NVIDIA GeForce RTX 5080 Founder’s Edition Review en español

Para NVIDIA no hay marcha atrás, y ha decidido que la nueva arquitectura Blackwell para tarjetas gráficas, emplee más y mejores técnicas y herramientas basadas en inteligencia artificial, procesamiento de redes neuronales y motores de IA generativa. La compañía verde busca emplear aún más sus conocimientos desarrollados en la IA empresarial, sin descuidar las clásicas mejoras de especificaciones base, eficiencia energética, compatibilidad con nuevos códecs y salidas de video, un nuevo tipo de memoria GDDR7, entre otros.

De todos modos, la estrella en Blackwell es la tecnología Deep Learning Super Sampling, popularmente conocida como DLSS, que en su cuarta generación promete hasta el doble de cuadros por segundo que DLSS 3 o 3.5. Además, se profundizará en los “sombreadores neurales” o Neural Shaders, que funcionarán con modelos de IA entrenados por los desarrolladores para generar imágenes “aproximadas” aún más rápido que con el raytracing de generaciones anteriores. También tenemos una actualización para la técnica DLSS Ray Reconstruction, o Reconstrucción de Rayos, que reduce la cantidad de rayos necesarios para generar iluminación mediante raytracing, y otro grupo de técnicas que veremos más adelante.

Comencemos por lo básico, las especificaciones de las tarjetas gráficas que mostraremos a continuación.

La GeForce RTX 5080 contará con el GPU GB203. Este incluye 7 clusters de procesamiento de gráficos (GPC), 42 clusters de procesamiento de texturas, 84 multiprocesadores de transmisión (SM) y una interfaz de memoria de 256 bits. Cada uno de los 7 GPCs mencionados ofrece un motor de rasterización, 8 clusters de procesamiento de texturas, 16 multiprocesadores de transmisión y 16 particiones de operaciones de rasterización.

En total la GPU GB203 cuenta con 65MB de memoria caché L2. Este hardware servirá para manejar la arquitectura basada en “renderización neuronal”. El plato fuerte será el uso de DLSS 4, con generación múltiple de cuadros y menor latencia mediante el uso de técnicas RTX mejoradas (Reflex 2) y generación o transformación de imágenes mediante IA.

Finalmente, cada multiprocesador de transmisión en Blackwell (SM) incluye 128 núcleos CUDA, un núcleo RT de cuarta generación, cuatro núcleos tensores de quinta generación, 4 unidades de texturas, un archivo de registro de 256 KB, y 128 KB de memoria compartida o caché L1. También se han unificado los núcleos FP32 e INT32, permitiéndoles realizar una de las dos operaciones cuando sea necesario. Asimismo, se ha incrementado el número de unidades de texturas de 304 en la RTX 4080 a 336 para la RTX 5080. Las tasas de texeles bilineales ha subido, de 761.5 Gigatexeles por segundo en la 4080, a 879.3 Gigatexeles por segundo en la 5080.

Uno de los puntos más llamativos es, sin duda, el debut de la memoria gráfica GDDR7 en las GPU para videojuegos de NVIDIA. Luego de dos generaciones de tarjetas con GDDR6X, NVIDIA estará estrenando esta generación de memorias con nada menos que 32GB para la RTX 5090, 16GB para la RTX 5080 y RTX 5070 Ti, y 12GB para la RTX 5070. 

Entre las mejoras principales de GDDR7, se ofrece una tecnología de señalización PAM3 que promete una mejor tasa de señal frente a ruido (signal to noise ratio) y se duplica la densidad de canales independientes, logrando un mayor ancho de banda de memoria así como mayor eficiencia energética.

Los núcleos tensores de quinta generación ahora soportan el formato de datos FP4, que requiere menos de la mitad de memoria gracias a un tipo de compresión con virtualmente cero pérdida en calidad frente al FP16.

Por su parte, los núcleos RT de cuarta generación de Blackwell duplican la producción de intersecciones de testeo raytracing, que es una operación de alta frecuencia a la hora de generar imágenes con RT. Por lo tanto, se espera que los frames generados con raytracing se generen a mayor velocidad. También se incluye para esta generación, un motor de opacidad de micromapeo, que ayuda a reducir la cantidad de cálculos computacionales en sombreadores alpha. Otras tecnologías dedicadas para raytracing incluyen el uso de mega geometría, un motor de intersección de grupo triangular y esferas de barrido lineal para renderizar objetos de geometría fina, como el cabello.

La “mega geometría” apunta a incrementar el detalle geométrico en aplicaciones que empleen trazado de rayos. En particular, para motores gráficos como Unreal Engine 5 que emplean sistemas de nivel de detalle más avanzados, permite el uso de raytracing con mayor fidelidad, mejorando la calidad en sombras, reflejos e iluminación indirecta.

Se espera que mega geometría esté disponible en todas las APIs de DirectX12, Vulkan y OptiX 9.0. Además estará disponible en todas las tarjetas gráficas RTX desde la arquitectura Turing, o de la generación RTX 20.

Por otro lado, tenemos el Reordenamiento de Sombreadores Ejecutores, o Shader Execution Reordering (SER) 2.0. Esta tecnología permite reorganizar los hilos paralelos del GPU para una mayor eficiencia de procesamiento. Esto ayuda a aligerar la carga en procesos de raytracing como acceso de memoria divergente y path tracing, y enviar información a los núcleos tensores o de sombreadores. Ya existen juegos y APIs que aprovechan esta técnica en raytracing, y la nueva versión promete mejores resultados.

El procesador de administración mediante IA, o AI Management Processor (AMP), es un planificador programable de contexto en el GPU que mejora la planificación de procesos en Windows, reduciendo la carga contextual del GPU. Mediante un procesador RISC-V, el AMP trabaja con la arquitectura de Windows para reducir la latencia y mejorar la administración de memoria, reduciendo carga del CPU para la programación de tareas, y contribuyendo a disminuir cuellos de botella, además de mejorar la tasa de cuadros por segundo y la multitarea en Windows. 

Y en cuanto a características de generación de gráficos, finalmente llegamos a DLSS 4, la joya de la corona en Blackwell. NVIDIA promete generación multicuadros con mayor performance y menor uso de memoria que versiones anteriores de esta tecnología, además de mejoras en las técnicas anteriores de DLSS como generación de cuadros, reconstrucción de rayos, super resolución y antialiasing con deep learning.

Con la combinación de mejoras en hardware, arquitectura y software, prometen 40% más velocidad en generación de cuadros que DLSS 3, con el uso de 30% menos de memoria de video, y un modelo que solo necesita ejecutarse una vez por cuadro. El flujo óptico de cuadros ahora es mediante IA en lugar de hardware dedicado, reduciendo también el costo de generación e integración de cuadros. Un sistema de medición invertida o Flip Metering cambia la lógica de velocidad de cuadros hacia el engine de pantalla, permitiendo al GPU mejorar la precisión de los tiempos de muestra de pantalla.

Super Resolución de DLSS (SR) aumenta el rendimiento mediante el uso de IA para producir cuadros de mayor resolución a partir de una entrada de menor resolución. DLSS muestrea múltiples imágenes de baja resolución y utiliza datos de movimiento y retroalimentación de los fotogramas anteriores para construir imágenes de alta calidad. El producto final del modelo transformador es más estable, con menos imágenes fantasma, más detalles de la imagen en movimiento y un antialiasing mejorado en comparación con las versiones anteriores de DLSS. 

La Reconstrucción de Rayos (RR) mejora la calidad de la imagen utilizando la IA para generar píxeles adicionales en escenas intensivas de trazado de rayos. DLSS sustituye los eliminadores de ruido manuales por una red de IA entrenada en superordenadores NVIDIA que genera píxeles de mayor calidad entre los rayos muestreados. En contenidos con trazado de rayos intensivo, el modelo de transformador para RR mejora aún más la calidad, especialmente en escenas con iluminación complicada. De hecho, se reducen significativamente todos los artefactos comunes de los denoisers típicos. 

El antialiasing de aprendizaje profundo (DLAA) proporciona una mayor calidad de imagen mediante una técnica de antialiasing basada en IA. DLAA utiliza la misma tecnología de superresolución desarrollada para DLSS, construyendo una imagen más realista y de alta calidad a resolución nativa. El resultado proporciona una mayor estabilidad temporal, detalles en movimiento y bordes más suaves en una escena.

Los sombreadores neurales, o neural shaders, son una tecnología que NVIDIA busca introducir en Blackwell, unificando los shaders tradicionales con el uso de IA  en partes del proceso de renderización, al principio de manera parcial, y se cree, que será total en el futuro. Los núcleos tensores ahora son accesibles a los sombreadores gráficos combinados con optimizaciones de programación en SER 2.0 (Shader Execution Reordering) para que los gráficos de IA con funciones de filtrado neuronal y los modelos de IA, incluida la IA generativa, puedan ejecutarse simultáneamente en juegos de nueva generación.

Los sombreadores neuronales nos permiten entrenar redes neuronales para que aprendan aproximaciones eficientes de algoritmos complejos que calculan cómo interactúa la luz con las superficies, descomprimir vídeo en formato supercomprimido, predecir la iluminación indirecta a partir de datos reales limitados y aproximar la dispersión de la luz bajo la superficie. Las aplicaciones potenciales de los sombreadores neuronales aún no se han explorado del todo, lo que significa que pueden encontrarse nuevas aplicaciones.

Entre las demás técnicas integradas están los “Materiales Neurales RTX”. Se utiliza IA para reemplazar el modelo matemático original de un material o textura con una aproximación, prometiendo frames “de calidad de cine” con velocidades aptas para videojuegos, empleando menos memoria de video y menos recursos de la tarjeta gráfica.

Otra técnica es RTX Neural Texture Compression, o compresión neural de texturas, que aprovecha las redes neuronales a las que se accede a través de sombreadores neuronales para comprimir y descomprimir texturas de materiales de forma más eficiente que los métodos tradicionales. Luego tenemos el denominado “caché neural de resplandor”, o Neural Radiance Cache (NRC). Este utiliza un sombreador neural para almacenar en caché y aproximar la información sobre el brillo. Aprovechando el aprendizaje de una red neuronal, se puede almacenar información de iluminación compleja y utilizarla para crear iluminación global de alta calidad y efectos de iluminación dinámica en tiempo real. 

De ahí tenemos RTX Skin, una técnica que NVIDIA desarrolló basada en la dispersión sub-superficial de renderización de imágenes de cine. Esto permite que la luz que pase por ciertas superficies de piel que no son del todo sólidas, se pueda renderizar de manera sutil o intensa, dependiendo de los requerimientos del juego, mediante raytracing.

Y RTX Neural Faces, o rostros neurales, crea un rostro rasterizado al que se le coloca encima una capa 3D aproximada mediante un modelo generativo de IA, que pueda inferir en un resultado de rostros que se vean naturales.

Para características de video y encoding, tenemos soporte para video 4:2:2 chroma-muestreado, que tiene menores requerimientos de datos que el estándar 4:4:4, lo que sirve para generar contenido HDR. El encoder NVENC de novena generación sirve también para una mayor calidad en video AV1 y HEVC. La tarjeta gráfica RTX 5090 soporta hasta tres encoders y dos decoders. También hay disponible un decoder de hardware NVDEC de sexta generación.

Finalmente, en Blackwell tenemos el soporte para DisplayPort 2.1b con hasta 80 Gbps de ancho de banda. Esto permitirá hasta 165hz de tasa de refresco en resolución 8K, y nada menos que 420hz en resolución 4K.