Todo sobre Tarjetas Gráficas: Funcionamiento, VRAM y CUDA Cores

1. Tarjeta gráfica

Es un componente del ordenador encargado de procesar y mostrar imágenes en pantalla.

• Integrada: Usa la memoria RAM del equipo y viene integrada en el procesador o en la propia placa base.
• Dedicada: Tiene su propia memoria dedicada (VRAM).

2. Ranuras para tarjetas gráficas

Evolución de los puertos de conexión:

• AGP
• PCI
• PCIe x16 (estándar actual)

2.1. Diferencias entre AGP y PCI

3. Memoria de video (VRAM)

Tipos de memoria utilizados: GDDR, GDDR2, GDDR3, GDDR4, GDDR5, GDDR6, GDDR7.

4. Conectores de salida de las tarjetas gráficas

• SVGA: Calidad de imagen baja.
• DVI: Mejor calidad que el VGA. Existen dos tipos: DVI-D (Digital) y DVI-I (Digital + Analógico).
• S-Video: Utilizado principalmente en televisiones antiguas.
• HDMI: Permite transmitir audio y vídeo por el mismo cable, ofreciendo mayor calidad y siendo el estándar actual para TV y monitores.

5. Tarjeta de red

Dispone de una dirección MAC única de 48 bits (4 x 12).

6. ¿Qué son los CUDA Cores?

• Son núcleos de procesamiento dentro de las GPUs de NVIDIA.
• Funcionan como mini procesadores simples.
• Operan mediante paralelismo masivo.

Idea clave:

• CPU: Pocos núcleos muy potentes.
• GPU: Miles de núcleos simples (CUDA Cores).

7. ¿Qué hacen?

Realizan operaciones matemáticas simples en masa, necesarias para generar imágenes (frames).

8. Ejemplo en videojuegos

Miles de CUDA Cores trabajan al mismo tiempo, cada uno procesando una pequeña parte de la carga gráfica.

9. Analogía fácil

• CPU: Pocos núcleos complejos.
• GPU: Muchos núcleos que ejecutan operaciones simples.

10. Consideraciones de rendimiento

Más CUDA Cores no siempre significa mejor rendimiento. También influyen:

• Frecuencia
• Arquitectura
• Memoria (VRAM)

11. NVIDIA vs AMD vs Intel

• NVIDIA: CUDA Cores
• AMD: Stream Processors
• Intel: Xe Cores

12. Aplicaciones más allá de los gráficos

• Inteligencia Artificial
• Renderizado 3D
• Simulaciones científicas
• Criptomonedas

13. Criptomonedas y GPU

El minado consiste en repetir el mismo cálculo millones de veces. La GPU destaca porque tiene miles de núcleos y realiza cálculos en paralelo. Idea clave: no necesitas inteligencia, necesitas fuerza bruta.

14. Inteligencia Artificial

Las redes neuronales realizan multiplicaciones de matrices y sumas masivas, tareas repetitivas perfectas para la arquitectura de una GPU.

15. Tabla de velocidades de transferencia

• USB 2.0: 280 Mb/s
• USB 3.0: 5 Gb/s
• USB 3.1: 10 Gb/s
• PCIe v1 x1: 250 MB/s
• Tarjeta de red: 1 Gb/s - 10 Gb/s