Tendencias en GPUs 2025 – IA y renderizado en tiempo real

La evolución de las GPUs en 2025 está marcada por una convergencia poderosa entre inteligencia artificial y renderizado en tiempo real, redefiniendo lo que es posible tanto en videojuegos como en aplicaciones profesionales. Las nuevas arquitecturas no solo ofrecen más potencia bruta, sino que integran núcleos dedicados a IA capaces de generar imágenes, animaciones y efectos visuales con una eficiencia sin precedentes…

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Neural rendering: la IA se vuelve parte del pipeline gráfico

La evolución más disruptiva es la integración sistemática de modelos neuronales dentro del pipeline de rasterizado/ray tracing. Técnicas como AI denoising, super-resolución neural (DLSS, FSR, XeSS) y
mapeado de materiales sintetizados permiten reducir el coste de cálculo al reemplazar partes del procesado físico por inferencia rápida en tensores. NVIDIA ha sido la pionera, y otros proveedores la han seguido, y han impulsado APIs y SDKs para insertar modelos neuronales en tiempo real.

Por tanto, en las actuales GPUs, los shaders son híbridos, combinan la lógica convencional de los anteriores shaders con consultas a redes neuronales. Para los menos puestos en esta materia, decir que:

• Shaders híbridos: son unidades de sombreado que integran código tradicional (escrito en lenguajes como HLSL o GLSL) con pequeñas redes neuronales embebidas. En lugar de ejecutar únicamente operaciones deterministas basadas en fórmulas físicas o matemáticas, estos shaders pueden realizar inferencias en tiempo real usando modelos entrenados previamente. Por eso, en los núcleos de cómputo o ALUs, se han comenzado a introducir también soporte para datos de precisión más simple, los más demandados por las cargas de IA. Por ejemplo, un shader híbrido puede aplicar una red neuronal para interpolar texturas de alta resolución sin necesidad de cargar todos los datos en VRAM, o también podría simular materiales o texturas complejas sin sobrecarga para el hardware, reconstruir iluminación o reflejos con mejor fidelidad, etc.
• Pipeline neuronal: es una extensión del pipeline gráfico tradicional que incorpora etapas de inferencia IA en el flujo de renderizado, y que han sido entrenadas previamente con datos de juegos y otras alicaciones gráficas para que luego se puedan ejecutar en tiempo real dentro de la GPU mediante los Tensor Cores. En lugar de limitarse a vértices, geometría, rasterización y sombreado, esta nueva pipeline incluye también:
  • Compresión neuronal de texturas: redes que reducen el tamaño de las texturas manteniendo su calidad perceptual.
  • Materiales neuronales: modelos que simulan el comportamiento óptico de materiales complejos sin cálculos físicos intensivos.
  • Campos de radiancia neuronales (NeRF): representaciones volumétricas que permiten reconstruir escenas 3D a partir de imágenes 2D.
  • Cachés de radiancia IA: que predicen la iluminación en zonas no visibles directamente, acelerando el renderizado global.

La adopción de shaders híbridos y pipelines neuronales implica también nuevos retos, por ejemplo:

• Nuevos lenguajes de sombreado, como Slang, que permiten dividir funciones complejas en bloques entrenables.
• SDKs especializados, como el RTX Kit, que facilitan la integración de IA en motores como Unreal Engine 5.
• Cambios en el diseño de hardware, con GPUs que priorizan núcleos de inferencia sobre núcleos de cómputo tradicionales.

Esta tecnología abre la puerta a renderizado adaptativo, donde la calidad visual se ajusta dinámicamente según el contexto, el hardware disponible y el comportamiento del jugador, como se verá en breve…

Ray tracing y trazado híbrido en tiempo real

El trazado por hardware sigue madurando, desde que NVIDIA introdujo el RT en sus RTX 30 Series, las mejoras no han parado de sucederse, también por parte de AMD e Intel. Ahora, las unidades RT dedicadas aportan mayores tasas de intersección y las pipelines que priorizan coherencia de rayos han permitido pasar del uso puntual (reflexiones, sombras) a soluciones de trazado híbrido que cubren más aspectos del render final.

Tanto AMD como NVIDIA han mostrado arquitecturas dedicadas a acelerar RT con soporte de trazado más profundo y mejor escalado por shader, lo que acerca aún más las técnicas de fotorealismo a la interactividad.

Arquitectura: núcleos IA, modularidad y chiplets

Las GPUs 2025 incorporan diseños modulares y mayor heterogeneidad, como por ejemplo, bloques dedicados de inferencia (denominados tensor cores o equivalentes) conviven con núcleos raster/RT. AMD expone un enfoque modular en RDNA 4, que facilita escalar variantes para clientes y servidores. En cambio, NVIDIA continúa con arquitecturas orientadas a IA y gráficos simultáneamente.

Además, la adopción de chiplets y empaquetado avanzado (2.5D/3D) está haciendo que se puedan integrar más heterogeneidad en los núcleos de cómputo de las nuevas GPUs, y que su número crezca más y más, para conseguir capacidades muy elevadas.

Subsistema de memoria: HBM, GDDR y coherencia

El rendimiento de IA y de trazado intensivo depende del ancho de banda y la latencia de memoria VRAM. Aunque HBM seguirá dominando segmentos profesionales y centros de datos, en gaming y estaciones de trabajo es GDDR la que lleva la voz cantante. Además, como complemento de estos sistemas, la memoria caché de la GPU cada vez es más importante, y está evolucionando hacia sistemas más inteligentes y avanzados, como la Infinity Cache de AMD.

Software y ecosistema

La competencia ya no es solo en el silicio, también tratan de mejorar tanto en frameworks de inferencia (cuDNN/TensorRT, ROCm, oneAPI), motores de render con soporte para neural pipelines y extensiones de drivers para baja latencia, entre otras suites o herramientas para ayudar a los usuarios en sus tareas gráficas habituales. Por ejemplo, para usar las capacidades de IA de las GPUs actuales para mejorar la videollamada, el gaming, el diseño gráfico, codificación de vídeo, etc.

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Conclusión

2025 no es una transición menor, como hemos visto en los últimos anuncios, es el punto en que IA y gráficos convergen de forma irreversible en la GPU. Por tanto, esta unidad no se separará en el futuro de la IA, todo lo contrario, cada vez dependerá más de ella…

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