Si alguna vez has lanzado un producto que de repente se convirtió en “el predeterminado”, sabes que la siguiente fase no es la victoria: es la latencia.
No la latencia de red. Latencia organizativa. El tiempo entre que la realidad cambia y tu empresa lo admite.
3dfx vivió esa curva en público. Llevó los gráficos 3D de novedad a necesidad, y luego perdió el rumbo en un mercado donde
“suficientemente bueno” se envía semanalmente, y “perfecto” llega después de que el cliente ya pasó página.
Lo que 3dfx acertó: un producto simple que atacó un cuello de botella real
El PC de mediados de los 90 era una bestia extraña: mucho ambición de CPU, mucho ambición de software, y tuberías gráficas sujetas con cinta adhesiva.
Los desarrolladores querían mapeado de texturas, z-buffering, filtrado y resoluciones más altas sin convertir cada fotograma en una presentación de diapositivas.
Mientras tanto, los consumidores querían lo de siempre: “Haz que se vea como la captura de la caja.”
El genio temprano de 3dfx no fue místico. Fue operativo. Acotaron la declaración del problema.
No intentaron ser primero un controlador de pantalla completo y una tarjeta 2D de escritorio. Entregaron un acelerador que aceleraba la ruta caliente:
rasterizar triángulos, aplicar texturas, hacerlo lo bastante fluido como para que la gente dejara de pensar en el renderizador y empezara a pensar en el juego.
En términos de producción, 3dfx encontró la ruta crítica y lanzó hardware especializado sobre ella. Eso es todo.
El mercado premió la claridad: los jugadores compraron la tarjeta que hacía que los juegos de repente se vieran “correctos”, y los desarrolladores apuntaron a lo que los clientes poseían.
Efectos de red, pero con polígonos.
Nueve hechos que explican la época (sin la niebla de la nostalgia)
- El primer éxito de 3dfx, Voodoo Graphics (1996), fue principalmente una tarjeta adicional 3D; a menudo la encadenabas a una tarjeta 2D separada mediante un cable de paso.
- Glide fue la API propietaria de 3dfx; muchos juegos de Windows incluían renderizadores Glide porque era práctico y predecible en hardware Voodoo.
- Voodoo2 (1998) popularizó el escalado multi-tarjeta para consumidores con SLI (“scan-line interleave”), dividiendo líneas horizontales alternas entre dos tarjetas.
- “Aceleración 3D” se convirtió en una categoría de compra más rápido de lo que muchos OEMs podían rediseñar sistemas; las tarjetas add-in eran la vía más corta al mercado.
- RIVA TNT de NVIDIA y luego GeForce 256 se movieron agresivamente hacia la integración 2D/3D y un ritmo de lanzamientos más rápido, reduciendo el atractivo de una solución 3D dedicada.
- 3dfx adquirió STB Systems (1998), un fabricante de placas, cambiando de modelo de proveedor de chips a fabricar y vender placas de marca propia.
- La calidad y velocidad de los controladores se convirtieron en una dimensión competitiva, no en un detalle secundario—especialmente cuando el juego en Windows pasó de hobby a mainstream.
- Voodoo3 fue fuerte en algunos escenarios reales pero sufrió frente a listas de características que evolucionaban rápido (notablemente expectativas de color a 32 bits y el impulso del marketing sobre T&L).
- A finales de 2000, NVIDIA adquirió los activos de 3dfx, poniendo fin a 3dfx como competidor independiente y cerrando un capítulo definitorio de la historia de los gráficos de PC.
Cómo funcionaba realmente Voodoo: elecciones de arquitectura que importaron
El éxito temprano de Voodoo no fue solo “un chip rápido”. Fue el tipo de límite de producto que encantan a los SRE:
un servicio estrecho y bien definido que hace una cosa extremadamente bien.
La placa Voodoo Graphics se centró en la tubería 3D mientras dejaba el 2D a una tarjeta gráfica existente.
Suena incómodo ahora, pero en su momento redujo la complejidad y el tiempo de salida al mercado.
El diseño con cable de paso significaba que no estabas reemplazando todo el subsistema de vídeo; lo estabas ampliando.
Eso redujo la fricción para consumidores y OEMs. También limitó el alcance de 3dfx—una ventaja subestimada.
Menos características que implementar significan menos modos de fallo. No es glamuroso, pero se entrega.
El hardware enfatizaba el mapeado de texturas y la tasa de relleno en un momento en que esos eran los puntos dolorosos.
Los juegos pasaban de polígonos con sombreado plano a mundos texturizados. Si podías texturizar rápido y filtrar decentemente,
hacías que el juego pareciera costoso incluso cuando la geometría seguía siendo barata.
Entonces el mundo cambió. El “límite del servicio” (acelerador solo 3D) se convirtió en una responsabilidad a medida que la integración mejoró.
El sistema quería un dispositivo para 2D + 3D, pilas de controladores más integradas, menos cables, menos problemas de compatibilidad.
Lo que comenzó como una interfaz limpia empezó a parecer un parche.
Una lente de mentalidad de producción: límites, propiedad y el coste del pegamento
El enfoque de paso es la versión hardware de “simplemente añadiremos un sidecar”. Los sidecars son geniales hasta que tienes que depurarlos a las 2 a.m.
Una vez que el mercado espera una tarjeta, un modelo de controlador y un proveedor a quien culpar, el límite extra deja de ser modularidad y empieza a ser fricción.
Esta es la primera lección general: un límite que simplifica el primer lanzamiento puede convertirse en un impuesto en cada lanzamiento posterior.
Una buena arquitectura no es la que es elegante hoy. Es la que sigue siendo barata ante el cambio.
Glide: la API que envió juegos (y deuda técnica)
Glide fue una respuesta pragmática a un problema real: fragmentación de APIs y soporte de controladores débil e inconsistente para estándares más amplios.
Los desarrolladores no buscaban filosofía. Buscaban frames por segundo y comportamiento predecible en máquinas de consumidores.
Glide les dio un camino directo al hardware Voodoo con menos sorpresas.
En términos de fiabilidad, Glide redujo la entropía. Menos combinaciones de características de la API. Menos pozos de “comportamiento indefinido”.
Una superficie de ataque más pequeña significa menos caos. Los desarrolladores podían optimizar para un objetivo y confiar en que funcionaría para los clientes.
Pero la factura llega. Las APIs propietarias crean presión de bloqueo, y los mercados eventualmente castigan el bloqueo cuando las alternativas maduran.
Una vez que Direct3D y OpenGL estabilizaron y mejoraron su soporte, Glide dejó de ser “la opción segura” y pasó a ser “el caso especial”.
Los casos especiales son donde tu rotación de on-call va a morir.
Aquí está la parte incómoda: Glide no fue “incorrecta”. Fue óptima localmente. Ayudó a ganar la guerra temprana.
El modo de fallo es no tener una estrategia creíble de migración cuando el ecosistema cambia.
Si tu apuesta de plataforma es “todos seguirán dependiendo de nuestra capa propietaria”, no estás construyendo un foso: estás construyendo un calendario.
SLI: escalado antes de que “multi-GPU” fuera un meme de marketing
El SLI de Voodoo2—scan-line interleave—fue una solución ingeniosa y muy 1998. Divide la salida de render por líneas horizontales alternas:
la tarjeta A renderiza un conjunto, la tarjeta B el otro. Ganas más tasa de relleno, más ancho de banda de texturas y mejor rendimiento a resoluciones altas.
Desde la perspectiva SRE, SLI es escalado horizontal con una restricción brutal: sincronización perfecta y particionado predecible.
Cuando funciona, es hermoso. Cuando no, obtienes artefactos, tartamudeos, rarezas de controladores y tickets de soporte escritos en mayúsculas.
También hay una historia económica. Las configuraciones multi-placa desplazan el coste al entusiasta. Eso está bien cuando los entusiastas definen el mercado.
Es menos aceptable cuando los compradores mainstream quieren una tarjeta que “simplemente funcione”, y los OEMs quieren listas de materiales más simples y menos partes que fallen.
Una verdad seca: escalar añadiendo más de lo mismo es una estrategia válida hasta que la disposición a pagar del cliente llega a un techo.
Las empresas de hardware aprenden esto igual que los equipos cloud: tu modelo de escalado solo es tan bueno como la persona que firma la factura.
Puntos de inflexión: donde la trayectoria se dobló hacia abajo
3dfx no murió porque dejaran de ser inteligentes. Murieron porque el sistema a su alrededor evolucionó más rápido que su modelo operativo.
Algunos cambios compuestos importaron:
- La cadencia se convirtió en estrategia. Los competidores iteraron más rápido. Características, controladores, placas—todo se movió más deprisa.
- La integración ganó. Clientes y OEMs prefirieron soluciones 2D/3D en una sola placa con menos variables de compatibilidad.
- Los incentivos de los desarrolladores cambiaron. Soportar una API propietaria está bien cuando te trae clientes; es molesto cuando te trae casos extremos.
- El conflicto de canal es real. Comprar un fabricante de placas y vender tus propias placas cambia tu relación con el ecosistema que antes distribuía tus chips.
- La presión de ejecución aumentó. A medida que la competición se apretó, “casi listo” se convirtió en “irrelevante”.
La trampa clásica del postmortem es elegir un solo villano: “Deberían haber hecho X.”
La realidad es más irritante. Tenían múltiples apuestas entrelazadas, cada una defendible, y juntas redujeron la flexibilidad.
En lenguaje de fiabilidad: crearon dominios de fallo correlacionados.
Un principio de ingeniería notable aplica claramente aquí. Como dice Google SRE: “La esperanza no es una estrategia.” — idea parafraseada, atribuida a la tradición SRE de Google.
En los mercados, la esperanza se ve como asumir que tu ventaja actual persistirá mientras el entorno se reorganiza según la hoja de ruta de un competidor.
Tres mini-historias corporativas: suposición, contragolpe, victoria aburrida
Mini-historia 1: El incidente causado por una suposición errónea (la mentalidad del “cable de paso”)
Un estudio de juegos de tamaño medio—llamémosles Estudio A—tenía un título para PC próximo a salir. Su objetivo interno de rendimiento se construyó alrededor de una suposición:
“La mayoría de nuestros jugadores tendrán la ruta rápida habilitada.” En términos de 1997, eso significaba un renderizador Glide en una tarjeta Voodoo.
Optimizaron la canalización artística y la complejidad de las escenas según ese perfil. Se veía genial en QA, porque las máquinas de QA eran, como es lógico,
las máquinas que al equipo le importaban: equipadas con Voodoo, afinadas y bendecidas por los dioses del hardware nuevo.
Entonces lo enviaron. La cola de soporte se encendió con jugadores en tarjetas no-3dfx (o sin acelerador 3D) reportando tasas de frames injugables.
No “un poco entrecortado.” Injugable. La ruta de reserva Direct3D fue tratada como una casilla de compatibilidad, no como un renderizador de primera clase.
La respuesta al incidente fue la triage habitual: parchear los peores casos, reducir los niveles de detalle por defecto y añadir un asistente de auto-detección.
Pero el daño real fue reputacional: a los críticos no les importa por qué tu ruta de reserva es lenta. Les importa que lo sea.
La suposición errónea no fue “Voodoo es popular.” Fue: “Nuestros clientes se parecen a nuestro laboratorio.”
3dfx se benefició de esa suposición al principio, pero a medida que el panorama de hardware se diversificó, se volvió una responsabilidad para todos los que construyeron en torno a ella.
Mini-historia 2: La optimización que se volvió en contra (ajuste de controladores como máximo local)
Un vendedor de hardware—llamémosle Vendedor B—decidió perseguir victorias en benchmarks. No victorias en juegos reales. Victorias en benchmarks.
Introdujeron optimizaciones agresivas a nivel de controlador: heurísticas de caché de texturas, atajos en cambios de estado y algunas suposiciones “útiles” sobre cómo se comportan las apps.
En tests sintéticos y un puñado de títulos populares, el rendimiento subió. Marketing estaba encantado.
La optimización fue real, medible e inmediatamente visible en las gráficas de reviews. Todos obtuvieron su dosis de dopamina en forma de bonus.
Luego empezaron los reportes de fallos: texturas parpadeantes, niebla incorrecta ocasional, z-fighting que antes no existía.
No ocurría en todas las máquinas. No ocurría en todos los niveles. Ocurría lo suficiente como para que el soporte no pudiera reproducirlo con fiabilidad.
El contragolpe no fue “las optimizaciones son malas.” El contragolpe fue que optimizaron sin señales de seguridad:
sin despliegue canario, sin suite de regresión de alta fidelidad a través de una matriz diversa de títulos, y sin mecanismo de rollback rápido.
Cambiaron margen de corrección por velocidad y no instrumentaron el radio de destrucción.
Esto es una lección de mercado tanto como de ingeniería: cuando el rendimiento es tu marca, la corrección es parte del rendimiento.
Un frame rápido que está mal sigue estando mal. Los jugadores lo notan. Los desarrolladores lo recuerdan.
Mini-historia 3: La práctica aburrida pero correcta que salvó el día (disciplina de lanzamientos)
Un estudio distinto—Estudio C—trató las rutas de render como servicios de producción. Mantenían dos renderizadores principales (uno propietario y rápido, otro con API estándar)
y aplicaban una regla: ambos deben ejecutarse en CI en cada commit de contenido.
Mantenían capturas doradas por nivel por renderizador. No porque fuera divertido. Porque detectaba corrupción silenciosa temprano:
una fuga de estado de shader, una incompatibilidad de formato de textura, un problema de precisión del buffer de profundidad que solo aparecía en una familia de drivers.
Ya avanzado el desarrollo, una gran actualización de drivers de GPU cambió el comportamiento del filtrado de texturas.
Estudio C lo detectó en horas, presentó un repro mínimo y lanzó una bandera de workaround en su siguiente parche.
Su juego se mantuvo estable mientras competidores correteaban por los foros.
La práctica fue aburrida: validación automatizada, builds reproducibles y una política de “no dejar ningún renderizador atrás”.
No dio buen material para marketing. Sí evitó que su lanzamiento se convirtiera en una revisión pública de incidente.
Chiste #1: Escalar en multi-GPU es como los proyectos en grupo: alguien siempre termina haciendo todo el trabajo, y nunca es la persona que esperabas.
Tareas prácticas: más de 12 comprobaciones por comandos para diagnosticar “la GPU va lenta” en la vida real
La historia de 3dfx trata de restricciones: ancho de banda, estabilidad de controladores, límites del bus y la realidad operativa de hardware heterogéneo.
Los sistemas modernos no son tan diferentes. Sustituye “AGP vs PCI” por “líneas PCIe”, sustituye “Glide vs Direct3D” por “Vulkan vs DX12 vs capas de compatibilidad”,
y seguirás haciendo el mismo trabajo: medir, identificar el cuello de botella, cambiar una cosa, medir otra vez.
A continuación hay tareas prácticas que puedes ejecutar en hosts Linux (rigs de juego, nodos de render, runners de CI o estaciones de trabajo de desarrolladores).
Cada una incluye el comando, qué significa la salida y qué decisión tomar a partir de ello.
Task 1: Identify the GPU and driver actually in use
cr0x@server:~$ lspci -nnk | grep -A3 -E "VGA|3D controller"
01:00.0 VGA compatible controller [0300]: NVIDIA Corporation GP106 [GeForce GTX 1060 6GB] [10de:1c03] (rev a1)
Subsystem: Micro-Star International Co., Ltd. [MSI] Device [1462:3282]
Kernel driver in use: nvidia
Kernel modules: nvidiafb, nouveau, nvidia_drm, nvidia
Significado: Estás confirmando el ID del dispositivo y qué driver del kernel está vinculado.
Decisión: Si esperabas un controlador diferente (p. ej., nouveau vs nvidia), detente y arregla eso primero—cada otro benchmark será ruido.
Task 2: Check GPU utilization and throttling clues
cr0x@server:~$ nvidia-smi
Wed Jan 21 10:19:44 2026
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.14 Driver Version: 550.54.14 CUDA Version: 12.4 |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------|
| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
| 0 GeForce GTX 1060 6GB Off | 00000000:01:00.0 On | N/A |
| 35% 79C P2 116W / 120W | 5450MiB / 6144MiB | 98% Default |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
Significado: 98% de utilización sugiere una carga limitada por GPU; 79C y cercano al límite de potencia insinúan posible throttling.
Decisión: Si el estado de rendimiento es bajo (P2/P3) con alta utilización, comprueba relojes y límites térmicos; si GPU-Util es bajo, probablemente estés limitado por CPU o I/O.
Task 3: Verify current clocks (detect thermal or power throttling)
cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=clocks.gr,clocks.mem,power.draw,power.limit,temperature.gpu --format=csv
clocks.gr [MHz], clocks.mem [MHz], power.draw [W], power.limit [W], temperature.gpu
1708, 4006, 116.21, 120.00, 79
Significado: Relojes cerca del boost esperado, potencia cerca del límite. Si los relojes están bajos mientras potencia/temperaturas son altas, estás en throttling.
Decisión: Mejora la refrigeración, reduce el objetivo de potencia o acepta un envelope de rendimiento sostenido más bajo. No “optimices código” para arreglar un problema de disipador.
Task 4: Confirm PCIe link width and speed (bus bottlenecks are still real)
cr0x@server:~$ sudo lspci -s 01:00.0 -vv | grep -E "LnkCap|LnkSta"
LnkCap: Port #0, Speed 8GT/s, Width x16, ASPM L0s L1, Exit Latency L0s <1us, L1 <16us
LnkSta: Speed 2.5GT/s (downgraded), Width x4 (downgraded)
Significado: La ranura puede hacer x16 a 8GT/s, pero estás funcionando a x4 Gen1. Eso es un limitador enorme de rendimiento.
Decisión: Reubica la tarjeta, revisa la configuración del BIOS, cambia a otra ranura, comprueba el reparto de líneas de la placa base (NVMe puede robar líneas). Mide otra vez después.
Task 5: Determine whether the workload is CPU-bound
cr0x@server:~$ mpstat -P ALL 1 3
Linux 6.6.12 (server) 01/21/2026 _x86_64_ (16 CPU)
10:20:01 AM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %idle
10:20:02 AM all 82.10 0.00 6.15 0.20 0.00 0.45 0.00 11.10
10:20:02 AM 7 99.00 0.00 0.50 0.00 0.00 0.00 0.00 0.50
Significado: Un núcleo pegado cerca del 100% mientras la GPU está infrautilizada es un clásico cuello de botella de un solo hilo (hilo del controlador, hilo principal del juego).
Decisión: Reduce overhead de draw-calls, cambia ajustes del motor o prueba un backend API distinto. Las mejoras de hardware deben ajustarse al cuello de botella, no a tus esperanzas.
Task 6: Catch obvious I/O stalls (asset streaming, shader cache, page faults)
cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.6.12 (server) 01/21/2026 _x86_64_ (16 CPU)
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
35.12 0.00 6.02 8.55 0.00 50.31
Device r/s rkB/s rrqm/s %rrqm r_await rareq-sz w/s wkB/s w_await wareq-sz aqu-sz %util
nvme0n1 120.0 14500.0 0.0 0.00 1.20 120.8 95.0 8900.0 2.10 93.7 0.38 32.0
Significado: iowait es no trivial, pero la latencia NVMe es baja; el disco no está saturado.
Decisión: Si %util está cerca del 100% con await alto, estás limitado por almacenamiento—mueve la carga a almacenamiento más rápido o reduce el streaming. Si no, busca en otro lado.
Task 7: Check memory pressure and swapping (the silent performance killer)
cr0x@server:~$ free -h
total used free shared buff/cache available
Mem: 31Gi 28Gi 550Mi 1.2Gi 2.5Gi 1.6Gi
Swap: 16Gi 6.2Gi 9.8Gi
Significado: Baja memoria disponible y uso activo de swap significa que estás intercambiando páginas.
Decisión: Añade RAM, reduce la huella de la carga, o limita tamaños de textura. No hagas benchmarks de GPU mientras el SO está jugando a las sillas con páginas de memoria.
Task 8: Confirm compositor / display server constraints (frame pacing issues)
cr0x@server:~$ echo $XDG_SESSION_TYPE
wayland
Significado: Estás en Wayland; el comportamiento difiere de X11 para algunos controladores y juegos.
Decisión: Si ves stutter o problemas de pacing de frames, prueba la misma carga bajo X11 o ajusta las opciones del compositor. Controla variables antes de culpar a la GPU.
Task 9: Inspect kernel logs for PCIe or GPU faults
cr0x@server:~$ sudo dmesg -T | tail -n 15
[Wed Jan 21 10:18:22 2026] NVRM: GPU at PCI:0000:01:00: GPU-12345678-90ab-cdef-1234-567890abcdef
[Wed Jan 21 10:18:23 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:01:00): 79, pid=22119, name=game.bin, GPU has fallen off the bus.
[Wed Jan 21 10:18:23 2026] pcieport 0000:00:1c.0: AER: Corrected error received: id=00e0
Significado: “GPU has fallen off the bus” es un problema de estabilidad en rojo: potencia, ranura, riser o driver.
Decisión: Deja de afinar y empieza a estabilizar: reubica, revisa PSU, quita risers, actualiza BIOS, prueba otra rama de drivers. El trabajo de rendimiento es inútil hasta que los errores paren.
Task 10: Validate OpenGL/Vulkan renderer selection (wrong device happens)
cr0x@server:~$ glxinfo -B | grep -E "OpenGL vendor|OpenGL renderer|OpenGL version"
OpenGL vendor string: NVIDIA Corporation
OpenGL renderer string: GeForce GTX 1060 6GB/PCIe/SSE2
OpenGL version string: 4.6.0 NVIDIA 550.54.14
Significado: Confirma que la aplicación probablemente usará la GPU discreta para OpenGL.
Decisión: Si esto muestra llvmpipe o un renderer iGPU, arregla los ajustes de PRIME/offloading; de lo contrario, estás benchmarkeando el dispositivo equivocado.
Task 11: Inspect Vulkan device enumeration (especially on multi-GPU systems)
cr0x@server:~$ vulkaninfo --summary | sed -n '1,40p'
Vulkan Instance Version: 1.3.275
Devices:
========
GPU0:
apiVersion = 1.3.275
driverVersion = 550.54.14
vendorID = 0x10de
deviceName = NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB
GPU1:
apiVersion = 1.3.275
driverVersion = 23.3.1
vendorID = 0x1002
deviceName = AMD Radeon(TM) Graphics
Significado: Dos GPUs visibles. Las apps podrían elegir la equivocada por defecto.
Decisión: Fuerza la selección de GPU mediante ajustes de la app o variables de entorno si es necesario; confirma después de los cambios. La ambigüedad multi-dispositivo es la versión moderna del “renderizador equivocado.”
Task 12: Measure frame time stability, not just average FPS (stutter diagnosis)
cr0x@server:~$ cat /proc/pressure/cpu
some avg10=0.12 avg60=0.08 avg300=0.05 total=2912301
full avg10=0.02 avg60=0.01 avg300=0.00 total=183921
Significado: La presión CPU “full” indica periodos donde las tareas no pudieron correr por la contención de CPU—a menudo aparece como stutter.
Decisión: Reduce servicios en segundo plano, aisla núcleos CPU o ajusta prioridades del scheduler. El pacing de frames es una propiedad de extremo a extremo, no solo un número de GPU.
Task 13: Confirm CPU frequency scaling isn’t sabotaging you
cr0x@server:~$ sudo cpupower frequency-info | sed -n '1,25p'
analyzing CPU 0:
driver: amd-pstate-epp
CPUs which run at the same hardware frequency: 0
available frequency steps: 3.40 GHz, 2.80 GHz, 2.20 GHz
current policy: frequency should be within 2.20 GHz and 3.40 GHz.
The governor "powersave" may decide which speed to use
current CPU frequency: 2.20 GHz (asserted by call to hardware)
Significado: El governor es powersave; la CPU atascada en baja frecuencia puede crear un cuello de botella de CPU que simula “lentitud de GPU.”
Decisión: Cambia a performance para benchmarking o cargas sensibles a latencia, y luego reevalúa. No confundas “política de batería” con “capacidad hardware.”
Task 14: Check for shader cache thrash and filesystem latency
cr0x@server:~$ sudo strace -f -e trace=file -p $(pgrep -n game.bin) 2>&1 | head
openat(AT_FDCWD, "/home/user/.cache/mesa_shader_cache/index", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 42
openat(AT_FDCWD, "/home/user/.cache/mesa_shader_cache/ab/cd/ef...", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 43
openat(AT_FDCWD, "/home/user/.cache/mesa_shader_cache/01/23/45...", O_RDONLY|O_CLOEXEC) = 44
Significado: El proceso está golpeando archivos de caché de shaders; si el almacenamiento es lento o la caché está en directorios home en red, verás stutter.
Decisión: Mueve la caché a almacenamiento local rápido, aumenta el tamaño de la caché o precompila shaders. No puedes superar con FPS una caché fría sobre un filesystem lento.
Chiste #2: Las actualizaciones de drivers son como migraciones «rápidas» de base de datos—por muy confiado que estés, plánéalas como si te fueras a arrepentir.
Guía de diagnóstico rápido: encontrar el cuello de botella en minutos
Cuando algo “se siente lento”, no te pagan para admirar la complejidad. Te pagan para aislar el factor limitante rápidamente.
Aquí hay una secuencia de alta señal que funciona para juegos, nodos de render y pipelines acelerados por GPU.
Primero: verifica que estás midiendo el dispositivo correcto y la ruta correcta
- Confirma GPU y vinculación del controlador (
lspci -nnk). - Confirma que el renderizador es la GPU discreta (
glxinfo -B,vulkaninfo --summary). - Revisa el tipo de compositor/sesión y cualquier restricción conocida (
echo $XDG_SESSION_TYPE).
Punto de decisión: Si se seleccionó el dispositivo equivocado, arregla la selección antes de benchmarkear. Si no, estás escribiendo ficción con números.
Segundo: decide si está limitado por GPU, CPU o I/O
- Utilización y relojes de GPU (
nvidia-smiu equivalente). - Saturación por núcleo de CPU (
mpstat -P ALL). - Latencia y utilización del almacenamiento (
iostat -xz). - Presión de memoria y swap (
free -h).
Punto de decisión: Elige una clase de cuello de botella y persíguela. No “optimices todo” a menos que tu objetivo sea no aprender nada.
Tercero: elimina problemas de estabilidad antes de afinar el rendimiento
- Escaneo de logs del kernel para errores PCIe y fallos de GPU (
dmesg -T). - Comprobación de velocidad/anchura de enlace PCIe (
lspci -vv).
Punto de decisión: Cualquier error de bus, errores Xid o enlaces degradados significa que arreglas hardware/firmware/config primero. Afinar rendimiento en una plataforma inestable es tiempo perdido.
Errores comunes: síntomas → causa raíz → solución
Síntoma: Gran FPS promedio, terrible stutter
Causa raíz: Contención de CPU (procesos en segundo plano), compilación de shaders durante el juego o latencia del sistema de ficheros para caches.
Solución: Revisa la presión de CPU (/proc/pressure/cpu), mueve caches de shaders a SSD local, precompila shaders, limita trabajos en segundo plano.
Síntoma: La GPU “debería ser rápida”, pero la utilización es baja
Causa raíz: Cuello de botella del hilo principal de la CPU, overhead del driver, o la app corriendo en iGPU/llvmpipe.
Solución: Verifica la selección del renderizador (glxinfo -B), observa uso por núcleo (mpstat), prueba otro backend API o reduce draw calls.
Síntoma: Caída repentina de rendimiento tras añadir una unidad NVMe
Causa raíz: Compartición de líneas PCIe causando que la GPU negocie a x4 o Gen1/Gen2.
Solución: Revisa LnkSta vía lspci -vv, mueve dispositivos entre ranuras, ajusta configuración BIOS de líneas.
Síntoma: Pantallas negras aleatorias o “GPU fell off the bus”
Causa raíz: Inestabilidad de potencia, contacto malo en riser/ranura, VRMs sobrecalentados o incompatibilidades driver/kernel.
Solución: Inspecciona dmesg, simplifica la ruta hardware (sin risers), valida margen de PSU, prueba drivers alternativos, actualiza BIOS.
Síntoma: “Era más rápido con el driver antiguo”
Causa raíz: Cambios en ajustes por defecto (gestión de potencia, comportamiento de caché de shaders), regresión en una ruta de código específica o un benchmark no representativo.
Solución: Compara relojes/límites de potencia, valida la misma carga y ajustes, mantén un plan de rollback y una pequeña suite de regresión.
Síntoma: Gran rendimiento en una API (p. ej., Vulkan), malo en otra (p. ej., OpenGL)
Causa raíz: Diferencias de madurez de drivers, diferencias en la calidad del backend del motor o capas de compatibilidad que se comportan distinto.
Solución: Elige el backend que sea estable para tu flota; estandarízalo. Si debes soportar ambos, prueba ambos continuamente (aburrido, correcto, efectivo).
Listas de verificación / plan paso a paso
Lista de verificación: si vas a restaurar una máquina retro de la era 3dfx (la mentalidad sigue aplicando)
- Estabiliza la plataforma primero: potencia, refrigeración, contactos limpios. El rendimiento viene después de “no se bloquea”.
- Controla variables: un cambio a la vez (versión de driver, API, resolución).
- Valida la ruta de render: asegúrate de que la API/renderizador previsto está seleccionado.
- Mide tiempo de frame, no solo FPS: la fluidez es una métrica de fiabilidad.
Lista de verificación: si gestionas sistemas GPU modernos como servicios de producción
- Inventario: captura modelo de GPU, versión de driver, estado enlace PCIe y versión del kernel por host.
- Baseline: registra una ejecución benchmark conocida con relojes, potencia, temperaturas y utilización.
- Guardrails: despliegues canarios de drivers en un subconjunto pequeño; exige preparación para rollback.
- Suite de regresión: elige un puñado de cargas representativas; automatízalas.
- Telemetría: registra errores GPU desde los logs del kernel; alerta en eventos Xid/AER recurrentes.
- Planificación de capacidad: rastrea presión de memoria y swap; trata el swap como incidente en cargas sensibles a latencia.
Plan paso a paso: cuando un equipo dice “la GPU va más lenta que la semana pasada”
- Confirma la ruta dispositivo/driver (Task 1, 10, 11). Si está mal, arregla la selección—no la debatas.
- Revisa señales de estabilidad (Task 9). Cualquier fallo de bus/GPU significa que estás en modo incidente, no en modo rendimiento.
- Verifica negociación PCIe (Task 4). Los enlaces degradados son comunes y devastadores.
- Clasifica el cuello de botella (Task 2, 5, 6, 7). Escoge la restricción dominante.
- Verifica perillas de política (Task 13). Gobernadores de potencia y límites pueden parecer “regresiones”.
- Sólo entonces empieza a afinar a nivel de código o de motor.
Preguntas frecuentes
¿Estaba 3dfx condenado una vez que apareció NVIDIA?
No. La competencia no te condena; la inflexibilidad sí. NVIDIA ejecutó más rápido y aprovechó la integración y los estándares, pero 3dfx aún tenía opciones—solo que menos con el tiempo.
¿Por qué importó tanto Glide?
Dio a los desarrolladores un objetivo estable en una era inestable. Esa estabilidad creó un bucle de retroalimentación: más juegos soportaban Glide, más gente compraba tarjetas Voodoo, y así sucesivamente.
El coste posterior fue estratégico: los caminos propietarios envejecen mal cuando los estándares alcanzan su funcionalidad.
¿Era SLI realmente buena ingeniería?
Para su época, sí. Fue un enfoque de escalado ingenioso bajo restricciones. La lección más amplia es que escalar añade complejidad,
y la complejidad se convierte en una carga de soporte cuando intentas llegar al mercado masivo.
¿Ayudó comprar un fabricante de placas a 3dfx?
La integración vertical puede mejorar control y márgenes, pero también puede alienar a socios que antes vendían tus chips.
Si tu ecosistema de distribución es un multiplicador de fuerza, empezar una pelea con él es… valiente.
¿Cuál es el equivalente moderno de la trampa Glide?
Cualquier capa propietaria que los desarrolladores adopten porque es el único camino fiable—hasta que deja de serlo.
Si posees tal capa, necesitas una historia de migración antes de que el mercado la exija.
¿Cómo evito la “ingeniería de benchmarks” que se vuelve en contra?
Trata la corrección como parte del rendimiento. Construye tests de regresión que rendericen cargas reales, no solo gráficas sintéticas.
Despliega cambios de drivers/optimización con canarios y rollback rápido.
¿Qué métrica única seguirías si gestionaras flotas de GPU?
Primero las tasas de error y señales de estabilidad (fallos kernel GPU, errores PCIe). El rendimiento viene después de la fiabilidad.
Una GPU que “a veces desaparece” tiene latencia infinita.
¿Cuál es la primera comprobación cuando una GPU rinde menos?
Estado del enlace PCIe y selección del dispositivo. Una tarjeta funcionando a x4 Gen1 o la app en una iGPU puede imitar una docena de otros problemas.
¿Perdió 3dfx porque no tenían mejor hardware?
El hardware importa, pero el modelo operativo importa más: cadencia, drivers, soporte de plataforma, ecosistema de socios y adaptabilidad estratégica.
Puedes lanzar un gran chip y aún así perder el juego a nivel de sistema.
Conclusión: pasos prácticos siguientes
3dfx es recordada por las tarjetas Voodoo y por el momento en que los juegos de PC dejaron de parecer hojas de cálculo con actitud.
Pero la parte útil de la historia no es la nostalgia—son los modos de fallo.
Ganaron temprano al acotar el alcance y hacer que la ruta caliente fuese ultrarrápida. Perdieron después por decisiones que se volvieron caras bajo el cambio:
dependencias propietarias, fricción en el ecosistema y adaptación más lenta a la integración y la cadencia.
Si construyes plataformas—hardware, drivers, APIs o incluso infraestructura interna—los siguientes pasos son contundentes:
- Mide la realidad, no la intención. Haz inventario de lo que está realmente desplegado y qué rutas de código se usan realmente.
- Estabiliza primero. Cualquier error de bus, crash de driver o condiciones degradadas convierten el trabajo de rendimiento en distracción.
- Diseña la migración. Si ofreces una “ruta rápida” propietaria, planifica la rampa de salida antes de que el mercado te la exija.
- Envía disciplina aburrida. Suites de regresión, canarios, planes de rollback—son ventajas competitivas disfrazadas de tareas.