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Radeon Instinct MI300X de AMD aplasta a RTX 4090 en el benchmark OpenCL para reclamar el primer puesto, pero los jugadores pueden relajarse

Publicado el 2024-08-24
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AMD\'s Radeon Instinct MI300X crushes RTX 4090 in OpenCL benchmark to claim the top spot, but gamers can relax

Lanzado hace unos seis meses, en diciembre de 2023, el cad de gráficos profesionales Radeon Instinct M1300X de AMD hizo su debut en el punto de referencia OpenCL de Geekbench. Como era de esperar de la hercúlea GPU de nivel empresarial, rápidamente reclamó el trono, borrando todo lo que estaba debajo, incluido el RTX 4090.

Antes de continuar, primero echemos un vistazo rápido a la Especificaciones del Instinct MI300X: incluye 19,456 unidades de sombreado, 192 GB de memoria HMB3 con 10,3 TB/s de ancho de banda, 1216 núcleos de matriz y un TDP de la friolera de 750 vatios. No sorprende en absoluto que el MI300X haya obtenido una enorme puntuación de 379,660 en el punto de referencia OpenCL, si se tienen en cuenta sus especificaciones, cómodamente por delante del RTX 4090, que obtuvo una puntuación de ~320,000. Este gigante de chip es principalmente un competidor de las ofertas de centros de datos de Nvidia, como la GPU H100 'Hopper'.

AMD\'s Radeon Instinct MI300X crushes RTX 4090 in OpenCL benchmark to claim the top spot, but gamers can relax

Enfrentar el MI300X con el RTX 4090 no es una comparación justa: el RTX 4090 es una GPU para juegos de consumo de $1,700, mientras que el MI300X es una GPU de centro de datos con un precio superior a los $15,000. El MI300X está diseñado a medida para centros de datos, inteligencia artificial y tareas informáticas de alto rendimiento que requieren grandes cantidades de memoria y cantidades obscenas de potencia de procesamiento, mientras que el RTX 4090 atiende a jugadores y creativos con necesidades mucho más humildes.

No es necesario decirlo, pero las GPU de centros de datos como la MI300X no reemplazarán a las tarjetas gráficas para juegos en el corto plazo. Cuando se trata de los requisitos de las GPU de los centros de datos, son bastante diferentes de los de los jugadores. Principalmente, se afirma una mayor prioridad hacia la eficiencia computacional, la corrección de memoria sobre la marcha y el manejo de datos a gran escala, como en el caso de las cargas de trabajo de IA. Las GPU para juegos, por otro lado, están optimizadas para renderizado en tiempo real, un consumo de energía significativamente menor y rentabilidad. Teniendo en cuenta los puntos anteriores, para la mayoría de nosotros, que el MI300X derrote al RTX 4090 no tiene ninguna relevancia particular.

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