01CUDA
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell (96 GB)
96GB
GDDR7
GDDR7
- VRAM
- Ancho
Hasta Llama 3.3 70B en Q4, 1792 GB/s
La GPU profesional más bestia que cabe en un PC: 96 GB de VRAM en una sola tarjeta gráfica.
GPU profesionales para IA: tarjetas gráficas de 24 a 96 GB de VRAM
Son las tarjetas gráficas de 3.000, 10.000 o más de 20.000 euros que ves en las estaciones de trabajo de IA. Lo que pagas es memoria: con 48 o 96 GB de VRAM corres modelos que en una GPU de consumo no caben, entrenas en local y renderizas escenas 3D enormes. Aquí te decimos cuál compensa y cuándo es tirar el dinero.
02CUDA
NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell (48 GB)
48GB
GDDR7
GDDR7
- VRAM
- Ancho
Hasta Llama 3.3 70B en Q4, 1344 GB/s
El punto dulce de las GPU profesionales: 48 GB de VRAM con solo 300 W.
03CUDA
NVIDIA GeForce RTX 5090
32GB
GDDR7
GDDR7
- VRAM
- Ancho
Hasta Qwen 2.5 32B en Q4, 1792 GB/s
La gráfica de consumo más potente para IA en casa: 32 GB y el mayor ancho de banda que puedes poner en un PC.
04CUDA
NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell (32 GB)
32GB
GDDR7
GDDR7
- VRAM
- Ancho
Hasta Qwen 2.5 32B en Q4, 896 GB/s
Los mismos 32 GB que una RTX 5090 con un tercio del consumo y, hoy, por menos dinero.
05ROCm
AMD Radeon AI PRO R9700 (32 GB)
32GB
GDDR6
GDDR6
- VRAM
- Ancho
Hasta Qwen 2.5 32B en Q4, 640 GB/s
Los 32 GB de VRAM más baratos: una GPU profesional de AMD hecha para IA local.
06CUDA
NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell (24 GB)
24GB
GDDR7
GDDR7
- VRAM
- Ancho
Hasta Qwen 2.5 32B en Q4, 672 GB/s
24 GB de VRAM en una tarjeta gráfica de una sola ranura y 140 W.
Preguntas frecuentes
¿Por qué son tan caras las GPU profesionales?
Por la VRAM y por la demanda. Llevan dos o tres veces más memoria que una gráfica de consumo, y las empresas de IA las compran en cantidad, así que el precio sube.
¿Merece la pena una RTX PRO frente a una RTX 5090?
Si necesitas más de 32 GB en una sola tarjeta o montar varias GPU en el mismo equipo, sí. Con 32 GB o menos, la RTX 5090 es la más rápida, pero su precio se ha disparado: compara siempre el precio del día con el de una RTX PRO 4500 de 32 GB.
¿Qué GPU necesito para entrenar modelos de IA?
Para ajustar (fine-tuning) modelos pequeños bastan 24 GB. Para modelos medianos, 48 GB o más. Y siempre NVIDIA, porque casi todo el software de entrenamiento usa CUDA.
¿Sirven estas tarjetas para 3D y render?
Sí. Blender, Unreal o DaVinci aprovechan la VRAM extra en escenas grandes, y las RTX PRO traen drivers certificados para programas profesionales.
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