Recientemente, han surgido rumores que indican que NVIDIA está trabajando en el desarrollo de dos nuevas variantes de su línea RTX 50: la RTX 5080 SUPER con 24 GB de VRAM y la RTX 5070 SUPER con 18 GB de VRAM. Destinadas principalmente al mercado de la productividad e inteligencia artificial.
La información sobre las posibles variantes RTX 5080 SUPER y RTX 5070 SUPER proviene de filtraciones publicadas en foros de la web china Chiphell, donde el leaker «panzerlied» ha compartido algunos detalles. Según él, NVIDIA estaría ajustando su estrategia para fortalecer su línea de tarjetas RTX 50 con un aumento de la memoria VRAM.
Las críticas recientes sobre la capacidad de memoria de las RTX 5080 (16 GB) y RTX 5070 (12 GB) han llevado a NVIDIA a diseñar versiones mejoradas con mayor VRAM. Estas tarjetas gráficas usarán módulos de memoria de 3 GB, lo que permite, técnicamente, alcanzar 24 GB de VRAM en la RTX 5080 al mantener su bus de 256 bits. De manera similar, la RTX 5070, con un bus de 192 bits, podría alcanzar los 18 GB de VRAM sin cambiar el bus. Estas mejoras están orientadas a satisfacer las exigencias de aplicaciones modernas como la inteligencia artificial y creación de contenido.
El leaker en Chiphell, afirma que el rendimiento de las RTX 5080 SUPER y RTX 5070 SUPER «no será muy diferente» de las versiones originales, lo que sugiere que el enfoque principal está en la capacidad de memoria más que en un aumento sustancial de potencia bruta. Este punto es crucial, ya que las expectativas de los consumidores suelen centrarse en mejoras generales de rendimiento, no solo en VRAM. Por lo que la ganancia de rendimiento en juegos será bastante pequeña.
Aunque las filtraciones indican que el aumento de rendimiento en las NVIDIA RTX 5080 SUPER y RTX 5070 SUPER será limitado, el enfoque en una mayor VRAM sugiere que NVIDIA no solo apunta al mercado de gaming. La capacidad ampliada de memoria GDDR7 está diseñada para beneficiar significativamente a segmentos como la productividad y la inteligencia artificial, donde las tareas de renderizado 3D, edición de video en 8K, simulaciones y entrenamiento de modelos de IA demandan grandes cantidades de VRAM.
Un claro ejemplo, son las aplicaciones como Blender, Adobe Premiere Pro o frameworks de IA como TensorFlow y PyTorch aprovechan la memoria adicional para manejar conjuntos de datos complejos y texturas de alta resolución, posicionando a estas tarjetas como herramientas ideales para profesionales y creadores que priorizan la eficiencia en cargas de trabajo intensivas sobre el rendimiento bruto en juegos.
Fuentes: Chiphell / Vía: harukaze5719.
