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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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NVIDIA, en el punto de mira: un fallo afecta al rendimiento de las nuevas AMD RX 9000

Problemas de rendimiento en juegos de UE4 con gráficas RX 9000.

Con el lanzamiento de las nuevas tarjetas gráficas de AMD son muchos los usuarios que se han lanzado a probarlas. El cambio de arquitectura y la implementación de tecnologías como FSR4 ha permitido que la compañía cierre un poco más la brecha en términos de potencia frente a NVIDIA. Pero las RX 9000 presentan una serie de problemas de rendimiento en ciertos juegos que utilizan una biblioteca concreta de NVIDIA para Unreal Engine 4.

Una tarjeta gráfica puede presentar varios fallos a la hora de mover ciertos juegos que no están bien optimizados, pero a su vez también cuentan con el defecto de que ciertas bibliotecas que se utilizan en motores gráficos como UE4 están diseñadas para funcionar con un tipo de hardware específico. Según han indicado diversos usuarios de Reddit esto es un problema que sucede con los juegos The Ascent y Hellblade: Senua’s Sacrifice, dos títulos que sufren una serie de problemas en las RX 9000 pese a no tener una carga gráfica tan grande como sucede con otros juegos más actuales. Por este motivo el Youtuber Tech YES City ha hecho una prueba para comprobar cuál es la raíz del problema, indicando que también afecta a las gráficas Arc de Intel, pero que no sucede con los modelos de NVIDIA.

AMD Radeon RX 9000
Modelo de referencia de la nueva arquitectura gráfica de AMD. Foto: AMD

Stuttering, y problemas de rendimiento, las RX 9000 sufren en algunos juegos de UE4 por este motivo

Los errores de stuttering en juegos hacen referencia a las caídas de FPS que impiden tener un rendimiento normal, esto sucede cuando un título no está bien optimizado o si el hardware que se utiliza no cumple con los requisitos indicados. En términos generales los juegos que utilizan trazado de rayos no deberían ser un problema para gráficas como los modelos avanzados de las RX 9000 de AMD, tanto la Radeon RX 9070 como su versión XT cuentan con potencia suficiente para soportarlos. Pero según ha indicado Tech YES City en un vídeo reciente, hay juegos que sufren en estas gráficas y ambos tienen el mismo dato en común: utilizan una biblioteca de UE4 creada por NVIDIA para el trazado de rayos.

El análisis del canal especializado ‘Tech Yes City’ ha puesto a prueba los juegos basados en Unreal Engine 4 The Ascent y Hellblade: Senua’s Sacrifice en diversas gráficas, una RX 9070 de 16 GB, una Arc B580 de 12 GB y una RTX 5070 de 12 GB. En la prueba muestra cómo The Ascent tiene problemas de stuttering en la RX 9070, pese a tener una media con más de 60 FPS tanto los FPS 1% como los FPS 0,1% se mantenían en 0. Esto implica que durante el tiempo que se esta ejecutando el juego, un 1% de las ocasiones los FPS caen hasta 0 causando grandes problemas de rendimiento. Por otra parte este mismo juego mostraba problemas de artefactos en la RTX 5070, aparecían dos barras negras en la parte superior de la pantalla que se solucionaban al activar el DLSS.

Gráfico que compara el rendimiento dl videojuego The Ascent en una tarjeta RX 9070 y una RTX 5070.
Caídas de FPS a 0 en The Ascent con una RX 9070 al activar el Ray Tracing. Captura: Tech Yes City / YouTube.

Esto sucede principalmente al activar el Ray-Tracing en este título con las gráficas de NVIDIA y AMD, además los juegos presentaban una caída de FPS considerable, similar a la que encontramos en otros juegos que utilizan Path Tracing (mucho más exigente que el Ray Tracing).

En el videojuego Hellblade: Senua’s Sacrifice sucedía lo mismo, la RX 9070 ronda los 45 FPS de media pero los bajos muestran que también produce un gran stuttering, con 0 FPS tanto al 1% como al 0,1%. En este juego la Arc B580 también lograba 45 FPS de media, mientras que sus bajadas llegaban hasta los 8 FPS tanto en 1% como en 0,1%.

Captura del videojuego Hellblade: Senua's Sacrifice mostrando artefactos gráficos y caídas de frames durante la prueba de Ray Tracing con una GPU AMD.
Caídas de FPS a 0 en Hellblade: Senua’s Sacrifice con una RX 9070 al activar el Ray Tracing. Captura: Tech Yes City / YouTube.

Tras investigar un poco sobre cuál es el motivo por el que sucede esto, Tech YES City dio con la principal raíz del problema, ambos juegos utilizaban una biblioteca centrada en el conjunto de tecnologías de trazado de rayos patentadas por NVIDIA, el NvRTX en lugar de utilizar DXR (la rama vanilla de UE4 para esta tecnología).

¿Por qué los desarrolladores usan NvRTX en lugar del estándar DXR?

La elección de la biblioteca propietaria NvRTX de NVIDIA frente al estándar DXR (DirectX Raytracing) de Microsoft en Unreal Engine no es arbitraria. Los estudios de desarrollo a menudo la prefieren por el acceso a un conjunto de herramientas más avanzado y optimizado para el hardware más extendido del mercado. Esto no debería llamarnos la atención ya que, la cuota de mercado de NVIDIA, si le pagamos un vistazo a las últimas cifras de Steam, es del 74% frente al 17% de AMD y demuestra el mal hacer de algunos desarrolladores que van a lo fácil, a satisfacer las demandas de un mayor número de usuarios en lugar de contentarlos a todos como si hace otros. Por algo, este problema se presente principalmente en dos títulos y no en todos los que se han lanzado al mercado en los últimos años.

NvRTX incluye tecnologías como:

  • RTXDI (Ray Traced Direct Illumination): Permite renderizar millones de luces dinámicas en tiempo real, algo inviable con las técnicas estándar.
  • RTXGI (Ray Traced Global Illumination): Ofrece una iluminación global más rica y con mejor rendimiento en hardware NVIDIA.
  • Integración nativa con DLSS: Facilita la implementación de la tecnología de reescalado por IA de NVIDIA.

Este enfoque, aunque proporciona ventajas visuales y de rendimiento en GPUs NVIDIA, puede generar cuellos de botella o incompatibilidades en hardware de AMD o Intel, que dependen de la implementación estándar DXR, como parece ser el caso.

Preguntas clave sobre el rendimiento de las RX 9000

¿Qué es el 'stuttering' y por qué es un problema en los videojuegos?
El 'stuttering' es un fenómeno que se manifiesta como microparones o tirones en la imagen, aunque la media de fotogramas por segundo (FPS) sea alta. Ocurre cuando hay caídas bruscas y puntuales de FPS, lo que arruina la fluidez de la experiencia de juego.
¿Qué tarjetas gráficas están afectadas por este problema?
Según el análisis, el problema afecta principalmente a la nueva serie Radeon RX 9000 de AMD y también se ha observado en las tarjetas gráficas Arc de Intel. Las tarjetas RTX de NVIDIA no presentan este tipo de 'stuttering'.
¿Por qué una librería de NVIDIA afecta a las gráficas de AMD e Intel?
Porque algunos desarrolladores de videojuegos han optado por integrar la librería propietaria de NVIDIA (NvRTX) para implementar el Ray Tracing en el motor Unreal Engine 4, en lugar de usar el estándar abierto DXR. Esta librería parece no estar optimizada para hardware que no sea de NVIDIA.
¿Este fallo ocurre en todos los juegos con Ray Tracing?
No. El problema está localizado únicamente en aquellos juegos desarrollados con Unreal Engine 4 que utilizan específicamente la librería NvRTX de NVIDIA para el trazado de rayos, como 'The Ascent' y 'Hellblade: Senua’s Sacrifice'.