Así rinde la AMD Radeon VII en CrossFire frente al SLI de NVIDIA GTX 1080 Ti y RTX 2080

Así rinde la AMD Radeon VII en CrossFire frente al SLI de NVIDIA GTX 1080 Ti y RTX 2080

Javier López

La tarjeta gráfica de moda ya ofrece sus primeros datos bajo Crossfire X, la tecnología de AMD para múltiples GPU. Hablamos de la Radeon VII, la cual ha sido puesta a prueba para comprobar su rendimiento en configuración dual bajo ciertos títulos y teniendo enfrente a sus competidoras directas GTX 1080 Ti y RTX 2080, ambas en SLI. ¿Quién se llevará el gato al agua?

El soporte de CrossFire X en la Radeon VII es muy limitado

Radeon-VII-CrossFire-X

El primer problema que encontraremos si deseamos comprar dos de estas GPUs es que en los drivers Adrenalin 19.2.1 el soporte para juegos en esta tecnología es muy bajo.

Lo cual sorprende bastante ya que los cambios frente a las RX Vega 64 no son amplios y no debería ser demasiado complicado para AMD ofrecer soporte desde un inicio.

Así, solo tendremos 3 test para comprobar qué tal rinde frente a sus rivales: 3D Mark TimeSpy, Rise of the Tomb Raider y Gears of War 4, donde sumaremos los datos de consumo que lógicamente no exigen revisión ninguna.

Equipo de pruebas usado

Radeon-VII-equipo-de-pruebas-CrossFire-X

El equipo de pruebas usado consta de un i9-9900K a 5.1 GHz con la caché a 4.7 GHz, donde para refrigerarlo se usa una Fractal Design Celsius S36 con Noctua NF-A12x25.

Como placa base han usado una Asus WS Z390 Pro a la que han unido unas G.Skill Trident Z 4400 Cas19, que han sido bajadas hasta los 4000 MHz Cas 17-17-17-37 CR2 para no forzar más al IMC.

Como SSD optaron por un Samsung 860 EVO M.2 de 1 TB como almacenamiento del sistema, mientras que como almacenamiento se usó un SanDisk Ultra 3D SATA de 2 TB.

La fuente de alimentación fue una Corsair HX1200i, instalada en un chasis Streacom BC 1.

Rendimiento bajo 3DMark TimeSpy

Radeon VII CF TimeSpy

Un benchmark como TimeSpy es capaz de sacar todo el potencial de este tipo de tecnologías, por lo que será interesante no solo comparar las puntuaciones del GPU Score, sino comparar la escalabilidad de ambas tecnologías.

En primer lugar, comparemos el rendimiento: el CrossFire X de Radeon VII se sitúa un 9.25% por detrás del SLI de GTX 1080 Ti y un 21% por debajo del SLI de RTX 2080, diferencias muy significativas.

Veamos si es producida por su escalabilidad: en el caso del CrossFire X consigue aumentar su rendimiento un 96.23%, lo cual es una gran cifra, mientras que los SLI logran un 92.62% en el caso de las RTX 2080 y un 98.69% para las GTX 1080 Ti.

Lo cual es bastante relevante, sobre todo en el caso de las NVIDIA, donde parece que Pascal escala mejor en este benchmark que Turing. Sobre las Radeon VII, su escalabilidad es bastante buena, por encima de las Turing y a la estela de las Pascal.

Rendimiento en Rise of the Tomb Raider

Radeon VII CF ROTTR

El escenario no es el más propio para AMD como podría ser BFV (sin soporte ni para NVIDIA ni para AMD) pero al ser el soporte de CF limitado de momento tendremos que conformarnos.

En cualquier caso, la diferencia de rendimiento entre el CF de Radeon VII y el SLI de RTX 2080 se torna en un 11.97% en favor de los de Huang, mientras que si comparamos las tarjetas de AMD contra las Pascal la diferencia crece hasta el 19.45%.

En cuanto a la escalabilidad, las Radeon VII obtienen un 95.13% de aumento de rendimiento, mientras que las RTX consiguen un 89.05% y las GTX un 99.58%.

El escenario se repite de nuevo, donde las RTX consiguen una escalabilidad algo peor mientras que las Radeon y las GTX se mantienen en sus términos.

Rendimiento en Gears of War 4

Radeon VII GOW 4 CF

En Gears of War 4 a primera vista parece que las tornas se mantienen, pero comprobémoslo más detenidamente.

Las diferencias se han reducido bastante en un título que a priori debería de funcionar de mejor manera en NVIDIA.

Tanto es así que el CrossFire X se queda apenas a un 2.53% de las RTX 2080 y a un 12.37% de las GTX 1080 Ti.

La escalabilidad se cifra en un 96.27% para las Radeon VII, un 84.25% para las RTX 2080 y un sorprendente 100% para las GTX 1080 Ti, mostrando una vez más que van realmente más finas que sus homólogas Turing.

Consumos

Radeon VII CF consumos

Los consumos son una parte importante de cualquier review, sobre todo si tratamos temas tan delicados como los CrossFire X y SLI.

En este caso y como era totalmente esperable, el CF se sitúa por encima y por bastante frente a su rival directa en SLI.

Concretamente, hablamos de un 24% más de consumo en el equipo, cifra muy a tener en cuenta con según qué fuentes de alimentación y con según qué amperaje.

Conclusión

Radeon-VII-CrossFire-X

Dejando el rendimiento a un lado, se ha cumplido, más o menos, lo que se esperaba de un inicio.

Las Radeon VII escalan muy bien en todas las condiciones, salvo por el hecho de que de momento no hay apenas soporte, son una opción muy interesante para el que vaya a comprar con vistas a un futuro CrossFire.

Las RTX por contra son la gran decepción del artículo, ya que su escalabilidad queda en entredicho pese a contar con NVLink.

La «sorpresa» son las GTX 1080 Ti, las cuales han llegado a escalar un 100%, lo cual es extremadamente raro en este tipo de tecnologías, ya que rondan entre el 95 y el 98% en los mejores casos.

Dicho esto, hay que tener en cuenta las limitaciones de la plataforma, y es que 1151 no es lo más recomendable para este tipo de tecnología, debido principalmente a las restricciones de líneas PCIe que sufren.

En una sola tarjeta el impacto es inexistente (PCIe 3.0 X16), pero con dos o más tarjetas y con la potencia que rebosan son realmente un problema.

Esto puede estar afectando en mayor medida a las Radeon VII por realizar la sincronización de tarjetas mediante PCIe y en menor medida a las RTX 2080 que demandan más ancho de banda que las tarjetas Pascal.

¿Hasta qué punto podrían perder rendimiento? Es una gran pregunta sin duda y habría que realizar un exhaustivo artículo para comprobarlo, en cualquier caso, lo que es seguro es que está por debajo de los dos dígitos por mucho, sobre un 2% a un 5% en el peor de los casos y según lo que hemos podido ver en nuestro equipo de pruebas.

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  • 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.

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Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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