para su caso de uso.<\/p>\n Adem\u00e1s, considere otros factores como el consumo de energ\u00eda, la producci\u00f3n de calor y el costo. Una GPU puede tener un rendimiento excelente, pero puede que no sea su mejor opci\u00f3n si consume demasiada energ\u00eda o es costosa.<\/p>\n RELACIONADO:<\/strong> Las mejores tarjetas gr\u00e1ficas de 2023<\/em><\/strong><\/p>\n<\/div>\nCuando los teraflops son buenos para las comparaciones de GPU<\/h2>\n
Por qu\u00e9 los teraflops son malos para las comparaciones de GPU<\/h2>\n
Las GPU funcionan de manera m\u00e1s inteligente, no m\u00e1s dif\u00edcil<\/h2>\n
Falsificar los n\u00fameros TFLOP<\/h2>\n
La forma correcta de comparar GPU<\/h2>\n