AMD Radeon VII vs NVIDIA RTX 2080: ¿cuál rinde más?

AMD Radeon VII vs NVIDIA RTX 2080: ¿cuál rinde más?

Javier López

Hoy es el gran día, el momento en el que la Radeon VII pasará por las webs de tecnología y mostrará en manos de analistas como rinde frente a sus rivales. Pero antes de que eso ocurra de manera oficial, AMD ha lanzado los puntos de referencia que, bajo sus premisas, comparan a la RTX 2080 contra su Radeon VII ¿cuál rinde más?

AMD Radeon VII vs RTX 2080

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AMD parece empeñada en mostrar el rendimiento de su nueva tarjeta frente a la segunda tarjeta más rápida de NVIDIA, lo que de entrada hace que descartemos la opción de que pelee por la corona del rendimiento.

De igual manera y teniendo esto en mente, la comparativa de AMD se torna interesante, ya que el hardware usado es el de la competencia y no limita el rendimiento en la mayoría de títulos.

Aun así y como veremos, en muchos juegos no se especifica que versión de DX se ha usado, qué settings en concreto y cuáles son sus mínimos.

Simplemente se ofrecen lo que se entiende como el average entre ambas tarjetas y en dos resoluciones distintas, 4K y 1440p. Tampoco se especifica cómo se han conseguido los datos (supuestamente oficiales) de AMD, ya que no se ha filtrado las comparativas, así que no podemos dar validez total y lo dejaremos como filtración simplemente.

De igual manera, veamos los resultados.

Rendimiento a 1440p (2K)

Radeon VII 2K gaming

Como vemos, la RTX 2080 sigue por delante en la mayor parte de títulos, donde únicamente sorprende esta Radeon VII es en Battlefield V, ya que consigue una diferencia de 12 FPS.

También consigue situarse por encima en Total War: Warhammer 2 (1 FPS), Strange Brigade (4 FPS), F1 2018 (2 FPS) y Deus EX: Mankind Divided (6 FPS), sin contar con Battlefield 1 donde la diferencia es inapreciable entre ambas.

¿Qué ocurrirá a 4K? Vamos a comprobarlo.

Rendimiento en 4K

Radeon VII 4K

Bajo la resolución estándar más exigente en la actualidad, las cosas mejoran para la Radeon VII, donde consigue imponerse en un par de juegos más como Star Control: Origin, para mágicamente pasar de perder cuatro FPS a superar a la RTX 2080 por ocho, obteniendo 12 FPS de diferencia entre ambas resoluciones de forma comparativa.

En los demás juegos, según hemos calculado, las diferencias porcentuales más o menos se mantienen, por lo que parece que de nuevo AMD no saca partido a la HBM y su gran bus de datos.

De igual manera, la Radeon VII (según AMD), rendirá por debajo de la RTX 2080 entorno a un 3-5% de media entre ambas resoluciones, lo cual debe verse reflejado finalmente en su precio.

Productividad

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Las tareas de productividad, como puede ser diseño y edición de vídeo, son un punto clave para muchos usuarios, que dependen de la potencia gráfica del momento para poder trabajar de forma más óptima y rápida.

En este punto AMD toma para la comparativa hasta cuatro softwares distintos: Blender, DaVinci Resolve, Adobe Premier y LuxMark 3.1.

Radeon VII productividad

Como vemos, la Radeon VII es claramente más rápida que la Vega 64, donde en algunos casos es mucho más rápida. Frente a la RTX 2080, no pierde en ningún escenario, llegando a destacar claramente bajo LuxMark, donde en un par de escenarios casi la dobla en rendimiento debido a que este se basa en OpenCL y AMD tiene mucho potencial en ese punto.

Conclusión

AMD Radeon

Como suele pasar con este tipo de datos, el casero barre para su casa, lo hemos visto en los datos de NVIDIA y en los de AMD en múltiples ocasiones.

Y es que, aunque estos datos normalmente los ofrecen empresas de testeo externas al fabricante, estos no están exentos de fallos en metodología y pruebas, ya que para ofrecer los datos no basta con comparar de modo baladí, hay que ser tremendamente exhaustivo.

De igual manera, los datos de las webs que han tenido acceso a las pocas muestras disponibles saldrán hoy a escena, así que saldremos de dudas en apenas unas horas.

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  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

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  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

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