El dispositivo de procesamiento de gráficos (GPU) se diseñó originalmente como un acelerador para juegos, pero ha evolucionado lentamente a lo abundante de las décadas hasta convertirse en una útil esencial para otras tareas. Si eres un sabio en ciernes, un versado creativo o te apetece desarrollar IA, la GPU es una parte básico del sistema que lo hace todo posible. La mayoría de los usuarios ocasionales se centrarían en el rendimiento puro del conjunto, mientras que los profesionales y entusiastas podrían faltar considerar un conjunto diferente de factores. Esto es lo que hace que lanzarse entre comprar la GPU adecuada para el trabajo sea un poco más difícil.

Lo que podría funcionar para su sistema de juegos de 1080p no funcionará admisiblemente para ejecutar modelos de estilo ínclito (LLM) locales. Lo mismo ocurre con una GPU de época de trabajo que intenta juguetear los juegos más exigentes en 4K con el trazado de rayos y de ruta capacitado. Si no negocio la GPU adecuada para el trabajo, podría estar obstaculizando su PC y provocando cuellos de botella innecesarios. Y en la era contemporáneo, cuando comprar una maleable gráfica casi parece requerir un plazo original y una hipoteca asegurada a 35 primaveras, debemos hacerlo admisiblemente la primera vez, para que la obligación de reemplazar la cámara no se sienta durante muchos primaveras.

¿Construyendo una PC para juegos? Opte por una GPU para juegos. ¿Necesita una época de trabajo? Operación una maleable profesional. Pero como ocurre con todo, depende.

Pugnar es positivamente más obvio

Operación la mejor GPU que puedas permitirte

Es más importante conseguir la maleable gráfica más capaz que sacar el mayor partido a tu inversión con una computadora para juegos. Esto se debe a que el componente esencialmente dicta qué tan admisiblemente se ejecutará el conjunto en configuraciones más altas. No ahorres plata en la GPU si tienes presupuesto habitable para cubrir una opción más cara (y potente). Es básico que gastes todo lo que puedas en la maleable gráfica para extender el tiempo ayer de considerar reemplazarla. Si tiene una Nvidia GeForce GTX 1080 y está buscando actualizarla, es mejor respaldar más por una 5080 que por una 5070, si puede cubrir el costo adicional.

¿Mi recomendación para una GPU para juegos en este momento? Esto depende de para qué planeas usar la maleable. ¿Son juegos de 1080p? ¿Quizás tienes un panel súper ultraancho o un panel 4K habitable para experiencias maravillosas? Consulte la tabla de recomendaciones a continuación sobre lo que consideraría usar hoy para juegos: actualmente estoy usando una AMD Radeon RX 9070 XT con una pantalla 4K. Usaré las opciones de la coexistentes contemporáneo para obtener las mejores recomendaciones de GPU, aunque nominar una maleable de coexistentes antecedente de Nvidia o AMD igualmente funcionaría admisiblemente, especialmente si estás ahorrando considerablemente en el MSRP.

Los resultados reales varían según el conjunto y los otros componentes de PC que tengas. Asegúrese siempre de que su CPU esté a la categoría para manejar la GPU conectada; de lo contrario, encontrará cuellos de botella en el sistema que pueden compendiar la velocidad de fotogramas e introducir artefactos visuales no deseados o tartamudeo en el conjunto. Pero, en caudillo, cuanto más gastes aquí, mejores deberían ser tus experiencias de conjunto.

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8.5/10

Velocidad del temporalizador de memoria

2518MHz

Edificio

RDNA 4

Proceso

5 millas náuticas

Unidades de sombreado

128

La Radeon RX 9070 XT es una de las GPU para juegos más potentes de AMD y es perfecta para experiencias de 1440p y 4K.

Dirigiendo tu propio ejército de chatbots

El rey de los LLM autónomos

La ejecución de LLM exige memoria del sistema y muchos núcleos especializados, los cuales se pueden encontrar en GPU para juegos de consumo como la excelente NVIDIA GeForce RTX 3090. Puede que en este momento tenga dos generaciones, pero la RTX 3090 es en verdad la GPU de mejor valía que puede obtener para una implementación de LLM en un laboratorio doméstico. Claro, no es tan poderoso como el RTX 4090 o el RTX 5090 en términos de rendimiento bruto, pero el costo por GB de VRAM no tiene comparación con sus sucesores. El RTX 3090 tenía cifras impresionantes, incluidos 24 GB de memoria GDDR6X, un bus de 384 bits y 936 GB/s de orondo de facción de memoria.

Eso hace que la GPU sea absolutamente brillante para ejecutar LLM, particularmente aquellos con requisitos de sistema harto altos. Por contexto, el RTX 5090 tiene la friolera de 32 GB de memoria GDDR7, pero igualmente cuesta una pequeña fortuna y buena suerte para ubicar uno cerca de su MSRP flamante. Luego está el hecho de que se tráfico de una maleable más antigua con una pila de software madura, lo que le permite sacar más provecho de la inmueble Ampere y 10,496 núcleos CUDA. Estos núcleos admiten entrenamiento de precisión variado FP16/BF16 y son totalmente compatibles con la mayoría de los marcos de IA modernos.

Hemos estado ejecutando LLM en una variedad de hardware, desde Nvidia GeForce GTX 1080 hasta una RTX 5090, por lo que comprendemos admisiblemente hasta dónde podemos tolerar cada coexistentes de GPU, así como cuánto debe ajar para obtener la mejor experiencia al ejecutar sus propios chatbots.

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Sea creativo con su GPU

La mejor opción para la impresión de vídeo.

Las tarjetas de consumo son las opciones típicas de las series Nvidia GeForce o AMD Radeon y siempre se encuentran adentro de las computadoras de escritorio y portátiles. Las GPU para estaciones de trabajo son un poco diferentes porque están diseñadas para profesionales. Piense en las series Nvidia RTX A o AMD Radeon Pro como discos duros de almacenamiento conectado a la red (NAS). Son similares en muchos aspectos a las unidades normales de consumo, pero la ingeniería destacamento garantiza que pueda empujarlas con más fuerza adentro de gabinetes con decano confiabilidad, resistor y otras características que no encontraría en las unidades de disco duro normales. Las tarjetas para estaciones de trabajo tienen que ver con la precisión y el rendimiento específico en determinadas aplicaciones.

Esto podría ser CAD, modelado 3D, impresión de vídeo o incluso investigación de IA. Es por eso que siempre encontrarás GPU profesionales adentro de los sistemas Apple Mac Pro y otras versiones con trabajo creativo y otras tareas pesadas en mente. Los controladores de las tarjetas de las estaciones de trabajo suelen estar certificados para software profesional como Adobe Premiere Pro, Blender y DaVinci Resolve. Luego está la enorme cantidad de memoria con más VRAM que la que se encuentra en las GPU para juegos emblemáticas. No es raro ver hasta 48 GB de VRAM en tarjetas profesionales, lo que puede resultar esencial para este tipo de cargas de trabajo.

¿Pero una GPU para juegos no es buena para este tipo de tareas? De cero. No existe una respuesta positivamente correcta o incorrecta para nominar la GPU adecuada, ya que normalmente pueden realizar la mayoría de las tareas. Todo depende de qué tan admisiblemente desea que completen su carga de trabajo y si necesita alguna de las funciones disponibles. Al igual que con las tarjetas de estaciones de trabajo, a menudo encontrará compatibilidad con colores de 10 bits y una precisión mejorada para la matiz de colores. Incluso existe la posibilidad de utilizar varias tarjetas juntas, lo que en verdad no es posible con las GPU de consumo. Puede funcionar, pero no se recomienda para juegos ni ninguna otra cosa.

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A menudo encontrará GPU para juegos recomendadas por aquellos adentro de la comunidad de laboratorios domésticos para ejecutar LLM locales. Hacemos precisamente eso aquí en XDA con diferentes resultados. Dependiendo de la maleable, esto se puede alcanzar fácilmente o puede ser un gran dolor de capital. Si está considerando realizar un LLM restringido, la VRAM es su peor enemigo. Necesitas mucho, pero incluso el maniquí insignia RTX 5090 con todos sus potentes núcleos y sus impresionantes 24 GB de VRAM tendrá dificultades para ejecutar los modelos de IA más grandes. Las GPU para estaciones de trabajo como la serie Nvidia RTX A están diseñadas para este tipo de tareas, pero incluso poco como el RTX 3090 ayer mencionado funcionaría muy admisiblemente.

Pero para manejar cierta transcodificación de vídeo, podrías salirte con la tuya. capacidades gráficas integradas del procesador. Es posible que no necesite una GPU para su laboratorio doméstico si no hace cero que la requiera. La ejecución de LLM, la reproducción de imágenes de cámaras IP y la transcodificación de archivos pesados ​​sobre la marcha se mejorarían con un canal de gráficos dedicado, pero comenzar con una CPU Intel con gráficos integrados capaces está perfectamente admisiblemente. Así como positivamente no necesitas un junta de servidor y sistemas 1U para el laboratorio doméstico definitivo, las tarjetas de viso pérdida y los gráficos integrados funcionan admisiblemente aquí.

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