Resumen
- Las GPU de estaciones de trabajo están optimizadas para cargas de trabajo profesionales, no para juegos, lo que genera un rendimiento deficiente en los juegos.
- Las GPU para estaciones de trabajo carecen de funciones para juegos y cuestan significativamente más que las GPU para juegos, lo que las convierte en una mala opción para juegos.
- Puede ser posible utilizar una GPU para juegos en una PC de estación de trabajo, pero cargas de trabajo especializadas como CAD pueden requerir el rendimiento de una GPU de estación de trabajo.
Es natural preguntarse si se puede utilizar una GPU de estación de trabajo en un equipo de juegos. Después de todo, las GPU de juegos y de estaciones de trabajo a veces utilizan la misma matriz de GPU, suelen basarse en la misma arquitectura subyacente y tienen conectores de pantalla comunes. Si bien es técnicamente posible cambiar laGPU de juegospor una GPU de estación de trabajo o profesional de Nvidia, AMD o Intel, en la mayoría de los casos no debería hacerlo.
A diferencia de las GPU para juegos con las que estamos más familiarizados, las GPU para estaciones de trabajo están pensadas para un mercado diferente. Se diferencian en rendimiento, optimización, eficiencia energética y precio en comparación con las GPU para juegos. Analicemos por qué usar una GPU para estaciones de trabajo en tu PC para juegos es una mala idea en varios frentes.
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GPU de estación de trabajo vs. GPU para juegos
¿Cual es la diferencia?
Básicamente, una GPU para estaciones de trabajo está diseñada para acelerar las cargas de trabajo profesionales, como renderizado 3D, CAD, ingeniería científica, investigación de IA y más. El enfoque aquí es la estabilidad, la precisión y la eficiencia. Los profesionales que trabajan en un entorno empresarial se preocupan más por utilizar la mejor herramienta para el trabajo, por lo que priorizan las características que se encuentran en las tarjetas para estaciones de trabajo, como más VRAM, memoria ECC, formatos compactos, compatibilidad con montaje en bastidor, virtualización, etc.
Por otro lado, las GPU para juegos están diseñadas para ofrecerel máximo rendimiento en juegosy aplicaciones gráficas intensivas similares. Priorizan el rendimiento bruto y las funciones que mejoran el juego por sobre la precisión y la estabilidad. Los jugadores se preocupan principalmente por maximizar sus velocidades de cuadros y calidad visual a un precio asequible.
Tanto Nvidia como AMD ofrecen GPU para estaciones de trabajo, como la Nvidia RTX A6000 y la Radeon Pro W7900. Intel también lanzó sus GPU Arc Pro, como la Arc Pro A60, en 2023, un año después de su reingreso al espacio de las GPU discretas para computadoras de escritorio.
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Uso de una GPU de estación de trabajo para juegos
¿Puedes ejecutarlo?
La pregunta entonces es: si es posible instalar una GPU de estación de trabajo en tu PC para juegos, ¿deberías hacerlo? ¿Qué te impide usar una Nvidia Quadro RTX 6000 en lugar de una RTX 4090 para ejecutarAlan Wake 2? Bueno, resulta que esta propuesta tiene bastantes desventajas.
- Rendimiento deficiente:el uso de una GPU de estación de trabajo para juegos puede reducir los FPS en comparación con una GPU de juegos potente. Esto se debe a que las GPU de estación de trabajo están optimizadas para aplicaciones profesionales en lugar de juegos. Ya sea por los controladores, el BIOS o funciones como la memoria ECC (más lenta que la memoria sin ECC), el resultado es un rendimiento relativamente deficiente en los juegos.
- Falta de funciones para juegos: además de un menor rendimiento bruto, también te enfrentarás a una falta de funciones relacionadas con los juegos, como el aumento de escala de IA,la generación de cuadros,el overclocking de la GPU, las soluciones de refrigeración avanzadas y más. Esto también conduce a una pérdida en el rendimiento general en comparación con una GPU para juegos que está optimizada específicamente para ejecutar títulos exigentes.
- Dinero desperdiciado: las GPU para estaciones de trabajo suelen costar varios órdenes de magnitud más que las GPU para juegos. Por ejemplo, la GPU para juegos más rápida del mundo, laRTX 4090, se vende por alrededor de $1,599, pero la RTX 6000 (Ada) y la RTX A6000 se venden por alrededor de $6,800 y $4,650 respectivamente. Invertir tanto dinero en una GPU para estaciones de trabajo solo para jugar juegos no tiene mucho sentido, especialmente cuando se obtiene un rendimiento menor.
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¿Se puede utilizar una GPU para juegos en una estación de trabajo?
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¿Qué pasa si quieres ir al revés y usar una GPU para juegos para las necesidades de tu estación de trabajo? Sin duda, es posible ejecutar aplicaciones creativas como Adobe Premiere Pro, Blender y Cinema 4D en cualquier tarjeta gráfica para juegos potente con resultados impresionantes. Y eso es lo que hacen muchos usuarios. La VRAM de 24 GB de la RTX 4090 combinada con su rendimiento bruto es especialmente adecuada para estas aplicaciones.
Sin embargo, esto también tiene algunas desventajas. El uso de una GPU para juegos en cargas de trabajo especializadas, como CAD, no le proporcionará el rendimiento que pueden ofrecer las GPU para estaciones de trabajo, debido a las optimizaciones de sus controladores y otras diferencias subyacentes. Además, si trabaja en un entorno empresarial en el que utiliza varias máquinas virtuales, una GPU para estaciones de trabajo se convierte en su única opción.
Además, ejecutar una GPU para juegos sin interrupción en una configuración de estación de trabajo puede generar temperaturas más altas sostenidas y daños en el hardware.
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Las GPU para estaciones de trabajo son más relevantes que nunca
Ahora que Nvidia se ha convertido en el principal proveedor de GPU para las empresas que participan en la creciente ola de IA, sus sistemas H100 están en el centro de atención como nunca antes. Los aceleradores Instinct MI300X de AMD ofrecen una alternativa razonable a la oferta de Nvidia. Ambos sistemas tienen varias GPU para estaciones de trabajo en su interior, que pueden no parecerse a las tarjetas profesionales o "prosumer" con las que estás familiarizado, pero logran el mismo resultado a una escala mucho mayor.