2026 – Comparar GPU de escritorio para IA, Cuda, AI Tops…

Por todas partes aparecen cifras de “AI TOPS”, núcleos especializados y tecnologías de reescalado… y al final no está claro si una tarjeta gráfica será realmente relevante para ejecutar IA (en local) o simplemente para jugar.

Como quería montarme un PC para generación de IA local y edición de vídeo, empecé a buscar listas de GPUs, pero no encontré nada relativamente completo. Así que recopilé y ordené la información que me pareció útil.

A continuación he reunido una tabla que compara GPUs de escritorio de las últimas generaciones (Nvidia / AMD / Intel) con columnas orientadas a “capacidad para IA” y “contexto de hardware”. El objetivo: tener una visión general y, sobre todo, un método de lectura.

Espero que esta lista al menos te ayude a hacer una shortlist.

Para qué sirve esta tabla (y para qué no)

Esta tabla sirve para:

  • identificar rápidamente las GPUs limitadas por la VRAM (memoria),
  • comparar la arquitectura (núcleos dedicados a IA) y los cuellos de botella (ancho de banda de memoria, PCIe),
  • filtrar según restricciones prácticas (fuente recomendada, interfaz, tecnologías de reescalado).

Esta tabla no basta para:

  • predecir con exactitud tus tiempos de inferencia/generación (drivers, frameworks y modelos influyen muchísimo),
  • comparar de forma totalmente “justa” ecosistemas (CUDA vs ROCm vs Intel) sin tener en cuenta la compatibilidad de software.

Lista de GPUs

Haz clic en el título de las columnas para ordenar, enjoy 🤗

Marque Modèle Mémoire Go (GDRR) Stream Processors AMD CUDA Cœurs (Capacité) Nvidia XE-cores (intel) Tensor AI TOPS Ancho de banda de memoria Potencia (fuente recomendada) Interfaz DLSS – FSR – XeSS – PCIe
NvidiaRTX 509032 Go (7)21760 (12)33521792575 – 1000 W512-bit4.5 – 0 – non – pci5
NvidiaRTX 508016 Go (7)10752 (12)1801960360 – 850 W256-bit4.5 – 0 – non – pci5
NvidiaRTX 5070 Ti16 Go (7)8960 (12)1406896300 – 750 W256-bit4.5 – 0 – non – pci5
NvidiaRTX 507012 Go (7)6144 (12)988672250 – 650 W192-bit4.5 – 0 – non – pci5
NvidiaRTX 5060 Ti16 Go (7)4608 (12)759448180 – 600 W128-bit4.5 – 0 – non – pci5
NvidiaRTX 5060 Ti8 Go (7)4608 (12)759448180 – 600 W128-bit4.5 – 0 – non – pci5
NvidiaRTX 50608 Go (7)3840 (12)614448145 – 550 W128-bit4.5 – 0 – non – pci5
NvidiaRTX 50508 Go (6)2560 (12)421320130 – 550 W128-bit4.5 – 0 – non – pci5
NvidiaRTX 409024 Go (6X)16384 (8.9)13211008450 – 850 W384-bit4.5 – 0 – non – pci5
NvidiaRTX 4080 Super16 Go (6X)10240 (8.9)836736320 – 750 W256-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 408016 Go (6X)9728 (8.9)780716320 – 750 W256-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 4070 Ti Super16 Go (6X)8448 (8.9)706672285 – 700 W256-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 4070 Ti12 Go (6X)7680 (8.9)641504285 – 700 W192-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 4070 Super12 Go (6X)7168 (8.9)568504220 – 650 W192-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 407012 Go (6-6X)5888 (8.9)466504200 – 650 W192-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 4060 Ti16 Go (6)4352 (8.9)353288165 – 550 W128-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 4060 Ti8 Go (6)4352 (8.9)353288160 – 550 W128-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 40608 Go (6)3072 (8.9)242272115 – 550 W128-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaQuadro GP10016 Go (HBM2)3584 (6.0)N/A720235 – N/A4096-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro P600024 Go (GDDR5X)3840 (6.1)N/A432250 – N/A384-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro P500016 Go (GDDR5X)2560 (6.1)N/A288180 – N/A256-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro P40008 Go (GDDR5)1792 (6.1)N/A243105 – N/A256-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro P22005 Go (GDDR5X)1280 (6.1)N/A20075 – N/A160-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro P20005 Go (GDDR5)1024 (6.1)N/A14075 – N/A160-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro P10004 Go (GDDR5)640 (6.1)N/A8247 – N/A128-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro P6004 Go (GDDR5)384 (6.1)N/A8040 – N/A128-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro P4002 Go (GDDR5)256 (6.1)N/A3230 – N/A64-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla P100 (16GB PCIe)16 Go (HBM2)3584 (6.0)N/A720250 – N/A4096-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla P100 (12GB PCIe)12 Go (HBM2)3584 (6.0)N/A549250 – N/A3072-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla P4024 Go (GDDR5)3840 (6.1)N/A346250 – N/A384-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla P48 Go (GDDR5)2560 (6.1)N/A19275 – N/A256-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro 60006 Go (5)448 (2.0)144225 – N/A384-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaQuadro 50002.5 Go (5)352 (2.0)120152 – N/A320-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaQuadro 40002 Go (5)256 (2.0)89.6142 – N/A256-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaQuadro 20001 Go (5)192 (2.1)41.662 – N/A128-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaQuadro 18000.75 Go (3)144 (1.1)38.459 – N/A192-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaQuadro 6001 Go (DDR3)96 (2.1)25.640 – N/A128-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaTesla M20906 Go (5)512 (2.0)177.6225 – N/A384-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaTesla M20756 Go (5)448 (2.0)148225 – N/A384-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaQuadro K600012 Go (5)2880 (3.5)288225 – N/A384-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaQuadro K50004 Go (5)1536 (3.0)173122 – N/A256-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaQuadro K40003 Go (5)768 (3.0)13480 – N/A192-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaQuadro K6001 Go (DDR3)192 (3.0)2941 – N/A128-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaQuadro M20004 Go (5)768 (5.2)10675 – N/A128-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla K108 Go (5)3072 (3.0)320225 – N/A2×256-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla K205 Go (5)2496 (3.5)208225 – N/A320-bit0 – 0 – non – pci2
NvidiaTesla K4012 Go (5)2880 (3.5)288235 – N/A384-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla K8024 Go (5)4992 (3.7)480300 – N/A2×384-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla M48 Go (5)1024 (5.2)11250 – N/A128-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla M4024 Go (5)3072 (5.2)288250 – N/A384-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla M6016 Go (5)4096 (5.2)320300 – N/A2×256-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro GV10032 Go (HBM2)5120 (7.0)~125870250 – N/A4096-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla V100 (PCIe 16GB)16 Go (HBM2)5120 (7.0)~125900250 – N/A4096-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla V100 (PCIe 32GB)32 Go (HBM2)5120 (7.0)~125900250 – N/A4096-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla V100 (SXM2 32GB)32 Go (HBM2)5120 (7.0)~125900300 – N/A4096-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro RTX 800048 Go (GDDR6)4608 (7.5)~260672260 – N/A384-bitoui – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro RTX 600024 Go (GDDR6)4608 (7.5)~260624260 – N/A384-bitoui – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro RTX 500016 Go (GDDR6)3072 (7.5)~222448230 – N/A256-bitoui – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro RTX 40008 Go (GDDR6)2304 (7.5)~163416160 – N/A256-bitoui – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro T20004 Go (GDDR6)1024 (7.5)N/A16060 – N/A128-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro T10004 Go (GDDR6)640 (7.5)N/A16050 – N/A128-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaQuadro T6004 Go (GDDR6)384 (7.5)N/A16040 – N/A128-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaTesla T416 Go (GDDR6)2560 (7.5)~13032070 – N/A256-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaRTX A600048 Go (GDDR6)10752 (8.6)~625768300 – N/A384-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX A550024 Go (GDDR6)10240 (8.6)~581768230 – N/A384-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX A500024 Go (GDDR6)8192 (8.6)~444768230 – N/A384-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX A450020 Go (GDDR6)6144 (8.6)~349640200 – N/A320-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX A400016 Go (GDDR6)6144 (8.6)~324448140 – N/A256-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX A2000 (12GB)12 Go (GDDR6)4096 (8.6)~15428870 – N/A192-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX A2000 (8GB)8 Go (GDDR6)3328 (8.6)~15428870 – N/A192-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX A10008 Go (GDDR6)2304 (8.6)N/A22450 – N/A128-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX A5004 Go (GDDR6)2048 (8.6)N/A19260 – N/A128-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX A4004 Go (GDDR6)768 (8.6)N/A9650 – N/A64-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaTesla A100 (40GB PCIe)40 Go (HBM2e)6912 (8.0)~6241555250 – N/A5120-bit0 – 0 – non – pci4
NvidiaTesla A100 (80GB PCIe)80 Go (HBM2e)6912 (8.0)~6242039300 – N/A5120-bit0 – 0 – non – pci4
NvidiaTesla A4048 Go (GDDR6)10752 (8.6)~300696300 – N/A384-bit0 – 0 – non – pci4
NvidiaTesla A3024 Go (GDDR6)5888 (8.0)~330933165 – N/A256-bit0 – 0 – non – pci4
NvidiaTesla A10G24 Go (GDDR6)9216 (8.6)~250600150 – N/A320-bit0 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 6000 Ada48 Go (GDDR6)18176 (8.9)~1450960300 – N/A384-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 5000 Ada32 Go (GDDR6)12800 (8.9)~1100576250 – N/A256-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 4500 Ada24 Go (GDDR6)7680 (8.9)~760432210 – N/A192-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 4000 Ada20 Go (GDDR6)6144 (8.9)~600360130 – N/A160-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 4000 SFF Ada20 Go (GDDR6)6144 (8.9)~60036070 – N/A160-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 2000 Ada16 Go (GDDR6)3584 (8.9)~45028870 – N/A128-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 1000 Ada8 Go (GDDR6)2304 (8.9)~25022450 – N/A128-bit3 – 0 – non – pci4
NvidiaL4048 Go (GDDR6)18176 (8.9)~1450864300 – N/A384-bit0 – 0 – non – pci4
NvidiaL40S48 Go (GDDR6)18176 (8.9)~1450864350 – N/A384-bit0 – 0 – non – pci4
NvidiaL424 Go (GDDR6)7424 (8.9)~48530072 – N/A192-bit0 – 0 – non – pci4
NvidiaL2024 Go (GDDR6)4608 (8.9)~350400250 – N/A320-bit0 – 0 – non – pci4
NvidiaH100 (PCIe)80 Go (HBM3)16896 (9.0)~40003000350 – N/A5120-bit0 – 0 – non – pci5
NvidiaH100 (SXM5)80 Go (HBM3)16896 (9.0)~40003000700 – N/A5120-bit0 – 0 – non – pci5
NvidiaH200 (SXM5)141 Go (HBM3e)16896 (9.0)~48004800700 – N/A6144-bit0 – 0 – non – pci5
NvidiaRTX 3090 Ti24 Go (6X)10752 (8.6)3201008450 – 850 W384-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 309024 Go (6X)10496 (8.6)284936350 – 750 W384-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 3080 Ti12 Go (6X)10240 (8.6)273912350 – 750 W384-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 308012 Go (6X)8960 (8.6)238912350 – 750 W384-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 308010 Go (6X)8704 (8.6)238760320 – 750 W320-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 3070 Ti8 Go (6X)6144 (8.6)174608290 – 750 W256-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 30708 Go (6)5888 (8.6)162448220 – 650 W256-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 3060 Ti8 Go (6)4864 (8.6)129448200 – 600 W256-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 306012 Go (6)3584 (8.6)102360170 – 550 W128-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 30508 Go (6)2560 (8.6)102224130 – 550 W128-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 30506 Go (6)2304 (8.6)7316870 – 300 W96-bitoui – 0 – non – pci4
NvidiaRTX 2080 Ti11 Go (6)4352 (7.5)227616260 – 650 W352-bitoui – 0 – non – pci3
NvidiaRTX 2080 Super8 Go (6)3072 (7.5)178496250 – 650 W256-bitoui – 0 – non – pci3
NvidiaRTX 20808 Go (6)2944 (7.5)161448225 – 650 W256-bitoui – 0 – non – pci3
NvidiaRTX 2070 Super8 Go (6)2560 (7.5)145448215 – 650 W256-bitoui – 0 – non – pci3
NvidiaRTX 20708 Go (6)2304 (7.5)119448185 – 550 W256-bitoui – 0 – non – pci3
NvidiaRTX 2060 Super8 Go (6)2176 (7.5)115336175 – 550 W256-bitoui – 0 – non – pci3
NvidiaRTX 206012 Go (6)2176 (7.5)103336185 – 550 W192-bitoui – 0 – non – pci3
NvidiaRTX 20606 Go (6)1920 (7.5)103336160 – 500 W192-bitoui – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 1660 Ti6 Go (6)1536 (7.5)288120 – 450 W192-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 1660 Super6 Go (6)1408 (7.5)336125 – 450 W192-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 16606 Go (5)1408 (7.5)192120 – 405 W192-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 1650 Super4 Go (6)1280 (7.5)192100 – 350 W128-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 1650 gddr64 Go (6)896 (7.5)19275 – 300 W128-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 1650 gddr54 Go (5)896 (7.5)12875 – 300 W128-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 16304 Go (6)512 (7.5)9675 – 300 W64-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 1080 Ti11 Go (5X)3584 (6.1)484250 – 600 W352-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 10808 Go (5X)2560 (6.1)320180 – 500 W256-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 1070 Ti8 Go (5)2432 (6.1)256180 – 500 W256-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 10708 Go (5)1920 (6.1)256150 – 500 W256-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 10606 Go (5)1280 (6.1)192120 – 400 W192-bit0 – 0 – non – pci3
NvidiaGTX 1050 Ti4 Go (5)768 (6.1)11275 – 300 W128-bit0 – 0 – non – pci3
AMDRX 7900 XTX24 Go (6)6144~330 (estimation)960355 – 800 W384-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 7900 XT20 Go (6)5376~250 (estimation)800315 – 750 W320-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 7900 GRE16 Go (6)5120~230 (estimation)576260 – 700 W256-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 7800 XT16 Go (6)3840~110 (estimation)624263 – 600 W256-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 7700 XT12 Go (6)3456~90 (estimation)432245 – 600 W192-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 7600 XT16 Go (6)2048~70 (estimation)288190 – 550 W128-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 76008 Go (6)2048~70 (estimation)288165 – 550 W128-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 6950 XT16 Go (6)5120Non dédié576335 – 850 W256-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 6900 XT16 Go (6)5120Non dédié512300 – 750 W256-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 6800 XT16 Go (6)4608Non dédié512300 – 750 W256-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 680016 Go (6)3840Non dédié512250 – 650 W256-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 6750 XT12 Go (6)2560Non dédié432250 – 650 W192-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 6700 XT12 Go (6)2560Non dédié384230 – 650 W192-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 6600 XT8 Go (6)2048Non dédié256160 – 500 W128-bit0 – 3.0 – non – pci4
AMDRX 5700 XT8 Go (6)2560Non dédié448225 – 600 W256-bit0 – 2.2 – non – pci4
AMDRX 5600 XT6 Go (6)2304Non dédié336150 – 450 W192-bit0 – 2.2 – non – pci4
AMDRX 5500 XT 8G8 Go (6)1408Non dédié224130 – 450 W128-bit0 – 2.2 – non – pci4
IntelArc B58012 Go (6)20233456190 – 600 W192-bit0 – 0 – oui – pci4
IntelArc B57010 Go (6)18203380150 – 600 W160-bit0 – 0 – oui – pci4
IntelArc A770 (16GB)16 Go (6)32262560225 – 600 W256-bit0 – 0 – oui – pci4
IntelArc A770 (8GB)8 Go (6)32262512225 – 600 W256-bit0 – 0 – oui – pci4
IntelArc A7508 Go (6)28229512225 – 600 W256-bit0 – 0 – oui – pci4
IntelArc A5808 Go (6)24197512185 – 600 W256-bit0 – 0 – oui – pci4
IntelArc A3806 Go (6)86618675 – 350 W96-bit0 – 0 – oui – pci4
IntelArc A3104 Go (6)65212475 – 350 W64-bit0 – 0 – oui – pci4

Cómo leer las columnas (en el orden útil para IA)

1. Marca / modelo

Es lo básico, pero en IA la marca influye sobre todo en la compatibilidad de software (herramientas, drivers, soporte de la comunidad), la facilidad de instalación y la estabilidad según modelos.


2. Memoria (Go VRAM)

Para muchos usos de IA (LLM locales, generación de imágenes, algunos flujos de vídeo), la VRAM suele ser la limitación nº1.

Pistas rápidas:

  • si la VRAM es insuficiente, terminas haciendo offload a RAM/CPU → caída de rendimiento + experiencia frustrante,
  • cuanto más VRAM, más fácil es cargar modelos “cómodamente” (o subir resolución / batch / parámetros).

128, 192, 256 bits etc

El valor 128/192/256 bits corresponde al ancho del bus de memoria entre la GPU y su VRAM (comunicación “interna” de la tarjeta). No es una “velocidad” en sí: es el ancho del canal, como el número de carriles de una autopista.

El ancho de banda de memoria (GB/s) depende directamente de ese ancho y de la velocidad de la memoria (GDDR6/GDDR6X, frecuencia efectiva). En otras palabras: cuanto más ancho el bus y/o más rápida la memoria, mayor puede ser el ancho de banda.

En resumen: un bus más ancho ayuda a menudo, pero no basta para juzgar una tarjeta. Para IA local, los criterios más determinantes suelen ser la VRAM (GB) y el ancho de banda (GB/s), y luego el ecosistema de software.

Si dos tarjetas son realmente parecidas (misma VRAM, misma gama, rendimiento similar) y una tiene claramente más GB/s, elige esa. Que sea 256 bits suele ser la causa… pero lo que debe decidir es el GB/s.


3. Ancho de banda de memoria

Dos tarjetas con la misma VRAM pueden comportarse de forma muy distinta. El ancho de banda influye, por ejemplo, en la velocidad cuando el modelo “consume” muchos datos y en la fluidez en tareas con accesos frecuentes a memoria.

En la práctica: si dudas entre dos GPUs “cercanas”, el ancho de banda puede desempatar.


4. Núcleos de cómputo (CUDA / stream processors / Xe-cores)

Estas columnas dan una idea de potencia bruta (según el ecosistema), pero ojo: los números no son comparables 1:1 entre marcas. Además, el rendimiento en IA no depende solo de potencia bruta: también influyen los aceleradores de IA y el software.


5. Cœurs Tensor / AI TOPS INT8

Es tentador resumir la IA en un número de “TOPS”. Mala idea si no consideras:

  • el tipo de cálculo (INT8/FP16/BF16, etc.),
  • el framework y el modelo,
  • si tu uso está limitado por VRAM / ancho de banda / drivers.

A tener en cuenta: los TOPS pueden servir para clasificar de forma aproximada dentro de una misma familia, pero para elegir una GPU que “funcione” en la vida real hay que cruzarlo con VRAM + compatibilidad de software.


6. Potencia de la GPU y fuente recomendada

Se infravalora y es crítico: una fuente insuficiente = inestabilidad, cuelgues, throttling, ruido. Cuanto más consume la GPU, más debes anticipar coste eléctrico, calor, caja y ruido (piensa en el ruido, en serio, lo agradecerás). En mi caso, mi servidor de IA está en la entrada de casa.


7. Interfaz (PCIe)

Para IA local, el rendimiento suele estar limitado por la VRAM y el ancho de banda de memoria del GPU, no por el bus PCIe. Montar una GPU PCIe 5 en una placa base PCIe 4 (incluso en x8) no suele ser un problema y el impacto suele ser bajo.

PCIe puede convertirse en cuello de botella si:

  • haces mucho IO (cargas frecuentes, offload, datasets grandes),
  • estás en una plataforma más antigua o en un slot limitado.

8. DLSS / FSR / XeSS / PCIe

Solo como referencia para completar la tabla: son tecnologías orientadas a render/juegos (reescalado). Pueden ser útiles si haces creación híbrida (juego + captura + IA) o flujos donde buscas máxima fluidez. Para IA “pura” (inferencia LLM / stable diffusion), no suele ser el criterio principal.

Consejos: cómo elegir según el uso (reglas simples)

Cas 1 : LLM en local

(chat, asistentes, modelos cuantizados)

Prioridad típica:

  • VRAM
  • compatibilidad de software (drivers + stack)
  • ancho de banda de memoria
  • potencia bruta

Trampa clásica: elegir “la más potente en papel” y quedarte limitado por VRAM.

Cas 2 : Generación de imágenes

(diffusion, upscaling, pipelines)

Prioridad típica:

  • VRAM (resolución, batch, comodidad)
  • ancho de banda
  • soporte de software (estabilidad de herramientas)
  • potencia bruta / aceleradores IA

Cas 3 : IA + edición de vídeo / flujos creativos

Prioridad típica:

  • estabilidad y compatibilidad (drivers)
  • VRAM
  • potencia global de la GPU
  • tecnologías auxiliares (según tu stack)

Lo que te recomiendo hacer con esta tabla

  1. Úsala como filtro: elimina rápido las GPUs que no encajan con tu necesidad (VRAM/fuente/plataforma).
  2. Luego valida tu shortlist con 2–3 benchmarks o experiencias reales sobre TU uso (modelo + herramienta + SO).

Ojo: esta tabla tiene límites

La IA no es “un benchmark”: un modelo + un framework + una versión de driver puede cambiarlo todo. Las comparaciones entre marcas basadas en “número de núcleos” son indicativas, no un veredicto.

La mejor compra suele ser la que funciona sin fricción en tu entorno.

Glosario rápido

  • VRAM: memoria dedicada de la tarjeta gráfica.
  • Ancho de banda de memoria: velocidad a la que la GPU intercambia con su VRAM.
  • Tensor / TOPS: indicadores de cálculo acelerado para IA (interpretar con cuidado).
  • PCIe: interfaz de comunicación entre GPU y placa base.
  • DLSS/FSR/XeSS: tecnologías de reescalado orientadas a render.