TARJETAS GRÁFICAS (GPU)
Arquitectura, rendimiento real y diagnóstico avanzado
Introducción
TARJETAS GRÁFICAS (GPU). La tarjeta gráfica moderna dejó de ser un simple acelerador de gráficos. Hoy es un sistema de cómputo altamente paralelo, con su propia memoria, controladores, firmware y lógica de energía. En entornos profesionales, de creación de contenido y gaming avanzado, la GPU es uno de los componentes más complejos y más propensos a fallos mal diagnosticados.
Este pilar aborda las GPU desde un enfoque técnico intermedio–avanzado, orientado a diagnóstico real, comprensión arquitectónica y toma de decisiones informadas.
La GPU como sistema independiente
Una GPU moderna incluye:
- Núcleos de cómputo masivo (SIMD / SIMT)
- Memoria dedicada (VRAM)
- Controlador de energía propio
- Firmware (VBIOS)
- Drivers complejos a nivel de sistema operativo
Esto implica que muchos problemas no están en la GPU física, sino en su interacción con el sistema.
Qué diferencia a una GPU moderna de una CPU
Diferencias clave:
- Paralelismo masivo vs ejecución secuencial
- Latencia tolerante vs latencia crítica
- Cargas sostenidas vs picos breves
Entender esto es esencial para diagnosticar rendimiento y fallos.
Áreas críticas que determinan el rendimiento real
El rendimiento de una GPU no depende solo de “TFLOPS”:
- Arquitectura interna
- Ancho de banda de memoria
- Latencias de VRAM
- Drivers y APIs
- Gestión térmica y de energía
El cuello de botella cambia según la carga.
Tipos de cargas en GPU
No todas las cargas son iguales:
- Rasterización clásica
- Ray Tracing
- Cómputo general (CUDA / OpenCL)
- IA / ML
Cada una estresa subsistemas distintos.
Fallos comunes en tarjetas gráficas
Problemas frecuentes:
- Throttling térmico o energético
- Inestabilidad por drivers
- Artefactos gráficos
- Crasheos bajo carga
- Fallos intermitentes difíciles de reproducir
El diagnóstico correcto evita reemplazos innecesarios.
Relación GPU – CPU – RAM – Motherboard
La GPU no opera aislada:
- Depende de líneas PCIe
- Comparte latencias con la CPU
- Se ve afectada por la estabilidad del sistema
Muchos “problemas de GPU” no lo son realmente.
Subcategorías técnicas de este pilar
Este pilar se desarrolla en los siguientes bloques avanzados:
1️⃣ Arquitectura de GPU (SM, CU, shaders, pipelines)
2️⃣ VRAM: tipos, latencias y errores
3️⃣ Ancho de banda, PCIe y escalado real
4️⃣ Drivers, APIs y estabilidad
5️⃣ Energía, consumo y throttling
6️⃣ Temperatura, refrigeración y degradación
7️⃣ Fallos comunes de GPU: síntomas y diagnóstico
8️⃣ GPU integrada vs dedicada: escenarios reales
9️⃣ Diagnóstico avanzado de tarjetas gráficas
Público objetivo
Este contenido está orientado a:
- Técnicos y profesionales IT
- Creadores de contenido
- Usuarios avanzados
- Diagnóstico y soporte
No es contenido de compra, es contenido de criterio técnico.
Enlazado interno estratégico
Este pilar enlaza con:
- CPU (cuellos de botella)
- Memorias RAM
- Motherboard (PCIe)
- Fuentes de poder
- Diagnóstico del sistema
Entender una GPU moderna requiere ir más allá de benchmarks y marketing.
Este pilar establece las bases técnicas necesarias para:
- Diagnosticar fallos reales
- Optimizar rendimiento
- Tomar decisiones informadas
Las siguientes subcategorías profundizan cada subsistema crítico de las tarjetas gráficas.