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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • 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.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • 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

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

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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AMD Radeon Vega: ¿qué pasó con la arquitectura que prometía revolucionarlo todo?

AMD Radeon Vega
Lo que en un principio iba a ser revolucionario en el mercado de las gráficas, fue un fracaso - Foto: Creado con ayuda de Nano Banana

Desde hace muchos años, NVIDIA domina el mercado de las tarjetas gráficas, no solo las de uso doméstico, sino también el mercado de servidores. Desde que AMD comprara ATI en 2006, el equipo rojo ha hecho todo lo posible para convertirse en una alternativa a la todopoderosa NVIDIA. La arquitectura AMD Radeon Vega, en 2017, fue, sobre el papel, su mejor intento.

Con la arquitectura Radeon Vega, quiso repetir el mismo éxito que tuvo con la serie Ryzen en procesadores y que, como todos los sabemos, sigue más viva que nunca 10 años después. Sin embargo, la realidad fue muy distinta ya que no logó cumplir con el hype que había generado.

Qué fue de AMD Radeon Vega

Básicamente, podemos resumir en tres grandes puntos los problemas asociados de Radeon Vega de AMD.

AMD Radeon RX Vega 64
Vista frontal y trasera de la AMD Radeon RX Vega 64 – Foto: AMD

Arquitectura vieja

Vega fue la última iteración de Graphics Core Next (GCN), una arquitectura muy vieja diseñada años atrás para competir con los diseños de NVIDIA con arquitectura Pascal y Turing. Si bien es cierto que CGN era excelente para realizar tareas pesadas de cómputo, no era eficiente para videojuegos. Para mejorar su rendimiento AMD añadió funciones como Primitive Shaders destinadas sobre el papel, para acelerar el renderizado, pero nunca llegaron a funcionar como estaba previsto debido a la falta de soporte de los desarrolladores principalmente.

Memoria HBM2

En 2017, la memoria de vídeo estándar era GDDR5X, sin embargo, AMD decidió utilizar memoria HBM2 (High Bandwidth Memory), un tipo de memoria que se utiliza en servidores al ser más rápida, ocupar menos espacio y consumir menos energía. Este tipo de memoria es más cara de fabricar, o que encareció los costes de fabricación y, por consiguiente, el precio de venta al público.

A este tenemos que sumar que el stock de esta memoria no era tan amplio. NVIDIA, al utilizar memoria GDRR5X, más barata y sin problemas de stock, se hizo rápidamente con gran parte del mercado tanto por su disponibilidad como por su mejor relación calidad precio.

Elevado consumo y calor

Viendo como NVIDIA se estaba quedando con todo el mercado, equipo rojo no pensó que ajustar las frecuencias era a mejor opción para mejorar el rendimiento. Esto provocó un TDP altísimo, con modelos como la Radeon RX Vega 64 acercándose a los 300W. Esto, su vez, provocó que generarán mucho más calor. Las gráficas de NVIDIA ofrecían el mismo resultado, pero con una mayor eficiencia.

El futuro de las gráficas de AMD es UDMA

En 2019, dos años después del fracaso de Radeon Vega, el equipo rojo reconoció que no estaba haciendo bien las cosas con la vieja arquitectura GCN y separó el desarrollo de sus gráficas: arquitectura RDNA para gráficas de uso doméstico y arquitectura CDNA para gráficas de centros de datos.

RDNA y CDNA a UDNA
UDNA: Combinación de RDNA y CDNA – Foto: AMD

NVIDIA, por su parte apostó desde un principio por la plataforma de computación paralela CUDA desde un principio, en la que los desarrolladores pueden ejecutar aplicaciones tanto dispositivos de sobremesa como en servidores compartiendo así una misma base. Esto ese lo que quiere hacer AMD con la futura arquitectura UDNA. Esta fue anunciada a finales de 2024, y de momento se desconoce cuando está previsto que den el salto.

Preguntas frecuentes sobre AMD Radeon Vega

¿Sigue siendo útil una gráfica AMD Vega en 2026?
Las tarjetas basadas en arquitectura Vega, como la Radeon RX Vega 64, han entrado en ciclo de soporte legacy. Esto significa que ya no reciben optimizaciones de rendimiento, solo parches de seguridad críticos. Para juegos modernos, su rendimiento y eficiencia están muy por debajo de las gráficas actuales de gama media.
¿Por qué AMD eligió memoria HBM2 para Vega si era más cara?
AMD apostó por HBM2 (High Bandwidth Memory) por sus ventajas técnicas: mayor velocidad, menor consumo y menor espacio físico. Esta memoria ya se usaba en servidores y AMD creía que ofrecía una ventaja competitiva. Sin embargo, los problemas de suministro y el encarecimiento de producción la convirtieron en un lastre frente a las GDDR5X de NVIDIA.
¿Qué es la arquitectura UDNA de AMD?
UDNA es la futura arquitectura unificada de AMD que busca combinar el desarrollo de gráficas domésticas (actualmente RDNA) y de centros de datos (actualmente CDNA) en una sola plataforma. Fue anunciada a finales de 2024 y sigue el modelo de CUDA de NVIDIA, permitiendo a desarrolladores usar una misma base para dispositivos de escritorio y servidores.
¿Qué diferencia había entre RDNA y la arquitectura GCN de Vega?
GCN (Graphics Core Next) era una arquitectura diseñada originalmente para cómputo pesado, lo que la hacía ineficiente para videojuegos. RDNA, lanzada en 2019, fue diseñada específicamente para gaming, ofreciendo mayor eficiencia energética y mejor rendimiento por vatio. El cambio supuso la separación de las líneas de desarrollo: RDNA para uso doméstico y CDNA para centros de datos.