El Ancho de Banda de Blackwell GDDR7 Impulsa el Entrenamiento del RTX 5090 un 44% Sobre el RTX 4090

Ha surgido una señal clara del entrenamiento de visión computarizada de extremo a extremo: la GeForce RTX 5090 ofrece aproximadamente un 44% más de rendimiento que la RTX 4090 en promedio en diversos modelos, con las mayores ganancias en arquitecturas pesadas en transformadores. Ese aumento no es un misterio: el ancho de banda de 1.792 TB/s de GDDR7 de Blackwell y los núcleos Tensor de quinta generación cambian el equilibrio de poder en las fases limitadas por la memoria de los bucles de entrenamiento modernos. Con BF16 aún como el predeterminado para entrenamientos robustos y las rutas FP8 madurando en los frameworks, la diferencia de rendimiento en estaciones de trabajo entre Ada y Blackwell ahora se define tanto por los sistemas de memoria como por la capacidad de cálculo bruto.

Este artículo muestra cómo el ancho de banda de la memoria, las rutas de precisión de los tensores y la escala de la era PCIe determinan el entrenamiento real de IA en estaciones de trabajo. Aprenderás qué elementos arquitectónicos son los más importantes, por qué Blackwell acelera los transformadores más allá de lo que sugieren los FLOPs, cómo PCIe Gen 5 cambia el cálculo (y dónde no lo hace), y cómo medir de manera creíble el rendimiento sostenido por vatio. Cerraremos con una conclusión práctica: dónde lideran hoy el RTX 5090 y el RTX PRO 5000, y dónde todavía domina Hopper SXM con NVLink/NVSwitch.

Fundamentos de arquitectura y flujo de datos que importan para el entrenamiento

El rendimiento del entrenamiento de transformadores y visión está cada vez más gobernado por el movimiento, disposición y precisión de los tensores, dentro y fuera de la GPU. Los ingredientes críticos:

flowchart TD;
 A[GeForce RTX 5090] -->|Bus de 512 bits| B[32 GB GDDR7];
 B -->|1.792 TB/s| C[Núcleos limitados por memoria];
 D[RTX PRO 5000] -->|48 GB / 72 GB| E[GDDR7 ECC];
 E -->|1.344 TB/s| C;
 F[RTX 6000 Ada] -->|48 GB GDDR6 ECC| C;
 C -->|Longitudes de secuencia más largas| G[Lotes globales];

Diagrama que ilustra la arquitectura y flujo de datos de varios modelos de GPU y su impacto en el rendimiento de los tensores en tareas de entrenamiento. Destaca las capacidades de memoria y anchos de banda del RTX 5090, RTX PRO 5000 y RTX 6000 Ada, centrándose en sus roles en núcleos limitados por memoria y procesamiento global por lotes.

• Jerarquía de memoria y ancho de banda

• La GeForce RTX 5090 combina 32 GB de GDDR7 en un bus de 512 bits con un ancho de banda de 1.792 TB/s, un cambio significativo respecto a tarjetas de consumo anteriores. Ese ancho de banda es protagonista para núcleos limitados por memoria, notablemente en rutas de atención y normalización/activación de capas donde dominan las lecturas.

• El RTX PRO 5000 (Blackwell) se ofrece en configuraciones de 48 GB y 72 GB con GDDR7 ECC. El modelo de 48 GB indica ~1.344 TB/s, sustancialmente más alto que los aproximadamente 960 GB/s de la clase RTX 6000 Ada, y un factor decisivo para lotes globales más grandes por GPU a longitudes de secuencia más altas.

• Las piezas de estación de trabajo Ada como el RTX 6000 Ada retienen 48 GB de GDDR6 ECC a 960 GB/s. Siguen siendo plataformas robustas para entrenamiento, pero menos capaces de alimentar núcleos de tensor durante fases sensibles al ancho de banda en comparación con Blackwell.

• Rutas de precisión tensorial

• Los núcleos Tensor de cuarta generación (Ada) aceleran BF16/FP16/TF32. La mensajería FP8 existe en algunos SKUs de centros de datos de Ada (por ejemplo, L40S), pero Ada para consumidores no expuso ampliamente una ruta de entrenamiento FP8.

• Blackwell añade núcleos Tensor de quinta generación y un motor de transformadores de segunda generación (TE) con soporte de hardware para FP8 y nuevos modos FP4/FP6. BF16 sigue siendo el predeterminado para una convergencia robusta en modelos, mientras que el TE FP8 puede reducir la memoria y aumentar el rendimiento en transformadores a medida que los núcleos y frameworks lo habilitan. FP4 es prometedor para inferencia y ciertos afinados finos, pero aún está en sus inicios en las pilas de entrenamiento principales.

• Fiabilidad y ECC

• GDDR7 implementa ECC a nivel de dado DRAM siempre activado (corrección de un bit). Las tarjetas profesionales Blackwell añaden ECC de extremo a extremo adecuado para la fiabilidad de estaciones de trabajo. Esa distinción importa cuando el entrenamiento a largo plazo debe ser verificablemente tolerante a errores.

• Capacidad y estados del optimizador

• La memoria de entrenamiento se divide entre parámetros, estados del optimizador y activaciones (además de cachés KV para transformadores). Sin particionado, los modelos full-parameter 7B en BF16 pueden acercarse a 40–50 GB en contextos moderados, más allá de la zona de confort constante de tarjetas de 24–32 GB. Técnicas cruciales son el checkpointing de gradientes, el particionado ZeRO/FSDP y los núcleos de atención de memoria eficiente (por ejemplo, FlashAttention-2), especialmente en contextos 2k/4k/8k.

La conclusión: el ancho de banda y las rutas de precisión definen el techo; la capacidad y los núcleos de memoria eficiente definen lo que puedes ajustar debajo de él.

Ancho de banda, núcleos tensoriales y por qué Blackwell acelera el entrenamiento pesado en transformadores

El entrenamiento de transformadores no es una sola carga de trabajo; es un pipeline de fases con diferentes cuellos de botella. Blackwell desplaza múltiples fases a un régimen más amigable:

flowchart TD;
 A[Entrenamiento de transformadores] --> B[Memoria de atención y activación];
 B --> C[Ancho de banda GDDR7];
 B --> D[Núcleos tensoriales mejorados];
 B --> E[FlashAttention-2];
 A --> F[Precisión mixta y TE];
 F --> G[Precisión mixta BF16];
 C --> H[Tiempos de espera reducidos];
 D --> I[Canalizaciones matemáticas nutridas];
 E --> J[Uso de memoria reducido];

Diagrama de flujo que ilustra los componentes del entrenamiento de transformadores y cómo Blackwell mejora su eficiencia a través de un ancho de banda mejorado, núcleos tensoriales y gestión de memoria.

• Memoria de atención y activación

• En contextos más largos, la atención a menudo está limitada por la memoria. El ancho de banda de GDDR7 reduce materialmente el tiempo de espera en lecturas/escrituras, mientras que los núcleos tensoriales mejorados mantienen alimentadas las canalizaciones matemáticas. FlashAttention-2 reduce la memoria de atención, ampliando el beneficio.

• Las pruebas de inferencia independiente en Blackwell muestran un fuerte aumento en la generación de tokens en comparación con Ada con la misma cuantización. No se puede inferir entrenamiento directamente de las tasas de inferencia, pero ambos exponen la misma sensibilidad al ancho de banda de la memoria y la eficiencia del núcleo de atención.

• Precisión mixta y TE

• La precisión mixta BF16 sigue siendo el valor predeterminado más robusto para entrenar en Ada, Blackwell y Hopper. Cuando los frameworks habiliten FP8 TE ampliamente en Blackwell, espera ganancias adicionales de memoria y rendimiento para transformadores, similar en espíritu a la ruta FP8 de Hopper.

• FP4 reduce a la mitad la huella nuevamente frente a FP8 y parece prometedor para la inferencia y ciertos afinados de adaptador, pero el soporte de entrenamiento general está naciendo en los toolchains públicos.

• Señal concreta de entrenamiento con una sola GPU

• El entrenamiento completo en visión computarizada (modelos timm bajo PyTorch 2.6 nightly + CUDA 12.8) registró aproximadamente un 44% de aumento promedio en rendimiento para el RTX 5090 sobre el RTX 4090, con mayores ganancias en arquitecturas pesadas en transformadores en FP16. Swin-B vio un aumento desproporcionado en comparación con CNN clásicas como ResNet-50, que aún mejoraron pero estaban menos limitadas por el ancho de banda.

• Ese 44% no es una cifra sintética; refleja PyTorch compilado, entrenamiento de precisión mixta y tamaños de lote controlados. El patrón es inequívoco: cuanto más un bucle de entrenamiento de modelo estresa el tráfico de memoria y los núcleos tensoriales juntos, mayor es la ventaja de Blackwell.

• La capacidad importa para longitud de secuencia y lote

• Los 32 GB del RTX 5090 expanden los tamaños de lotes viables y las ventanas de contexto para los afinados en comparación con las tarjetas de 24 GB. Para full-parameter 7B en 2k–4k, generalmente se requiere checkpointing de gradiente más particionado del optimizador en GPUs de 24–32 GB; 13B empuja un particionado más pesado y acumulación en esta clase.

• Los 48/72 GB del RTX PRO 5000 son el punto dulce de la estación de trabajo para los afinados de full-parameter 13B a contextos más altos, reduciendo la dependencia de particionado profundo y permitiendo lotes globales más grandes por GPU.

En resumen: el ancho de banda y los núcleos Tensor de quinta generación de Blackwell comprimen las fases limitadas por memoria y mantienen las unidades matemáticas más ocupadas, especialmente en el entrenamiento pesado en transformadores. Donde los núcleos y los modos de precisión se alinean, esas ganancias surgen como un mayor número de tokens/s o imágenes/s sin ajuste exótico.

Entrenamiento multigpu sobre PCIe: eficiencia, topología y consideraciones de host

Las tarjetas de estación de trabajo y GeForce en esta clase no proporcionan NVLink; toda la escalabilidad es sobre PCIe. Eso ya no significa poca eficiencia, si la plataforma está bien configurada.

Una tarjeta gráfica NVIDIA RTX Pro 6000 elegante y negra con un ventilador visible y acentos dorados, ambientada en un fondo oscuro.

• Eficiencia paralela de datos

• Las estaciones de trabajo modernas PCIe Gen 5 pueden lograr una alta eficiencia de escalado con el modo de compilación de PyTorch y AMP. Los sistemas RTX 6000 Ada han demostrado ~0,94–0,95 de eficiencia con GPU adicional en entrenamiento de visión computarizada tanto en FP16 como en FP32.

• Las plataformas RTX 5090 en PCIe 5.0 informan una eficiencia de ~0,91–0,97, con advertencias: validar el acceso entre pares (P2P) y la topología real, porque el comportamiento P2P difiere entre generaciones de consumidores. Usa nvidia-smi topo y registros NCCL; evita mezclas de generaciones de GPU por nodo.

• RTX 4090 mostró una eficiencia notablemente menor (~0,62–0,75) en pruebas comparables, subrayando que Blackwell y las plataformas de estación de trabajo Ada/Blackwell se comportan mejor para el entrenamiento multigpu.

• Velocidad de enlace PCIe: donde Gen 5 realmente ayuda

• En más de 100 tareas de PyTorch en RTX 5090, el rendimiento de una sola GPU generalmente se encuentra dentro de un par de puntos porcentuales entre PCIe Gen 5 y Gen 4 en promedio. Gen 3 también está cerca para muchos casos comunes de LLM/CV; Gen 2/1 incurren en ralentizaciones progresivamente mayores.

• Las mayores penalizaciones para una sola GPU por enlaces PCIe más lentos aparecen en entrenamientos intensivos en transferencia de datos (por ejemplo, RL con aumento intensivo), no en los núcleos limitados por el cálculo comunes en el entrenamiento LLM y CV convencional.

• Los pipelines multigpu y con gran ancho de banda se benefician más de Gen 5, especialmente al superponer computación y comunicación de manera efectiva.

• El tipo de plataforma importa

• Núcleos de CPU y memoria: las CPUs de muchos núcleos con DDR5 rápida reducen las pausas del cargador de datos; la carga de datos consciente de NUMA se vuelve importante en sistemas de multi-raíz o de doble socket.

• Carriles PCIe y cableado de ranura: asegura ranuras de ancho completo Gen 5 para cada GPU; evita ubicaciones de interruptores sobresuscritas. Valida el ancho/velocidad del enlace con nvidia-smi y confirma el acceso P2P.

• Almacenamiento: NVMe scratch rápido mejora la ingesta de conjuntos de datos y la frecuencia de checkpoints.

• Refrigeración y alimentación: mide el rendimiento sostenido después de 10–20 minutos a temperaturas constantes. El TGP de 575 W del RTX 5090 y los rangos de 250–350 W de las piezas profesionales requieren PSUs y flujo de aire adecuados; los diseños de estaciones de trabajo con soplador se comportan de manera diferente a los enfriadores de aire libre bajo entrenamiento continuo.

Nada de esto cambia la realidad fundamental: los nodos Hopper SXM con NVLink/NVSwitch siguen siendo incomparables para el entrenamiento fuerte en LLM a largos contextos debido a órdenes de magnitud más alto de ancho de banda intra-nodo y las colectivas de baja latencia. Pero para cargas de trabajo de escalado débil a moderado en una estación de trabajo, PCIe 5.0 más una pila afinada es sorprendentemente capaz.

Tablas de comparación

Las siguientes configuraciones ilustran las diferencias relevantes para el entrenamiento que impulsan los resultados en la práctica.

Memoria, precisión e interconexión

GPU	Arquitectura	VRAM / Ancho de Banda	Precisión tensor (hardware)	ECC	NVLink	Señal de entrenamiento notable
GeForce RTX 5090	Blackwell	32 GB GDDR7 / 1.792 TB/s	BF16/FP16/TF32; Capaz de FP8/FP4; 2do gen TE	ECC en dado DRAM	No	~44% de mayor rendimiento de entrenamiento en CV vs RTX 4090 en promedio; mayores ganancias en transformadores
RTX PRO 5000 (48/72 GB)	Blackwell	48/72 GB GDDR7 / hasta ~1.344 TB/s (48 GB)	BF16/FP16/TF32; FP8/FP4; 2do gen TE; hasta 2 MIG	ECC de extremo a extremo	No	Se espera que supere a RTX 6000 Ada en entrenamiento limitado por memoria; lotes por GPU más grandes para 13B
RTX 6000 Ada	Ada	48 GB GDDR6 ECC / 960 GB/s	BF16/FP16/TF32; FP8 TOPS listados en colaterales	ECC de extremo a extremo	No	Base de entrenamiento en estación de trabajo de 48 GB probada
H100/H200 (SXM)	Hopper	80–141 GB HBM3/HBM3e	FP8 TE + BF16/FP16/TF32	ECC de extremo a extremo	Yes (NVLink/NVSwitch)	Tiempo-para-entrenar y escalado fuerte de última generación en contextos de 4k–8k

Pros y contras para entrenamiento en estaciones de trabajo

• RTX 5090

• Pros: Ancho de banda líder en su clase; 32 GB permite lotes más grandes que tarjetas de 24 GB; fuerte aumento de entrenamiento en CV con una sola GPU; alto rendimiento/$ para entrenamiento local.

• Contras: Sin NVLink; sin ECC de extremo a extremo; la habilitación de FP8 depende de los frameworks.

• RTX PRO 5000 (48/72 GB)

• Pros: ECC; mayor ancho de banda que las partes de estación de trabajo Ada; punto dulce de capacidad para afinados de full-parameter 13B a contextos más altos; estabilidad PCIe Gen 5; MIG para particionamiento.

• Contras: Solo PCIe; el ecosistema de entrenamiento FP4 aún es temprano.

• RTX 6000 Ada

• Pros: Plataforma confiable de ECC de 48 GB; controladores consistentes y pila validada por ISV.

• Contras: Menor ancho de banda que Blackwell; la ruta de entrenamiento FP8 no está universalmente expuesta.

• Hopper SXM

• Pros: Madurez de TE FP8; NVLink/NVSwitch para colectivas; el tiempo-para-entrenar más rápido en contextos largos.

• Contras: Solo para centros de datos; más allá de los presupuestos y márgenes de potencia de estaciones de trabajo.

Medir el rendimiento sostenido y el rendimiento por vatio de la manera correcta

El rendimiento de entrenamiento es fácil de medir incorrectamente. Para hacerlo bien, concéntrate en el estado estable, configuraciones comparables y registros transparentes:

• Pila de software

• Usa PyTorch 2.6+ con compilaciones CUDA 12.8 para preparación de Blackwell, cuDNN serie 9 y NCCL 2.19–2.20+. Asegúrate de que la versión del controlador coincida con las ruedas del framework.

• Habilita la autocast de bf16 con escalado de gradiente según sea necesario. Para transformadores a contextos ≥2k, habilita FlashAttention-2 o núcleos equivalentes; estos son materiales tanto para el uso de memoria como para el rendimiento.

• El modo de compilación y núcleos fusionados importan. Documenta si la compilación de PyTorch está habilitada y mantén las elecciones de núcleos consistentes entre GPUs.

• Precisión y convergencia

• Trata BF16 como el predeterminado para entrenamiento robusto. Si se adopta FP8 TE en hardware compatible, valida la convergencia en tu conjunto de datos y modelo objetivo. Mantén un cronograma de LR consistente y el optimizador al comparar GPUs.

• Tamaño de lote y gestión de memoria

• Informa claramente el tamaño total del lote, incluidos los pasos de acumulación de gradiente. Nota si el checkpointing de gradiente está habilitado y si el particionado del optimizador (ZeRO/FSDP) está en uso.

• Registra el pico de VRAM y el margen; estos informan si la capacidad de una GPU está desbloqueando configuraciones de lotes/contextos útiles o simplemente está funcionando más caliente.

• Entrenamiento distribuido y superposición

• Usa torchrun + NCCL, ajusta los tamaños de cubeta de gradientes y superpone computación/comunicación. Mantén nodos homogéneos; mezclar generaciones en un solo nodo degrada la eficiencia.

• Valida PCIe P2P y la topología con nvidia-smi topo; afina procesos en sistemas de multi-raíz o CPU dual y usa cargadores de datos fijados, conscientes de NUMA.

• Potencia y térmicos

• Mide la potencia solo de la GPU durante el entrenamiento en estado estable (después de 10-20 minutos), no durante los ramp-up iniciales. Reporta imágenes/s o tokens/s por vatio junto con el rendimiento absoluto.

• Nota la configuración de refrigeración (soplador vs aire libre) y los límites de potencia del sistema. El rendimiento sostenido por vatio es tanto una pregunta de ingeniería térmica como una de silicio.

• Qué publicar

• Tokens/s, imágenes/s, pasos/s.

• Tiempo para pérdida/precisión objetivo con hiperparámetros idénticos.

• Modo de precisión, elecciones de núcleos, versiones de controlador/CUDA/cuDNN/NCCL, CPU/memoria/almacenamiento del host, velocidad/ancho de enlace PCIe y estado P2P.

Estas prácticas convierten los “benchmarks” en evidencia reproducible, revelando dónde el ancho de banda, la precisión y la capacidad realmente mueven la aguja.

Conclusión técnica: dónde lideran el RTX 5090 y el RTX PRO 5000—y dónde sigue dominando el SXM Hopper

En un solo nodo sin NVLink, Blackwell ha redefinido las expectativas. RTX 5090 es la tarjeta de consumidor más fuerte para entrenamiento por un amplio margen, y no solo en el papel. Su ancho de banda de 1.792 TB/s de GDDR7, núcleos Tensor de quinta generación y capacidad de 32 GB se traducen en aproximadamente un 44% más de rendimiento promedio de entrenamiento frente al RTX 4090 a través de diversos modelos de CV, con las mayores victorias en arquitecturas de transformadores. Esa misma historia de ancho de banda se traslada a los afinados de LLM, donde la memoria de atención y activación domina.

RTX PRO 5000 extiende esas ganancias a la fiabilidad y escala en estaciones de trabajo. Con 48/72 GB de GDDR7 ECC y hasta ~1.344 TB/s en la variante de 48 GB, permite lotes globales más grandes y ventanas de contexto más altas para afinados de full-parameter 13B mientras se mantiene dentro de un rango de 300 W. A medida que las rutas FP8 Transformer Engine se implementen ampliamente en construcciones públicas de PyTorch, espera que la ventaja de Blackwell se amplíe aún más en transformadores.

Hay un límite claro, sin embargo. El preentrenamiento de LLM de escalado fuerte en contextos largos sigue siendo el dominio de Hopper SXM con FP8 TE y NVLink/NVSwitch. Las estaciones de trabajo PCIe Gen 5 pueden alcanzar una alta eficiencia paralela de datos, pero no pueden igualar el ancho de banda intra-nodo y la latencia colectiva de las telas NVLink.

Puntos clave:

• El ancho de banda de Blackwell es la clave. Las fases limitadas por memoria se reducen, impulsando un aumento promedio de ~44% en el entrenamiento de CV en RTX 5090 vs RTX 4090, con ganancias desproporcionadas en transformadores.
• BF16 hoy, FP8 mañana. Usa BF16 por defecto; sigue la habilitación de FP8 TE en Blackwell para velocidades adicionales en transformadores y ahorro de memoria.
• La capacidad da forma a la viabilidad. 32 GB (RTX 5090) expanden lotes y contextos; 48/72 GB (RTX PRO 5000) es el techo práctico de estación de trabajo para afinados de full-parameter 13B a contextos más altos.
• PCIe 5.0 es “bueno tener”, no obligatorio para el entrenamiento de una sola GPU. Importa más para pipelines multigpu y pesados en transferencia de datos; valida P2P y topología.
• Mide correctamente. Reporta el rendimiento sostenido por vatio, tokens/s o imágenes/s, y detalles de configuración para hacer que los resultados sean accionables.

Qué hacer a continuación:

• Si entrenas localmente y 32 GB cubren tu modelo, elige RTX 5090 y estandariza en bf16 + FlashAttention-2; sigue la madurez de FP8 TE para tus modelos.
• Si necesitas ECC y mayor capacidad por GPU para afinados de 13B, elige RTX PRO 5000 (48/72 GB) y adéntrate en PCIe Gen 5 más una pila NCCL afinada.
• Si tu hoja de ruta incluye preentrenamiento de escalado fuerte en contextos 4k-8k, planifica para Hopper SXM con NVLink/NVSwitch—ninguna estación de trabajo PCIe iguala esa tela hoy. 🚀

Fuentes y Referencias