NVIDIA celebró recientemente el 25º aniversario de la GeForce 3, una GPU que la compañía considera uno de los puntos de inflexión más importantes en la historia de la computación gráfica. Durante una conversación con miembros del equipo GeForce, el CEO Jensen Huang recordó cómo aquel lanzamiento marcó el inicio de una transformación tecnológica que acabaría influyendo no solo en los videojuegos, sino también en el desarrollo de la computación paralela y la inteligencia artificial.
Según explicó el directivo, la GeForce 3 representó un cambio radical frente a las generaciones anteriores de aceleradores gráficos. Hasta ese momento, la mayoría de GPUs utilizaban pipelines de función fija, lo que limitaba notablemente la capacidad de los desarrolladores para modificar cómo se procesaban los gráficos dentro de cada juego.
La transición a shaders programables transformó los gráficos en PC
Con la llegada de GeForce 3, NVIDIA introdujo una arquitectura basada en vertex shaders y pixel shaders programables, permitiendo que los desarrolladores controlaran con mucha más libertad cómo se generaban los efectos visuales dentro de sus juegos. Este cambio abrió una nueva etapa en la evolución de los motores gráficos, en la que cada estudio podía aplicar su propio estilo visual y experimentar con técnicas de renderizado mucho más complejas.
Huang explicó que, a finales de los años noventa, muchos juegos tendían a parecerse entre sí precisamente por las limitaciones de las arquitecturas de función fija presentes en GPUs como RIVA 128 o TNT. La introducción de shaders programables permitió romper esa uniformidad y abrió la puerta a una creatividad mucho mayor dentro del desarrollo de videojuegos.
“Los videojuegos eran un medio de expresión artística. Si queríamos que cada juego tuviera una apariencia distinta, necesitábamos una forma de expresar esa creatividad mediante programación.”
El CEO también recordó que este cambio obligó a NVIDIA a evolucionar más allá del diseño tradicional de hardware gráfico. Para soportar este nuevo enfoque programable, la compañía tuvo que desarrollar capacidades en compiladores, software y herramientas de desarrollo, un proceso que acabaría derivando años después en la creación de CUDA, la plataforma de computación paralela de la compañía.
De CUDA a la expansión de la computación paralela
La aparición de CUDA representó otro punto clave en la evolución de las GPUs. Gracias a este entorno de programación, las tarjetas gráficas dejaron de utilizarse exclusivamente para renderizado y comenzaron a emplearse en cálculos paralelos, simulación científica, análisis de datos y otras cargas de trabajo de alto rendimiento.
Con el paso del tiempo, esa misma arquitectura paralela se convirtió en el pilar de muchas aplicaciones de IA, especialmente en campos como el machine learning, el entrenamiento de modelos de lenguaje o la visión artificial. Huang señaló que este recorrido tecnológico comenzó precisamente con la decisión de convertir las GPUs en hardware programable, un concepto que hoy forma parte esencial del sector de semiconductores.
Ray tracing, DLSS y el papel de la IA en los gráficos
Durante la conversación también se mencionó otro de los grandes cambios impulsados por NVIDIA en los últimos años: la introducción del ray tracing en tiempo real. Huang recordó que apostar por esta técnica implicó asumir grandes desafíos técnicos, ya que el ray tracing exige una enorme capacidad de cálculo para simular con precisión el comportamiento de la luz.
La arquitectura RTX permitió acelerar este tipo de cálculos y sentó las bases para tecnologías posteriores como DLSS, que utiliza redes neuronales para reconstruir imágenes y mejorar el rendimiento en juegos. Este enfoque, conocido como neural rendering, combina técnicas de gráficos tradicionales con algoritmos de inteligencia artificial para generar imágenes de mayor calidad con menor coste computacional.
“Sin GeForce no existiría CUDA. Sin CUDA no existiría la inteligencia artificial. Y sin inteligencia artificial no existiría el presente.”
Las GPUs como base de la infraestructura de IA
Las mejoras constantes en capacidad de cómputo, arquitecturas paralelas y técnicas avanzadas de renderizado terminaron por demostrar que las GPUs podían desempeñar un papel mucho más amplio que el simple procesamiento gráfico. Hoy en día, gran parte de la infraestructura utilizada para entrenar modelos de IA, ejecutar aplicaciones generativas o procesar grandes volúmenes de datos depende directamente de este tipo de hardware.
Mientras tanto, el futuro del gaming dentro de NVIDIA continúa evolucionando junto a estas tecnologías. La compañía sigue explorando soluciones basadas en IA aplicada al renderizado, incluyendo técnicas de generación de frames y reconstrucción de imagen mediante redes neuronales, con el objetivo de seguir ampliando los límites del rendimiento gráfico en las próximas generaciones de GPU.
Vía: Wccftech
