{"id":73626,"date":"2025-06-17T22:50:59","date_gmt":"2025-06-17T22:50:59","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=73626"},"modified":"2025-06-17T22:50:59","modified_gmt":"2025-06-17T22:50:59","slug":"el-problema-de-amd-no-es-que-no-haga-buenas-gpus-para-ia-es-que-ni-aun-asi-esta-cerca-de-nvidia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=73626","title":{"rendered":"El problema de AMD no es que no haga buenas GPUs para IA. Es que ni a\u00fan as\u00ed est\u00e1 cerca de NVIDIA"},"content":{"rendered":"
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AMD est\u00e1 haciendo las cosas bien, pero aun haci\u00e9ndolas sigue sin poder competir con NVIDIA. La empresa acaba de plantear su renovada hoja de ruta con modelos prometedores, pero eso no es garant\u00eda de nada ante una NVIDIA que no va a dejar escapar su posici\u00f3n de liderazgo absoluto.<\/p>\n

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El problema para AMD no es estar, sino lograr que otros tomen nota. Datos de la consultora IDC indican<\/a> que NVIDIA domina el mercado de los chips de IA con un 85,2% de cutoa de mercado, por un 14,3% de AMD. Otros analistas como Jon Peddie Research van m\u00e1s all\u00e1 y seg\u00fan sus datos<\/a> la cuota de NVIDIA en este segmento es del 92%.<\/p>\n

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Las AMD Instinct MI350 son solo el principio<\/strong>. Las GPUs para IA, que AMD denomina \u00abaceleradoras\u00bb, siguen su evoluci\u00f3n. Durante el evento presentaron su familia o serie Instinct MI350 con dos variantes, MI350X y MI355X. Seg\u00fan el fabricante, estos chips son cuatro veces superiores en rendimiento general respecto a la generaci\u00f3n anterior, pero son hasta 35 veces m\u00e1s potentes en el \u00e1mbito de la inferencia IA (es decir, en el uso pr\u00e1ctico de modelos como ChatGPT, que \u00abinfiere\u00bb sus respuestas a partir de nuestros prompts). Cuentan con 288 GB de memoria HBM3E y un ancho de banda de memoria de 8 TB\/s. Su rendimiento es de 18,45 PFLOPS en precisi\u00f3n FP4 y de 9,2 PFLOPS en precisi\u00f3n FP8.<\/p>\n

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Instinct MI400 en 2026<\/strong>. El a\u00f1o que viene llegar\u00e1 la nueva familia de aceleradoras de IA de AMD. Se trata de las futuras Instinct MI400<\/a>, que llegar\u00e1n con hasta 432 GB de memoria HBM4, 19,6 TB\/s de ancho de banda de esa memoria, y un rendimiento de 40 PFLOPS en precisi\u00f3n FP4 y 20 PFLOPS en precisi\u00f3n FP8. Estos monstruos se vender\u00e1n en los futuros racks con infraestructura \u00abHelios<\/a>\u00ab, que podr\u00e1 albergar<\/a> hasta 72 MI400 con hasta 260 TB\/s de ancho de banda total gracias a su tecnolog\u00eda de interconexi\u00f3n, Ultra Accelerator Link.<\/p>\n

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EPYC Venice<\/strong>. AMD no solo habl\u00f3 de GPUs: tambi\u00e9n tiene en pleno desarrollo sus futuros procesadores para servidores en centros de datos. Los EPYC Venice llegar\u00e1n en 2026 y estar\u00e1n basados en la arquitectura Zen 6. Entre las variantes, una especialmente espectacular con 256 n\u00facleos que ofrecer\u00e1 hasta un 70% m\u00e1s de rendimiento respecto a la generaci\u00f3n anterior. Estos procesadores se vender\u00e1n emparejados con las futuras Instinct MI400. Se espera que unos y otros est\u00e9n fabricados con el nodo N2P (2 nm) de TSMC<\/a>.<\/p>\n

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Helios contra Oberon<\/strong>. El citado rack Helios competir\u00e1 con no ya con el actual servidor de IA de NVIDIA, el GB200 NVL72<\/a> que conecta 36 CPUs Grace y 72 GPUs Blackwell. Est\u00e1 destinado a competir con su sucesor, que tiene como nombre en clave Oberon y que har\u00e1 uso de GPUs de IA B300 con arquitectura Vera Rubin. Los rendimientos y prestaciones de estos futuros racks son absolutamente mareantes, y por ejemplo su potencia en precisi\u00f3n FP8 es de 1,4 ExaFLOPS.<\/p>\n

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Igual en unas cosas, mejor en otras<\/strong>. AMD promete igualar a NVIDIA en varios apartados, pero tambi\u00e9n asegura que la superar\u00e1 de forma notable (un 50% m\u00e1s) en cantidad y ancho de banda de memoria, algo crucial para el entrenamiento e inferencia IA. Cuidado, porque a finales de 2027 NVIDIA prepara la arquitectura Rubin Ultra, que promete racks con hasta 5 exaFLOPS en precisi\u00f3n FP8, tres veces m\u00e1s que Helios u Oberon.<\/p>\n

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En 2027 tendremos otro \u00abVerano\u00bb<\/strong>. La hoja de ruta de AMD va m\u00e1s all\u00e1, y ya tienen preparado el desarrollo de su nueva generaci\u00f3n de chips para servidores EPYC Verano, , que reemplazar\u00e1n a los EPYC Venice. Estas CPUs ir\u00e1n emparejadas con las futuras Instinct MI500X, y se espera \u2014aunque no es seguro\u2014 que ambos tipos de chip aprovechen el ya anunciado nodo A16 de TSMC<\/a> (1,6 nm), que comenzar\u00e1 a usarse a finales de 2026. No hay especificaciones de momento para estos desarrollos, seguramente porque depender\u00e1n del nodo de fabricaci\u00f3n que AMD acabe usando para producirlos.<\/p>\n

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Carrera fren\u00e9tica<\/strong>. Todos estos anuncios demuestran que AMD no quiere ni mucho menos quedarse atr\u00e1s en esa carrera por lograr situar sus soluciones en centros de datos en todo el mundo. La empresa Crusoe, que se dedica a la construcci\u00f3n de grandes centros de datos de IA, anunci\u00f3<\/a> hace unos d\u00edas que gastar\u00eda 400 millones de d\u00f3lares en chips de IA de AMD, y hasta Sam Altman, CEO de OpenAI, hizo una aparici\u00f3n sorpresa<\/a> durante la charla inaugural del evento de Lisa Su, CEO de AMD. Altman asegur\u00f3 que usar\u00e1n tambi\u00e9n chips de AMD en los centros de datos que utilizan, y destac\u00f3<\/a> que las nuevas GPUs de IA de AMD \u00abvan a ser algo asombroso\u00bb.<\/p>\n

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AMD presume de ser m\u00e1s eficiente (y barata)<\/strong>. El mensaje de AMD fue claro durante el evento: sus MI355 ofrecen mucha m\u00e1s eficiencia y son m\u00e1s baratos que los B200 y GB200 de NVIDIA con rendimients comparables. No se conocen los precios de venta de esas GPUs, pero s\u00ed sabemos que a principios de 2024 las MI300X de AMD costaban<\/a> un m\u00e1ximo de 15.000 d\u00f3lares por los m\u00e1s de 40.000 d\u00f3lares que costaban las NVIDIA H100<\/a>.<\/p>\n

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El mayor reto sigue siendo CUDA<\/strong>. Las prestaciones de los chips de IA de AMD no son de hecho el problema de esta compa\u00f1\u00eda. Estudios detallados revelaron hace meses que las MI300X son claramente superiores a las H100 y H200 de NVIDIA en rendimiento y potencia. Sin embargo NVIDIA tiene CUDA<\/a>, el est\u00e1ndar de facto en la industria para desarrolladores de servicios y aplicaciones de IA. Usar el software nativo de AMD es factible, s\u00ed, pero la experiencia software, aseguraban en SemiAnalysis<\/a>, \u00absoftware est\u00e1 plagada de errores que hacen que entrenar [modelos de IA] con AMD sea imposible\u00bb.<\/p>\n

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La esperanza de AMD es ROCm<\/strong>. En ese evento AMD tambi\u00e9n present\u00f3 ROCm 7, la \u00faltima versi\u00f3n<\/a> de su propia plataforma Open Source de programaci\u00f3n para sus GPUs. En AMD indicaron que esta versi\u00f3n es 3,5 veces m\u00e1s potente que ROCm 6, e incluso afirman que es un 30% m\u00e1s potente que CUDA en las B200 al servir el modelo DeepSeek R1<\/a>. Aun as\u00ed, indican en otro informe<\/a> de SemiAnalysis, sigue siendo inferior en algunos apartados. Lograr que ese componente permita a los desarrolladores aprovechar todo el potencial de los chips de IA de AMD es precisamente clave para el futuro de esos esfuerzos. M\u00e1s incluso que el hardware, ahora AMD debe apretar en el software.<\/p>\n

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Imagen | AMD<\/p>\n

En Xataka | La directora general de AMD est\u00e1 en China con un prop\u00f3sito: arrebatar el mercado de la IA a NVIDIA<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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