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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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Análisis de rendimiento de NVIDIA DLSS 5 en NBA 2K27

DLSS 5 NBA 2K27
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Hasta ahora, las distintas generaciones de NVIDIA DLSS habían perseguido principalmente un objetivo: aumentar el rendimiento mediante técnicas de reescalado, reconstrucción de imagen y generación de fotogramas. DLSS 5 cambia considerablemente este planteamiento, ya que su principal cometido no es elevar la tasa de FPS, sino utilizar renderizado neuronal para mejorar en tiempo real aspectos como la iluminación, los materiales, las sombras o el nivel de detalle de los personajes. Así que, ¿cuánto penaliza esto el rendimiento? En este análisis, vamos a comprobarlo con el primer juego que lo soporta, NBA 2K27.

El primer juego que permite comprobar esta tecnología fuera de una demostración controlada es NBA 2K27, un título especialmente apropiado para ponerla a prueba. Los primeros planos de los jugadores, la iluminación del pabellón, los reflejos de la pista y materiales como la piel o la ropa permiten apreciar con bastante claridad los cambios introducidos por DLSS 5. Sin embargo, generar esa imagen más elaborada también supone una carga adicional para la tarjeta gráfica.

NBA 2K27
Review

NBA 2K27

7.5
Nombre del juego NBA 2K27
Disponible para PC, PS5, Xbox Series X|S y Nintendo Switch 2
Versión analizada PC (Steam)
Desarrollador Visual Concepts
Editor 2K
Fecha de lanzamiento 04/09/2026
Precio 69,99€ (Standard) | 99,99€ (Deluxe) | 149,99€ (Ultra)

Después de explicar en profundidad cómo funciona NVIDIA DLSS 5, ha llegado el momento de comprobar cuánto cuesta realmente activarlo. En este análisis vamos a medir su impacto sobre el rendimiento, comparando distintas configuraciones para determinar cuántos FPS se pierden, hasta qué punto ayudan Super Resolution y Multi Frame Generation y si la mejora visual compensa el coste.

¿Qué cambia realmente en NBA 2K27 al activar DLSS 5?

Antes de entrar en las cifras de rendimiento, merece la pena comprobar qué aporta visualmente el Renderizado DLSS Neuronal. Las diferencias se perciben sobre todo en los primeros planos, las repeticiones y las escenas cinemáticas, donde DLSS 5 modifica la forma en la que se representan elementos como la piel, el pelo, los ojos, el tejido de las equipaciones y la iluminación que incide sobre los jugadores.

Como se puede apreciar en las imágenes, no estamos simplemente ante una imagen más nítida. Al activar DLSS 5 aparecen detalles adicionales, sombras de contacto más marcadas y una respuesta más compleja de los materiales, lo que aporta mayor volumen y realismo a los rostros. Durante un partido y con la cámara alejada, sin embargo, estos cambios resultan bastante menos evidentes.

Esto tampoco significa que el resultado sea siempre objetivamente mejor. En determinadas escenas, la reinterpretación realizada por el modelo puede alterar ligeramente la apariencia de los jugadores o producir una imagen algo procesada. Por este motivo, hemos capturado las mismas situaciones con el Renderizado DLSS Neuronal activado y desactivado, de manera que podáis juzgar las diferencias por vosotros mismos.

El coste de activar el Renderizado DLSS Neuronal

Para medir el impacto de DLSS 5 hemos utilizado nuestro equipo de pruebas para juegos, equipado con un procesador AMD Ryzen 7 9800X3D, una tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX 5080 Founders Edition y 64 GB de memoria RAM. El juego se ha ejecutado en un monitor ultrapanorámico con una resolución nativa de 3440 × 1440 píxeles.

En todas las pruebas hemos mantenido DLSS Super Resolution en modo Calidad y la generación múltiple de fotogramas configurada en 6X. De este modo, tanto la resolución interna como la cantidad de fotogramas generados permanecen constantes durante toda la comparativa. Por supuesto, todos los ajustes al máximo incluyendo trazado de rayos.

NBA 2K27 HardZone

En esta primera batería de pruebas, la única variable modificada ha sido el Renderizado DLSS Neuronal, realizando mediciones con esta función activada y desactivada. Así podemos aislar su coste computacional y comprobar cuántos FPS sacrifica la RTX 5080 para aplicar las mejoras visuales que hemos mostrado en el apartado anterior.

Estos son los FPS con todo activado.

Rendimiento con DLSS y todo a tope

Y estos son los FPS al desactivar el renderizado DLSS neuronal.

Rendimiento con DLSS sin neuronal

Como podéis ver es una verdadera bestialidad, al activar esta opción estamos perdiendo aproximadamente un 49% de rendimiento. Pero… ¿importa? Estamos hablando de que tengo casi 350 FPS y mi monitor es de 240 Hz, por lo que no se percibe absolutamente ninguna diferencia de rendimiento aunque los FPS sean la mitad. Dicho de otra manera: si no tienes un monitor de 500 Hz o más ni te vas a entrar.

Pero claro, también es cierto que lo estamos probando con una RTX 5080 y no todas las gráficas son capaces de sacar tantos FPS con NBA 2K27 al máximo, eso es innegable. Así que, para aislar el coste real del Renderizado DLSS Neuronal, vamos a desactivar y luego bajar Frame Generation para ver qué pasa (manteniendo DLSS Neuronal activo, claro).

Este es el resultado sin Frame Generation (fijaos que ahora pone FPS en vez de DLSS, pero DLSS está activo).

Sin Frame Generation

Con Frame Generation en 2X estos son los FPS.

Frame Generation 2X

Y si subimos Frame Generation a 4X estos son los FPS que obtenemos.

Frame Generation 4X

Y para terminar, estos son los FPS sin DLSS Neural y sin Frame Generation.

Sin Neuronal ni FG

Queda bastante claro que, al menos por lo que hemos podido analizar con NBA 2K27, Frame Generation es el salvavidas de DLSS 5, porque permite compensar muchísimo la fuerte caída en la cantidad de imágenes renderizadas.

Renderizado NeuronalFrame GenerationRendimientoVariación frente a 240 FPS
DesactivadoDesactivado240 FPSReferencia
ActivadoDesactivado91 FPS−62,1%
Activado2X152 FPS−36,7%
Activado4X263 FPS+9,6%
Activado6X348 FPS+45,0%
Desactivado6X684 FPS+185,0%

Gráfica rendimiento

DLSS 5 necesita apoyarse en Frame Generation

Los resultados dejan claro que el Renderizado DLSS Neuronal tiene un coste computacional muy elevado. Sin utilizar Frame Generation, el rendimiento pasa de 240 a 91 FPS, lo que supone una pérdida del 62,1%. Esta cifra confirma que, al menos en su primera implementación, DLSS 5 está muy lejos de ser una tecnología gratuita en términos de rendimiento.

Multi Frame Generation permite compensar esta caída, aunque para recuperar los 240 FPS originales necesitamos utilizar como mínimo el modo 4X. Con Frame Generation 2X obtenemos 152 FPS, mientras que con 4X alcanzamos 263 FPS y con 6X llegamos hasta los 348 FPS. Son cifras muy elevadas y más que suficientes para disfrutar de NBA 2K27 con una fluidez excelente, pero no debemos olvidar que buena parte de esos fotogramas son generados y que la respuesta del juego continúa dependiendo de su tasa de renderizado real.

La comparación equivalente con Frame Generation 6X también resulta bastante reveladora: pasamos de 684 FPS sin Renderizado Neuronal a 348 FPS con él activado, una reducción del 49,1%. Por tanto, Frame Generation consigue ocultar parcialmente el fuerte impacto de DLSS 5 en el contador de FPS, pero no elimina la carga adicional que soporta la tarjeta gráfica.

En definitiva, DLSS 5 consigue mejorar de manera visible la iluminación, los materiales y el aspecto de los jugadores, especialmente durante los primeros planos y las repeticiones. En una RTX 5080 todavía podemos permitirnos este coste y mantener una experiencia fluida, pero NVIDIA tendrá que optimizar considerablemente el modelo si quiere que la tecnología resulte igual de convincente en tarjetas gráficas menos potentes.