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NVIDIA lanza la RTX PRO 5500: GPU con 84 GB de memoria

Por: Agencias
septiembre 15, 2026
in Entretenimiento
NVIDIA lanza la RTX PRO 5500: GPU con 84 GB de memoria
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NVIDIA ha presentado oficialmente su nueva tarjeta gráfica, la RTX PRO 5500 Workstation Edition, orientada a la inteligencia artificial. Este potente componente se destaca por integrar los mismos núcleos que su versión para videojuegos, pero con una capacidad técnica mejorada, incorporando un total de 84 GB de VRAM para manejar cargas de trabajo más pesadas en entornos corporativos.

Especificaciones y rendimiento

La RTX PRO 5500 forma parte de la avanzada familia Blackwell PRO y cuenta con especificaciones basadas en el silicio de GPU GB202. Este es el mismo procesador utilizado en la versión superior PRO 6000 y la popular GeForce RTX 5090. Comparando con la líder del mercado de consumo, ambas tarjetas comparten 21,760 núcleos CUDA, funcionando con un consumo energético de 600 W, lo que sugiere que la nueva RTX PRO 5500 heredará características internas similares.

El atractivo principal de esta tarjeta es su enorme capacidad de memoria. Con 84 GB de VRAM, supera por 36 GB a su modelo inferior y queda a apenas 12 GB de alcanzar el tope de gama. Su interfaz de bus de 416 bits dividida en 13 interfaces permite un ancho de banda de hasta 1,398 GB/s, haciéndola ligeramente más rápida que la edición 5000 anterior, aunque con un rendimiento un poco inferior a la 5090.

En cuanto a conectividad, la RTX PRO 5500 ofrece 4 salidas DisplayPort 2.1b y utiliza una interfaz PCIe Gen5 x16. Además, recibe energía a través de un único conector CEM5 de 16 pines, lo que permite integrar soluciones de refrigeración líquida o circulación de aire tradicional.

Precios y demanda en inteligencia artificial

Aunque NVIDIA no ha revelado aún el precio de lanzamiento, los analistas anticipan que superará los 10,000 dólares.

La necesidad de tanta memoria de video para la inteligencia artificial radica en que estos modelos modernos requieren procesar millones de parámetros y datos al mismo tiempo. Con más VRAM, la GPU puede almacenar esta información crítica en sus módulos internos, evitando cuellos de botella y acelerando los tiempos de cálculo, lo cual es esencial para realizar simulaciones de nivel profesional sin interrupciones.

Fuente: Pisapapeles

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