HBM vs. GDDR en tarjetas gráficas para servidores: por qué las A100/H100 usan una memoria y las L40S/RTX PRO usan otra.

GPU como NVIDIA A100 y H100 utilizan memoria HBM porque estos aceleradores están diseñados para entrenamiento de IA, grandes modelos de lenguaje, cálculo científico y otras cargas en las que el procesador gráfico debe recibir constantemente enormes volúmenes de datos desde la memoria. L40S y RTX PRO utilizan una GDDR más clásica porque estas tarjetas se eligen con más frecuencia para inferencia, renderizado, VDI, procesamiento de vídeo, gráficos de ingeniería y cargas mixtas de servidor, donde no solo importa el máximo ancho de banda, sino también el precio, la disponibilidad, el factor de forma, los controladores y la versatilidad.

La diferencia entre HBM y GDDR no consiste en que una memoria sea “profesional” y la otra “normal”. Son dos enfoques distintos del diseño de tarjetas gráficas. HBM se usa allí donde la memoria debe estar lo más cerca posible del procesador gráfico y transferir datos a una velocidad enorme. GDDR se utiliza cuando se necesita un buen equilibrio entre rendimiento, capacidad, coste y facilidad de integración en servidores o estaciones de trabajo.

Por eso no conviene elegir GPU NVIDIA para servidores solo por el tipo de memoria. Para una carga, una H100 con HBM será una inversión justificada; para otra, una L40S o RTX PRO con GDDR ofrecerá un coste total de propiedad más razonable y casi no perderá en el trabajo real.

Por qué la memoria GPU es tan importante

La memoria de vídeo no es simplemente “cuántos gigabytes tiene la tarjeta”. Determina cuántos datos pueden mantenerse cerca del procesador gráfico y con qué rapidez se transferirán a los bloques de cálculo.

En cargas de servidor, la memoria GPU puede contener:

• parámetros de un modelo de red neuronal;
• resultados intermedios de cálculos;
• datos para entrenamiento;
• lotes de solicitudes para inferencia;
• texturas y geometría para gráficos 3D;
• fotogramas y búferes para procesamiento de vídeo;
• datos de estaciones de trabajo virtuales;
• modelos y escenas de ingeniería.

Si hay pocos datos pero se transfieren constantemente de un lado a otro, importa la velocidad de intercambio. Si hay muchos datos pero no se usan todos al mismo tiempo, la capacidad es más importante. Si la tarjeta funciona en un servidor las 24 horas, también entran en juego la alimentación, la refrigeración, la fiabilidad y el soporte de software.

La memoria GPU tiene varias características clave:

• capacidad — cuántos datos se pueden colocar en la tarjeta;
• ancho de banda — cuántos datos puede transferir la memoria por segundo;
• latencia — con qué rapidez responde la memoria a una solicitud;
• eficiencia energética — cuánta energía se gasta en transferir datos;
• fiabilidad — si existen mecanismos de corrección de errores;
• coste — qué tan cara resulta la propia tarjeta;
• disponibilidad — qué tan fácil es comprar el modelo necesario y escalar el parque.

Precisamente por eso, tarjetas con la misma capacidad de memoria pueden comportarse de forma completamente distinta. 80 GB de HBM y 96 GB de GDDR no son simplemente “80 contra 96”. Importa cómo está conectada esa memoria, a qué velocidad trabaja y para qué cargas se diseñó la tarjeta.

Qué es HBM

HBM (High Bandwidth Memory) es una memoria con un ancho de banda muy alto. Su principal diferencia es que se coloca muy cerca del procesador gráfico y se conecta a él mediante un sistema de intercambio de datos amplio y complejo.

Simplificando, HBM no se parece a los chips de memoria convencionales distribuidos alrededor de la GPU en la placa, sino a “pilas” compactas de memoria situadas junto al chip de cálculo. Esto permite transmitir datos por un canal muy ancho y reducir las pérdidas en un recorrido largo por la placa.

El precio de esto es la complejidad:

• la fabricación es más cara;
• el empaquetado de la GPU es más complejo;
• la elección de proveedores es más limitada;
• la reparabilidad es menor;
• el precio final de la tarjeta es más alto;
• como consecuencia, estas GPU son más difíciles de comprar masivamente en grandes volúmenes.

En cambio, HBM se aprovecha bien allí donde el procesador gráfico lee y escribe constantemente grandes matrices de datos. Esto es especialmente importante para entrenar modelos grandes, cálculos científicos, simulaciones, operaciones matriciales pesadas y cargas en las que una memoria convencional se convertiría en un cuello de botella.

En la práctica, HBM no se necesita porque suene y cueste “de gama alta”, sino porque sin una memoria así un núcleo de cálculo caro puede quedarse inactivo. La GPU puede calcular más rápido de lo que la memoria consigue suministrarle datos, y entonces se pierde parte de su potencial.

Qué es GDDR

GDDR (Graphics Double Data Rate) es una memoria gráfica especializada que se utiliza en tarjetas de vídeo. También está diseñada para alta velocidad, pero se organiza de otra manera: los chips de memoria suelen estar colocados en la placa alrededor del procesador gráfico.

No conviene percibir GDDR como una memoria “simple” o “de gaming”. En tarjetas profesionales y de servidor como NVIDIA L40S, RTX PRO y otros modelos, se utiliza porque encaja bien con un amplio conjunto de cargas:

• gráficos 3D;
• renderizado;
• VDI;
• procesamiento de vídeo;
• aplicaciones de ingeniería;
• inferencia;
• visualización;
• cargas mixtas de IA.

GDDR tiene puntos fuertes claros:

• menor coste en comparación con HBM;
• mejor disponibilidad masiva;
• diseño de placa más sencillo;
• más facilidad para producir distintos factores de forma;
• integración más sencilla en diferentes servidores y estaciones de trabajo;
• posibilidad de obtener una gran capacidad de memoria a un precio más razonable.

También existe una limitación: en las cargas de cálculo más pesadas, GDDR suele quedar por detrás de HBM en ancho de banda. Pero esto no siempre es crítico. Si la carga está limitada por un códec, un controlador, la CPU, los discos o la red, pasar a HBM no dará una aceleración mágica.

HBM y GDDR: comparación por parámetros clave

Esta tabla no significa que HBM siempre sea mejor, ni que GDDR sea siempre más barata y más débil. Es más correcto mirar la carga. Para entrenar un modelo grande, HBM puede ser un factor decisivo. Para estaciones de trabajo virtuales o renderizado, una tarjeta con GDDR puede resultar más práctica.

Cómo se ve esto en el ejemplo de NVIDIA A100, H100, L40S y RTX PRO

NVIDIA A100 80GB utiliza HBM2e, y las especificaciones oficiales de NVIDIA indican un ancho de banda de 1.935 GB/s para la versión PCIe y 2.039 GB/s para la versión SXM. Para H100, las especificaciones de NVIDIA indican 80/94 GB de memoria y un ancho de banda de 3,35–3,9 TB/s según la versión. En comparación, NVIDIA L40S utiliza 48 GB de GDDR6 con ECC y 864 GB/s, mientras que NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition utiliza 96 GB de GDDR7 y 1.597 GB/s.

La tabla muestra por qué no funciona comparar “por gigabytes”. RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition puede tener más memoria que A100, pero eso no la convierte en una sustituta directa de A100 para entrenar modelos grandes. Y al contrario: A100 o H100 pueden ser más potentes en cálculo, pero no siempre son más racionales para gráficos, VDI o vídeo.

Por qué A100 y H100 utilizan HBM

A100 y H100 se diseñaron como aceleradores para centros de datos, entrenamiento de IA, cálculos científicos y cargas de cálculo pesadas. En estas tareas, la velocidad y la latencia de la memoria suelen convertirse en algunas de las principales limitaciones.

Durante el entrenamiento de un modelo grande, la GPU trabaja constantemente con enormes matrices de datos:

• parámetros del modelo;
• gradientes;
• activaciones;
• lotes de datos;
• resultados intermedios;
• datos distribuidos entre varias GPU.

Si la memoria no consigue transferir datos lo suficientemente rápido, los bloques de cálculo permanecen inactivos. Desde fuera puede parecer extraño: la tarjeta es cara, potente, no está cargada por completo y, aun así, la aceleración es menor de lo esperado. La causa puede no estar en el número de núcleos, sino en que la memoria no alimenta los datos con suficiente rapidez.

HBM ayuda en estos escenarios porque ofrece:

• un ancho de banda muy alto;
• ubicación cercana de la memoria a la GPU;
• trabajo eficiente con grandes matrices;
• mejor utilización de los bloques de cálculo;
• ventaja en cargas donde el intercambio de datos es constante.

Por eso NVIDIA A100 80Gb y NVIDIA H100 80Gb se consideran más a menudo no como “tarjetas de vídeo universales para todo”, sino como aceleradores para tareas en las que importan el cálculo, el ancho de banda de memoria y el trabajo dentro de una infraestructura de servidor.

HBM es especialmente útil en tareas de:

• entrenamiento de grandes modelos de lenguaje;
• entrenamiento de visión por computador;
• modelado científico;
• dinámica molecular;
• cálculos matriciales;
• modelado financiero;
• tareas en las que los datos se leen y actualizan constantemente.

Pero incluso aquí HBM no lo resuelve todo por sí sola. Para configuraciones grandes también son importantes las interconexiones entre GPU, la velocidad de red, la CPU, la memoria del sistema, los discos, los controladores y la configuración del framework.

Por qué L40S y RTX PRO utilizan GDDR

Fuente de la imagen: ServerMall

L40S y RTX PRO cubren otra clase de cargas. No son “análogos baratos de H100”. Su lógica consiste en ofrecer un rendimiento sólido en un conjunto más amplio de escenarios.

Por ejemplo, NVIDIA L40S 48Gb se elige con frecuencia para inferencia, gráficos, renderizado, vídeo y estaciones de trabajo virtuales. RTX PRO 6000 Blackwell puede ser interesante allí donde se necesita gran capacidad de memoria, capacidades gráficas modernas, trabajo con aplicaciones profesionales y cargas mixtas de IA.

GDDR está justificada en estas tarjetas por varias razones.

1. No todas las cargas dependen del ancho de banda máximo de memoria. En renderizado, VDI, vídeo y gráficos de ingeniería también importan otros bloques de la GPU: núcleos gráficos, trazado de rayos, codificación y decodificación de vídeo, controladores y soporte de aplicaciones profesionales.
2. GDDR permite hacer la tarjeta más accesible y flexible. Esto es importante cuando hay que instalar varias GPU en un servidor o construir un parque de estaciones de trabajo sin un presupuesto de clúster H100.
3. GDDR puede ofrecer una gran capacidad de memoria. Por ejemplo, RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition utiliza 96 GB de GDDR7. Micron posiciona la propia GDDR7 como una memoria gráfica moderna para GPU de alto rendimiento, incluidas cargas de IA, gráficos y cálculo.
4. Para parte de la inferencia, el coste final por solicitud importa más que el ancho de banda máximo. Si el modelo cabe en memoria, la carga es moderada y la latencia resulta aceptable para el negocio, una tarjeta GDDR puede ser económicamente más razonable.

Qué es más importante para distintas cargas

Esta tabla muestra lo principal: el tipo de memoria no puede elegirse por separado del escenario. Si la tarea de una empresa es entrenar un modelo grande, HBM puede resultar imprescindible. Si la tarea es renderizar escenas, ejecutar estaciones de trabajo virtuales y procesar vídeo, GDDR puede no ser un compromiso, sino la opción correcta.

Entrenamiento de modelos grandes

En el entrenamiento de redes neuronales, la GPU no carga el modelo en memoria una sola vez para calcular después. Procesa datos constantemente, recalcula pesos, almacena estados intermedios y transmite resultados.

Para grandes modelos de lenguaje son importantes:

• la capacidad de memoria de vídeo;
• el ancho de banda;
• la velocidad de intercambio entre GPU;
• el soporte de los formatos de cálculo necesarios;
• la estabilidad bajo carga prolongada;
• la refrigeración;
• el escalado a varias tarjetas.

Aquí HBM suele dar una ventaja notable. Si el modelo es grande y el entrenamiento se ejecuta en varias GPU, el alto ancho de banda de memoria ayuda a no perder rendimiento en el intercambio constante de datos.

Pero hay un matiz: HBM no convierte varias tarjetas de vídeo en una memoria común. Si en el servidor hay varias GPU, la distribución del modelo depende del software, del tipo de paralelismo, de las interconexiones, los controladores y la configuración. La memoria rápida en cada tarjeta ayuda, pero no elimina los requisitos para la arquitectura de todo el sistema.

Inferencia

La inferencia ya no es entrenamiento, sino la ejecución de un modelo preparado. Aquí la situación es más compleja. A veces H100 es realmente mejor: por ejemplo, si el modelo es grande, hay muchas solicitudes, importa una latencia mínima o hay que atender un gran flujo de usuarios.

Pero para parte de las cargas, las tarjetas GDDR pueden ser más rentables:

• el modelo cabe en la memoria de una sola GPU;
• se utiliza cuantización;
• no hay demasiadas solicitudes paralelas;
• importa el coste de una respuesta;
• la carga es mixta: IA + gráficos + vídeo;
• el servidor debe ser universal.

Por ejemplo, para un servicio interno, un prototipo, un asistente corporativo o la inferencia de modelos medianos, L40S puede ser más racional que H100. No porque sea más rápida, sino porque puede ofrecer rendimiento suficiente por menos dinero.

Para un gran servicio LLM donde importan una alta densidad de solicitudes y el máximo ancho de banda, H100/H200 con HBM resultarán más convincentes.

Renderizado y gráficos 3D

En el renderizado, la memoria es importante, pero no es el único factor. También tienen gran peso:

• la arquitectura gráfica;
• los núcleos de trazado de rayos;
• los controladores;
• el soporte de software profesional;
• la capacidad de memoria de vídeo;
• la estabilidad bajo carga prolongada;
• la compatibilidad con el servidor o la estación de trabajo.

Para estas cargas, RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition o las RTX PRO de servidor pueden ser una elección más lógica que A100/H100. H100 tiene una enorme potencia de cálculo, pero no fue creada como una tarjeta universal para gráficos profesionales.

Si la tarea es una granja de renderizado, visualización, escenas 3D, contenido digital o escenarios similares a Omniverse, no basta con mirar HBM/GDDR. A menudo importa más cómo trabaja la tarjeta con una aplicación concreta, qué controladores se admiten y cuántas tarjetas de este tipo pueden colocarse de forma estable en un servidor.

VDI y estaciones de trabajo virtuales

VDI es un buen ejemplo de un caso en el que el tipo de memoria no debe ser el primer criterio. Para estaciones de trabajo virtuales son importantes:

• soporte de vGPU;
• perfiles de usuario;
• estabilidad de controladores;
• número de usuarios por tarjeta;
• soporte de aplicaciones gráficas;
• codificación de vídeo;
• funcionamiento predecible bajo carga prolongada.

HBM por sí sola no garantiza una mayor densidad de usuarios. Si los usuarios necesitan aplicaciones CAD, gráficos 3D, flujos de vídeo y puestos virtuales estables, las tarjetas GDDR de clase profesional suelen parecer más prácticas.

Aquí lo importante no es la pregunta “HBM o GDDR”, sino las respuestas a otras preguntas:

• qué aplicaciones ejecutan los usuarios;
• cuánta memoria necesita un perfil;
• qué licencias se requieren;
• qué latencia es aceptable;
• cuántos usuarios habrá en el servidor;
• cómo se organiza la refrigeración;
• si se admiten el hipervisor necesario y los controladores especializados.

Procesamiento de vídeo

En el procesamiento de vídeo, mucho depende de factores distintos a la memoria GPU. El cuello de botella puede estar en:

• la velocidad de lectura de los archivos fuente desde los discos;
• el códec;
• los bloques de codificación y decodificación;
• la CPU;
• la memoria RAM;
• la red;
• la configuración del pipeline.

Si el servidor lee muchos archivos de vídeo pesados desde un almacenamiento lento, HBM no resolverá el problema. La tarjeta esperará los datos. Si el límite está en la codificación, importan los bloques de vídeo especializados. Si se trata de analítica en streaming, puede ser más importante el equilibrio entre GPU, CPU y red.

Por eso, para vídeo, a menudo es más razonable mirar L40S o RTX PRO en lugar de elegir H100 automáticamente. HBM se justifica allí donde el procesamiento de vídeo forma parte de un pipeline de cálculo pesado, pero no en todos los casos.

CAD, CAE y tareas de ingeniería

Las tareas de ingeniería pueden ser muy distintas. Visualizar un modelo complejo, trabajar de forma interactiva en CAD y realizar una simulación numérica pesada no son lo mismo.

Para CAD y visualización normalmente importan:

• controladores profesionales;
• estabilidad de la aplicación;
• rendimiento gráfico;
• capacidad de memoria de vídeo;
• compatibilidad con la estación de trabajo;
• soporte de software concreto.

Para cálculos y simulaciones pesadas, ya puede ser importante la parte de cálculo, el ancho de banda de memoria y el escalado. Entonces HBM puede aportar ventaja.

Por eso no se puede decir que para tareas de ingeniería siempre se necesite H100 o que siempre baste RTX PRO. Hay que separar la tarea:

• visualización interactiva — más a menudo RTX PRO;
• renderizado — a menudo RTX PRO o L40S;
• modelado computacional — posiblemente A100/H100;
• trabajo mixto de ingeniería — depende del software y del presupuesto.

Cuando el problema no está en la memoria GPU

El error más frecuente es esperar que una tarjeta de vídeo más cara acelere automáticamente todo el servidor. En la práctica, el rendimiento puede estar limitado no por la memoria GPU, sino por otros componentes.

PCIe

Si los datos se transfieren constantemente entre CPU y GPU, el bus PCIe puede convertirse en el cuello de botella. Incluso una HBM muy rápida no ayudará si la GPU está esperando datos del sistema todo el tiempo.

Esto se nota especialmente en pipelines mal optimizados, donde los datos se mueven de un lado a otro en pequeñas porciones en lugar de procesarse en lotes grandes.

CPU

El procesador puede ralentizar la preparación de datos:

• lectura y descompresión;
• preprocesamiento;
• serialización;
• trabajo con el dataset;
• lanzamiento de tareas;
• atención de flujos de usuarios.

Si la CPU no consigue preparar los datos a tiempo, la GPU quedará infrautilizada. En esta situación, pasar de GDDR a HBM puede cambiar muy poco.

Memoria RAM

Para entrenamiento e inferencia es importante el equilibrio entre memoria de vídeo y memoria del sistema. Si falta RAM, empiezan las demoras, las descargas y los accesos innecesarios a discos.

Un servidor con una GPU cara y poca RAM puede funcionar peor que una configuración más equilibrada.

Discos y almacenamiento

Para entrenamiento, vídeo y analítica, el almacenamiento puede ser crítico. Si los datos se leen despacio, la GPU permanece inactiva.

Esto es especialmente importante para:

• grandes datasets;
• archivos de vídeo;
• granjas de renderizado;
• cargas con carga constante de archivos;
• pipelines distribuidos.

Red entre GPU y servidores

En configuraciones multi-GPU y multi-nodo, no solo importa la memoria de cada GPU. Hay que tener en cuenta:

• el intercambio entre tarjetas dentro del servidor;
• la red entre servidores;
• las latencias;
• la topología;
• la configuración del entrenamiento distribuido;
• la velocidad del almacenamiento;
• el comportamiento del framework.

Si la red es débil, las tarjetas caras con HBM no se aprovecharán. El rendimiento se perderá en el intercambio de datos entre nodos.

Cómo elegir entre HBM y GDDR

Es mejor empezar no con la pregunta “qué memoria es mejor”, sino con una descripción de la carga.

Las tarjetas HBM como A100/H100 tienen sentido si:

• entrena modelos grandes;
• la tarea trabaja intensamente con memoria;
• importa el ancho de banda máximo;
• la carga es prolongada y de cálculo;
• se utilizan varias GPU;
• la infraestructura está preparada para alta potencia y calor;
• el presupuesto permite comprar no solo la GPU, sino también un servidor adecuado.

Las tarjetas GDDR como L40S y RTX PRO tienen sentido si:

• se necesita inferencia de modelos medianos;
• hay gráficos, renderizado o vídeo;
• se necesita infraestructura VDI;
• importan los controladores profesionales;
• se requiere gran capacidad de memoria por un precio razonable;
• el servidor ejecutará cargas mixtas;
• se busca la mejor relación entre precio y resultado.

También conviene comprobar la compatibilidad por separado. Incluso una tarjeta correctamente elegida puede no encajar con el servidor por alimentación, refrigeración, factor de forma o soporte de BIOS. Para GPU potentes esto es especialmente crítico: la tarjeta puede entrar físicamente en la ranura, pero no funcionar de forma estable bajo carga prolongada.

Varios escenarios típicos

Entrenamiento de un modelo grande desde cero

Para esta tarea, H100/H200 con HBM suelen parecer preferibles. Aquí importan el ancho de banda, la capacidad de memoria, el escalado y el trabajo con varias GPU. Las tarjetas GDDR pueden usarse para experimentos, pero no como elección principal para entrenamiento pesado.

Ajuste fino de un modelo pequeño

Aquí todo depende del tamaño del modelo y del presupuesto. Si el modelo cabe en memoria y el entrenamiento no es demasiado pesado, también se pueden considerar tarjetas GDDR. Si el dataset es grande, el batch size es alto y hay requisitos de velocidad, A100/H100 serán más fiables.

Inferencia para un servicio corporativo

Si el modelo es mediano, no hay demasiadas solicitudes y el coste total de propiedad importa, L40S o RTX PRO pueden ser más racionales. Si el servicio debe procesar un gran flujo de solicitudes con baja latencia, H100 se convierte en una opción más convincente.

Granja de renderizado

Para renderizado, suele ser mejor mirar RTX PRO o L40S. Aquí importan los bloques gráficos, los controladores, la capacidad de memoria, la estabilidad y el número de tarjetas en el servidor. HBM no siempre dará una ventaja que justifique el precio.

VDI para ingenieros

Para estaciones de trabajo virtuales, lo principal no es HBM, sino el soporte de vGPU, los controladores, los perfiles de usuario y la compatibilidad con aplicaciones. Las tarjetas GDDR de clase profesional suelen encajar mejor en esta economía.

Videoanalítica y procesamiento de vídeo

Si la tarea está limitada por códecs, discos o CPU, HBM no resolverá el problema. Para muchos escenarios de vídeo, es más importante elegir una tarjeta con los bloques de vídeo adecuados y equilibrar todo el servidor.

Errores frecuentes al comparar HBM y GDDR

Considerar HBM universalmente mejor

HBM es realmente fuerte en cálculos pesados, pero eso no la convierte en la mejor opción para todas las tareas. Para gráficos, VDI, renderizado y parte de la inferencia, una tarjeta con GDDR puede ser más rentable.

Considerar que GDDR no es adecuada para servidores

GDDR no se utiliza solo en tarjetas de vídeo de consumo. En L40S y RTX PRO es memoria profesional dentro de GPU profesionales. Para muchos escenarios de servidor es completamente adecuada.

Mirar solo la capacidad de memoria

96 GB de GDDR no equivalen a 80 GB de HBM, pero 80 GB de HBM tampoco siempre son mejores que 96 GB de GDDR. Todo depende de lo que haga el servidor.

Ignorar el coste total de propiedad

El precio de la GPU es solo una parte de los gastos. Hay que tener en cuenta el servidor, la alimentación, la refrigeración, las licencias, el soporte, la disponibilidad de tarjetas de repuesto y las paradas.

No comprobar el cuello de botella

Si la carga está limitada por CPU, PCIe, RAM, discos o red, sustituir la tarjeta por una más cara puede dar un aumento pequeño. Primero hay que entender exactamente dónde se pierde rendimiento.

Qué recordar antes de comprar

HBM se necesita allí donde la tarjeta de vídeo trabaja constantemente con enormes matrices de datos y debe transferirlas a máxima velocidad. Esto incluye entrenamiento de modelos grandes, HPC, cálculos pesados y grandes sistemas multi-GPU.

GDDR encaja allí donde importa el equilibrio: buena capacidad de memoria, alto rendimiento, disponibilidad, precio y versatilidad. Por eso L40S y RTX PRO suelen ser más lógicas para renderizado, VDI, procesamiento de vídeo, gráficos de ingeniería y parte de la inferencia.

A100/H100 utilizan HBM no porque sea una “memoria premium”, sino porque sus cargas objetivo requieren un ancho de banda enorme. L40S y RTX PRO utilizan GDDR no porque sean débiles, sino porque sus tareas son más amplias y no siempre dependen de la memoria.

Antes de elegir una GPU, conviene responder a varias preguntas:

1. Qué hará el servidor: entrenamiento, inferencia, renderizado, VDI, vídeo, CAD/CAE?
2. Qué volumen de modelo o datos debe mantenerse en la memoria de vídeo?
3. Cuánto depende la tarea del ancho de banda de memoria?
4. Cuántas GPU habrá en el servidor?
5. Hay limitaciones de alimentación y refrigeración?
6. El servidor admite la tarjeta necesaria?
7. Qué controladores y licencias se necesitan?
8. Dónde está el cuello de botella real: GPU, CPU, RAM, discos, PCIe o red?

Si la tarea es entrenar modelos grandes y construir un clúster de cálculo, HBM casi siempre será un argumento importante. Si la tarea es obtener una GPU potente y versátil para gráficos, inferencia, VDI, renderizado y vídeo, las tarjetas GDDR pueden ser la opción más razonable.