NVIDIA RTX 5080 llega a GeForce NOW con DLSS 4

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NVIDIA continúa reforzando su posición en el mercado con inversiones estratégicas, incluyendo una colaboración estrecha con OpenAI. La compañía ha anunciado que su última GPU, la RTX 5080, estará disponible en la plataforma de juego en la nube GeForce NOW, llevando la experiencia de juego a un nuevo nivel gracias a tecnologías avanzadas como DLSS 4 y mejoras significativas en ray tracing.

Características destacadas:

- GPU RTX 5080: Arquitectura Ada Lovelace mejorada con mayor número de núcleos CUDA y RT para un rendimiento superior en juegos y aplicaciones de IA.

- DLSS 4: Nueva versión de la tecnología Deep Learning Super Sampling que aumenta la calidad visual y el rendimiento, optimizando el renderizado de juegos en la nube.

- Integración con GeForce NOW: Permite a los usuarios acceder a la potencia de la RTX 5080 desde cualquier dispositivo compatible, incluyendo portátiles, tablets y PCs de gama media.

- Colaboración con OpenAI: Optimización para aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático, mejorando la compatibilidad con modelos de IA que requieren gran capacidad de cómputo.

Impacto en el mercado:

Esta actualización refuerza la competitividad de GeForce NOW frente a otras plataformas de juego en la nube, ofreciendo a los jugadores acceso a hardware de última generación sin necesidad de adquirirlo físicamente. La inversión estratégica de NVIDIA apunta a consolidar su liderazgo en GPUs y computación acelerada por IA.

La llegada de la RTX 5080 a GeForce NOW con DLSS 4 marca un paso importante para NVIDIA, combinando gaming de alto rendimiento y soporte para aplicaciones de inteligencia artificial. Y sí, es tan potente que podrías intentar entrenar un modelo de IA mientras juegas al último shooter… aunque tu gato probablemente seguirá prefiriendo subirse al teclado.

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[Forense 3D]

La gestión térmica en hardware de alto rendimiento es un desafío constante, donde los picos de carga en aplicaciones exigentes pueden llevar a throttling térmico, reduciendo el rendimiento prometido y comprometiendo la longevidad de los componentes por estrés por calor.

La compatibilidad real suele ser más restrictiva que la anunciada, generando cuellos de botella con otros componentes del sistema, como la capacidad de la fuente de alimentación o el ancho de banda del bus de la placa base, lo que impide alcanzar el rendimiento teórico.

La dependencia de software propietario para funciones clave crea una limitación ecológica, donde las mejoras de rendimiento y características avanzadas quedan inutilizables si el soporte del fabricante o los servicios en la nube asociados se interrumpen o degradan.