El aprendizaje automático y su subcategoría, el aprendizaje profundo, requieren una cantidad sustancial de potencia computacional que solo pueden proporcionar las GPU. Sin embargo, cualquier GPU no sirve, así que aquí tienes las mejores GPU para el aprendizaje automático, por qué son necesarias y cómo puedes elegir la adecuada para tu proyecto.
¿Por qué necesito una GPU para el aprendizaje automático?
Como se mencionó anteriormente, el aprendizaje automático requiere mucha potencia que solo las GPU pueden proporcionar, y si bien las CPU funcionarán bien para aplicaciones de menor escala, cualquier cosa que sea más pesada que las tareas de un solo subproceso o la informática de propósito general solo causará frustraciones y cuellos de botella. Su diferencia significativa en potencia computacional se reduce a la capacidad de procesamiento paralelo de la GPU y la gran diferencia en la cantidad de núcleos. Una CPU típica puede tener de 4 a 16 núcleos, mientras que las mejores GPU para aprendizaje automático pueden tener miles de núcleos, especialmente núcleos tensoriales, cada uno capaz de manejar una pequeña parte del cálculo al mismo tiempo.
Este procesamiento paralelo es la clave para manejar cálculos matriciales y de álgebra lineal mucho mejor que las CPU, razón por la cual las GPU son mucho mejores para tareas como entrenar grandes modelos de aprendizaje automático. Sin embargo, elegir las mejores GPU para el aprendizaje automático no es fácil.
Cómo elegir la mejor GPU para AI y DL
Ahora, la mayoría de las GPU son lo suficientemente potentes como para realizar tareas típicas; sin embargo, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo requieren otro nivel de potencia y calidad. Entonces, la pregunta que queda es: ¿Qué hace que una GPU sea buena para el aprendizaje profundo?
Una buena GPU para aprendizaje profundo debería tener las siguientes cualidades y características:
Núcleos Cuda, núcleos tensoriales y compatibilidad
AMD y Nvidia ofrecen las mejores GPU para aprendizaje automático y DL, esta última bastante por delante. Esto es gracias a los núcleos Tensor y CUDA de Nvidia. Los núcleos tensoriales manejan cálculos que son comunes en la IA y el aprendizaje automático, como multiplicaciones de matrices y convoluciones (utilizadas en redes neuronales profundas). Los núcleos CUDA, por otro lado, permiten que las mejores GPU para el entrenamiento de IA realicen procesamiento paralelo distribuyendo eficientemente las operaciones entre la GPU. Las GPU sin estos dos suelen tener problemas con las cargas de trabajo de ML y DL.
Dicho esto, las recientes actualizaciones de AMD a la plataforma ROCm y los aceleradores de la serie MI han mejorado sus GPU y las verá en nuestra lista. Sin embargo, las GPU de Nvidia siguen siendo las mejores GPU para el aprendizaje profundo debido a su ecosistema de software bien optimizado y su amplio soporte de marco (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, JAX). Las mejores GPU para el aprendizaje automático deben tener una alta compatibilidad con estos marcos de aprendizaje automático, ya que una discrepancia puede generar ineficiencias en la aceleración, el soporte de controladores y bibliotecas (por ejemplo, cuDNN de NVIDIA, TensorRT) y la escalabilidad general preparada para el futuro.
Es posible que tampoco tenga acceso completo a las herramientas proporcionadas a través del kit de herramientas de NVIDIA CUDA, como bibliotecas aceleradas por GPU, un compilador y tiempo de ejecución de C y C++, y herramientas de optimización y depuración.
VRAM (RAM de vídeo), estándar de memoria y ancho de banda de memoria
Como ocurre con todo lo relacionado con la computadora, la RAM es importante y lo mismo se aplica a las mejores GPU para aprendizaje automático y DL. Dado que los conjuntos de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático pueden volverse extremadamente grandes (hasta varios TB para aprendizaje profundo), las mejores GPU para aprendizaje automático deben tener suficiente VRAM para un acceso rápido. Esto se debe a que los modelos de aprendizaje profundo necesitan una cantidad significativa de memoria para almacenar pesos, activaciones y otros datos intermedios durante el entrenamiento y la inferencia. La mejor GPU para el entrenamiento de IA también debería tener un ancho de banda de memoria decente para que puedas moverte por estos grandes conjuntos de datos y acelerar los cálculos.
Por último, el estándar de memoria es un factor importante a la hora de elegir las mejores GPU para el aprendizaje profundo. Las GPU suelen ser GDDR (velocidad de datos de gráficos doble) o HBM (memoria de alto ancho de banda). Si bien las memorias GDDR ofrecen un gran ancho de banda para cosas como el aprendizaje automático y los juegos, las mejores GPU de aprendizaje automático utilizan HBM, que tienen un ancho de banda mucho mayor con mayor eficiencia.
| Tipo de GPU | Capacidad de VRAM | Ancho de banda de memoria | Estándar de memoria | Mejor para |
| Nivel de entrada (por ejemplo, RTX 3060, RTX 4060) | 8GB – 12GB | ~200-300 GB/s | GDDR6 | Pequeños modelos, clasificación de imágenes, proyectos de hobby. |
| Rango medio (por ejemplo, RTX 3090, RTX 4090) | 24GB | ~1000 GB/s | GDDR6X | Grandes conjuntos de datos, redes neuronales profundas, transformadores |
| GPU con IA de alta gama (por ejemplo, Nvidia A100, H100, AMD MI300X) | 40GB – 80GB | ~1600+ GB/s | HBM2 | Modelos de lenguajes grandes (LLM), investigación de inteligencia artificial, aprendizaje automático a nivel empresarial |
| GPU de gama súper alta (por ejemplo, Nvidia H100, AMD Instinct MI300X) | 80GB – 256GB | ~2000+ GB/s | HBM3 | Capacitación en IA a gran escala, supercomputación e investigación sobre conjuntos de datos masivos |
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TFLOPS (Teraflops) y precisión de punto flotante
Naturalmente, el rendimiento de la GPU se mide por su potencia de procesamiento. Esto depende de tres factores: TFLOPS, ancho de banda de memoria y precisión de punto flotante. Ya hemos hablado del ancho de banda de la memoria en la mejor GPU para el entrenamiento de IA; Esto es lo que significa cada uno de los otros dos y por qué es importante. TFLOPS, o Teraflops, es la unidad que mide la velocidad con la que una GPU maneja cálculos complejos. Entonces, en lugar de medir la velocidad del reloj de un procesador (cuántos ciclos completa un procesador por segundo), TFLOPS mide cuántos billones de operaciones de punto flotante puede realizar una GPU por segundo. En pocas palabras, TFLOPS le indica qué tan poderosa es una GPU para manejar tareas con muchas matemáticas.
Sin embargo, la precisión de punto flotante, como su nombre indica, muestra el nivel de precisión que la GPU permitirá que mantenga el modelo. Las mejores GPU para aprendizaje profundo utilizan una mayor precisión (por ejemplo, FP32), lo que proporciona cálculos más precisos pero a un costo de rendimiento. Una precisión más baja (por ejemplo, FP16) acelera el procesamiento con una precisión ligeramente reducida, lo que a menudo es aceptable para tareas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo.
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Las mejores GPU para aprendizaje automático en 2025
Ahora que tiene una buena idea de lo que deberían tener las mejores GPU para aprendizaje automático, aquí está nuestra lista de las mejores GPU clasificadas por máximo, ancho de banda de memoria, VRAM, etc.
| GPU | VRAM | Ancho de banda de memoria | Estándar de memoria | TFLOPS | Precisión de coma flotante | Compatibilidad |
| NVIDIA H100 NVL | 188 GB | 7.8 TB/s | HBM3 | 3,958 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| Núcleo tensor NVIDIA A100 | 80 GB | 2 TB/s | HBM2 | 1,979 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow, PyTorch |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 82.6 | FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| Núcleo tensor NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | 768 GB/s | GDDR6 | 40 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow, PyTorch |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 | 12 GB | 504 GB/s | GDDR6X | 35.6 | FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 40 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow, PyTorch |
| AMD Radeon Instinto MI300 | 128 GB | 1.6 TB/s | HBM3 | 60 | FP64, FP32, FP16 | ROCm, TensorFlow |
NVIDIA H100 NVL
La mejor GPU de aprendizaje automático, la H100 NVL, ofrece un rendimiento excepcional para el aprendizaje profundo a escala, optimizado para cargas de trabajo multiinquilino de alto rendimiento.
- Mejor para: Investigación de IA de vanguardia, entrenamiento de modelos a gran escala e inferencia.
- Desventaja: Extremadamente caro y adecuado principalmente para entornos de investigación o de nivel empresarial.
GPU NVIDIA A100 Tensor Core
El A100 proporciona un rendimiento enorme para redes neuronales con 80 GB de memoria de alto ancho de banda (HBM2), adecuada para cargas de trabajo pesadas.
- Mejor para: Modelos de aprendizaje automático a gran escala, investigación de inteligencia artificial y aplicaciones basadas en la nube.
- Desventaja: Caro, principalmente dirigido a empresas.
NVIDIA RTX 4090
Excelente tanto para juegos como para cargas de trabajo de IA, con 24 GB de memoria GDDR6X y una enorme capacidad de computación paralela.
- Mejor para: Tareas de aprendizaje automático de alto nivel e investigación de inteligencia artificial que requieren una potencia computacional extrema.
- Desventaja: Consumo de energía, alto costo y gran tamaño.
GPU NVIDIA RTX A6000 con núcleo tensor
Admite aplicaciones de IA con 48 GB de memoria GDDR6, ideal para estaciones de trabajo y creadores profesionales.
- Mejor para: Investigación de IA, aprendizaje profundo y cargas de trabajo de alto rendimiento.
- Desventaja: Alto costo, típicamente adecuado para entornos profesionales.
NVIDIA GeForce RTX 4070
Buen equilibrio entre precio y rendimiento con sólidas capacidades de trazado de rayos, con 12 GB de GDDR6X
- Mejor para: Entusiastas y pequeñas empresas con necesidades de aprendizaje automático de nivel medio.
- Desventaja: VRAM limitada para conjuntos de datos más grandes y modelos muy grandes.
NVIDIA RTX 3090 Ti
NVIDIA RTX 3090 TiAlta capacidad de memoria (24 GB GDDR6X) y potencia computacional, ideal para entrenar modelos de tamaño mediano a grande.
- Mejor para: Entusiastas y aplicaciones de investigación que necesitan un potente procesamiento de IA.
- Desventaja: Es muy costoso, consume mucha energía y puede resultar excesivo para proyectos más pequeños.
AMD Radeon Instinto MI300
Excelente para cargas de trabajo de IA y HPC, con rendimiento competitivo.
- Mejor para: Cargas de trabajo de aprendizaje automático en configuraciones centradas en AMD.
- Desventaja: Menos establecido en aprendizaje profundo en comparación con NVIDIA, menos marcos compatibles.
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Una de las mejores GPU para aprendizaje automático disponibles en la actualidad es, sin duda, la RTX 4090; sin embargo, es costoso, aumentará sus facturas de electricidad y su tamaño puede obligarlo a actualizar a una carcasa de computadora más grande o modificar todas sus piezas. Es un dolor de cabeza, por eso en Cloudzy ahora ofrecemos una GPU en línea para aprendizaje automático para que no tengas que preocuparte por ninguno de esos problemas. Nuestro VPS con GPU está equipado con hasta 2 GPU Nvidia RTX 4090, 4 TB de almacenamiento SSD NVMe, ancho de banda de 25 TB por segundo y 48 vCPU.
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Pensamientos finales
Con las crecientes necesidades de potencia computacional y los modelos de IA cada vez más grandes y complejos, las GPU sin duda serán una parte integral de nuestras vidas. Por eso es mejor leer sobre ellos y comprender cómo funcionan y qué son.
Es por eso que le recomiendo encarecidamente que consulte Tim Dettmers' sobre todo lo que hay que saber sobre las GPU y algunos consejos prácticos a la hora de elegir una GPU. Es un académico honrado y versado en el aprendizaje profundo.
