El salto tecnológico de Nvidia con DLSS 5 y su Neural Rendering promete revolucionar la calidad visual, pero las primeras pruebas exhaustivas han dejado al descubierto un cuello de botella inesperado con la RTX 5090. No se trata del chip ni de la arquitectura, sino de la entrega de energía a través de un único conector 12V-2×6.
DLSS 5: Las RTX 5090 con doble conector ofrecen más rendimiento
Las pruebas realizadas por Tom’s Hardware compararon el rendimiento de la RTX 5090 Founders Edition frente a una variante de alto rendimiento como la MSI RTX 5090 Lightning Z en títulos exigentes a resolución 4K, entre ellos Cyberpunk 2077, Control y Hogwarts Legacy. Mientras que el modelo Founders Edition cuenta con un solo conector de 16 pines limitado a un consumo cercano a los 575W, la versión de MSI equipa un diseño de doble conector capaz de entregar hasta 1000W de potencia.
Los resultados revelan una brecha de rendimiento que no se puede pasar por alto. Al activar el renderizado neuronal de DLSS 5, el consumo eléctrico se dispara. En Cyberpunk 2077, la Founders Edition alcanzó su techo eléctrico rozando los 551W, mientras que la Lightning Z absorbió hasta 723W (un incremento del 24% en consumo eléctrico tras activar la función). Esta diferencia en margen de energía se tradujo en una ventaja de hasta un 17% más de fps a favor del modelo de MSI con doble conector.
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Patrones similares se repitieron en el resto de las pruebas, donde la tarjeta de MSI aventajó al modelo de referencia entre un 16% y un 22%. La función DLSS 5 dispara el consumo eléctrico y hace que la GPU funcione al máximo de sus capacidades, lo que requiere más energía de lo que puede entregar un modelo con un solo conector de 16 pines
Esta situación deja en evidencia que el conector estándar de 12V-2×6 podría estar frenando el verdadero potencial de la RTX 5090. De cara al despliegue de esta tecnología, queda claro que las versiones entusiastas con alimentación reforzada serán las únicas capaces de exprimir todo el jugo de la arquitectura Blackwell cuando se utiliza el renderizado neuronal.
