GPU NVIDIA GeForce RTX 5090 de 128 GB filtrada: configuración de memoria IA personalizada con un precio de $13,200 cada una

GPU NVIDIA GeForce RTX 5090 de 128 GB filtrada: configuración de memoria IA personalizada con un precio de $13,200 cada una

La GPU GeForce RTX 5090 de NVIDIA está causando sensación con implementaciones de memoria personalizadas que amplían la capacidad hasta unos impresionantes 128 GB. Esta sustancial expansión tiene un coste considerable, lo que ha atraído la atención tanto de profesionales como de entusiastas de la IA.

Fabricantes chinos de IA innovan con GPU NVIDIA GeForce RTX 5090 personalizadas: opciones de memoria de 128 GB

En respuesta a la creciente demanda de hardware orientado a la IA, numerosas fábricas en China se han centrado en producir GPU de IA personalizadas, derivadas de la línea GeForce RTX de NVIDIA. Esta tendencia surgió junto con el auge de la IA, allanando el camino para avances en la tecnología de GPU. Anteriormente, modelos como la RTX 4090 ofrecían configuraciones de memoria impresionantes, con opciones de 48 GB e incluso 96 GB, pero ahora la RTX 5090 cobra protagonismo con opciones de memoria personalizables.

Estas instalaciones de ensamblaje emplean métodos innovadores para modificar las configuraciones de la GPU y la memoria, utilizando componentes de tarjetas gráficas para juegos existentes, como la GeForce RTX 5090. Al integrar estos elementos en placas de circuito impreso (PCB) personalizadas, las fábricas pueden lograr configuraciones de memoria de doble cara, ampliando significativamente su capacidad. Es importante destacar que estas modificaciones no son simples cambios; requieren un manejo cuidadoso del firmware y la BIOS para garantizar la compatibilidad total.

GPU NVIDIA GeForce RTX 5090 de 128 GB descubierta: memoria personalizada, diseñada para cargas de trabajo de IA y con un precio de $13, 200 por unidad
Fuente de la imagen: I_Leak_VN

Según información compartida por I_Leak_VN, la NVIDIA GeForce RTX 5090 es el último modelo en incorporar estas mejoras de memoria personalizadas. Mientras que la versión estándar cuenta con unos modestos 32 GB de memoria GDDR7, la versión modificada ofrece un asombroso frame buffer de 128 GB, cuadruplicando la capacidad de memoria original. Si bien los detalles específicos sobre la configuración de la PCB son escasos, las proyecciones sugieren que la tarjeta mejorada emplea chips de memoria GDDR7 de mayor capacidad que permiten una configuración de 64 GB de una sola cara, que luego se duplica para alcanzar los 128 GB con un innovador diseño de PCB de doble cara.

El notable aumento en la capacidad de memoria impacta significativamente la estructura de precios. Mientras que la NVIDIA GeForce RTX 5090 estándar suele tener un precio de venta recomendado de $1, 999 y se vende generalmente entre $2, 500 y $3, 000, el modelo personalizado con 128 GB de memoria tiene un precio aproximado de $13, 200. Esto representa un asombroso aumento de precio de 6.6 veces para una memoria cuatro veces mayor.

Trabajador ensamblando una GPU con precisión en un banco de trabajo verde.

A pesar de su elevado coste, el precio se ajusta a los estándares de la industria. A modo de comparación, la RTX PRO 6000 Blackwell con una configuración de 96 GB de VRAM ronda los 10 000 $, lo que hace que la variante de 128 GB de la RTX 5090 sea solo un 33 % más cara, a la vez que ofrece un 33 % más de capacidad de memoria. Es fundamental destacar que la RTX PRO 6000 es un producto oficial de NVIDIA, mientras que la GeForce RTX 5090 de 128 GB es una modificación a medida sin la aprobación de NVIDIA. Está dirigida principalmente a especialistas en IA que requieren una gran cantidad de VRAM para cálculos avanzados, una necesidad que actualmente no se justifica en las configuraciones de juegos convencionales.

Este creciente interés en las configuraciones de VRAM personalizadas es especialmente pronunciado en los mercados asiáticos, donde el acceso a GPU de IA de alta calidad suele ser limitado debido a los elevados costes, los aranceles y las restricciones comerciales regionales. A medida que crece la demanda de potentes capacidades de procesamiento de IA, se explorará más a fondo este modelo personalizado.

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