De NVIDIA RIVA a GeForce: Cómo nació el imperio

Antes de GeForce: el mundo en el que aterrizó RIVA

Para entender por qué RIVA importó, tienes que recordar el ecosistema de gráficos para PC de finales de los 90: APIs fragmentadas, calidad de controladores inconsistente y
una base de compradores dividida entre «quiero que Quake funcione» y «necesito que CAD no se bloquee». El entorno operativo no era indulgente. Windows 95/98/NT
tenían restricciones diferentes. Direct3D estaba madurando, OpenGL en sistemas de consumo era un patchwork, y los motores de juego hacían cosas creativas
con lo que fuese que pudieran conseguir.

El mercado tenía pesos pesados. 3dfx dominaba la mente del público con la aceleración Voodoo. S3, Matrox, ATI y otros tenían productos reales y acuerdos OEM.
Pero también era un mercado donde una sola buena placa podía verse arruinada por un mal lanzamiento de controlador. Si administras sistemas de producción hoy, eso debería
sonar familiar: no te premian por tu mejor día, te castigan por tu peor incidente.

8 hechos concretos que marcaron el escenario

• Hecho 1: RIVA 128 se lanzó en 1997 y apuntó tanto a Direct3D como a OpenGL (a menudo vía mini-ICD), persiguiendo al jugador mainstream.
• Hecho 2: RIVA 128 usaba multitexturizado en un solo pase con limitaciones relativas a chips posteriores, pero fue competitivo donde importaba: juegos reales enviados.
• Hecho 3: El nombre «RIVA» suele expandirse como «Real-time Interactive Video and Animation», reflejando el posicionamiento temprano de NVIDIA.
• Hecho 4: RIVA TNT (1998) apostó de forma contundente por el multitexturizado («TNT» como «TwiN Texel»), orientándose directamente a cargas 3D de gama alta.
• Hecho 5: TNT2 (1999) subió relojes y ofreció variantes (Ultra, M64) que crearon tanto niveles de rendimiento como confusión entre compradores.
• Hecho 6: GeForce 256 (finales de 1999) popularizó el término «GPU» y centró la narrativa en descargar geometría mediante Transform & Lighting (T&L) por hardware.
• Hecho 7: La adopción de AGP importó: cambió el manejo de texturas y las suposiciones de integración con el sistema, pero también amplió las formas de configurar mal un PC.
• Hecho 8: La cadencia rápida de lanzamientos de NVIDIA se volvió un arma estratégica: no todos los lanzamientos fueron perfectos, pero el ritmo obligó a los competidores a responder o quedarse atrás.

Hay una lección meta: el movimiento ganador no fue una función única. Fue construir una canalización —diseño de producto, socios de placas, lanzamientos de drivers, relaciones con desarrolladores—
que pudiera seguir enviando mientras los competidores quedaban atrapados en el pantano del «próximo trimestre».

RIVA 128: un disruptor práctico

RIVA 128 no ganó por ser un lanzamiento espectacular. Ganó por ser suficiente en los puntos que movían unidades: competencia en 2D, 3D creíble en títulos populares
y viabilidad OEM. Suena aburrido. Lo aburrido está subestimado.

Lo que hizo a RIVA 128 peligroso fue que no intentaba ser un acelerador de boutique que requería una segunda tarjeta o una filosofía de vida especial.
Era un producto de un solo chip que podías poner en una caja, enviar a gente normal y soportar sin sacrificar toda tu organización de soporte.
Si construyes infraestructura, este es el momento “un binario, un modelo de despliegue”. Reduce la superficie. Envía.

Qué significaba «enviar» en los 90 (y aún significa)

En términos modernos de operaciones, la era RIVA 128 es donde NVIDIA empezó a comportarse como una organización de entrega de alto rendimiento:
cadencia de drivers, habilitación de socios de placa y trabajo de compatibilidad con juegos que no siempre hacía titulares pero decidía resultados.
Cuando un juego popular nuevo se lanzaba y corría aceptablemente en tu hardware, ganabas un mes de ventas. Cuando se colgaba, te ganabas una internet enfadada y un montón de placas devueltas.

La verdad incómoda: los gráficos de consumo siempre han sido un problema de fiabilidad disfrazado de problema de rendimiento. La mejor ejecución de benchmark no
es la misma que la mejor experiencia real. La gente de operaciones lo sabe. La mayor parte del marketing de producto no.

Chiste #1: Los 90 eran una época más simple: los drivers solo se colgaban dos veces al día porque eran considerados y no querían acaparar toda tu tarde.

RIVA TNT y TNT2: la iteración como estrategia

TNT es donde el enfoque de NVIDIA se vuelve obvio: identificar el cuello de botella que importa para la próxima ola de cargas de trabajo, construir un producto alrededor de ello
y luego enviar un sucesor lo bastante rápido para mantener la presión. «TwiN Texel» no era solo un nombre simpático; el multitexturizado fue una respuesta práctica a
cómo los juegos empezaban a renderizar escenas. No necesitas conocer cada registro para entender la intención: reducir pases, reducir paradas, mantener la tubería en movimiento.

TNT2 convierte eso en un libro de jugadas: toma la arquitectura, refina relojes, mejora la fabricación, segmentea el mercado con variantes y mantiene el ecosistema de desarrolladores alineado.
Es la misma jugada que ves hoy en cualquier organización de hardware seria: la segunda generación es donde la organización aprende a producir, no solo a inventar.

Segmentación: poderosa, riesgosa y a menudo malentendida

TNT2 se envió con variantes que parecían similares en el estante pero se comportaban diferente en la realidad. Si alguna vez has tenido que soportar una flota donde
«el mismo servidor» en realidad significa tres revisiones distintas de NIC y dos bases de BIOS, bienvenido a la fiesta. La proliferación de variantes puede ser rentable,
pero también es como acabas con tickets de soporte que parecen actividad paranormal.

Uno de los cambios operativos clave en esta era: mejores drivers no eran solo un objetivo de «calidad»; eran un habilitador de ventas.
Más juegos funcionaban. Más OEM decían que sí. Más gente tenía menos razones para devolver la placa. La fiabilidad es ingresos.

Por qué tropezaron los competidores

Varios competidores tuvieron momentos técnicamente fuertes, pero lucharon con alguna combinación de: drivers inconsistentes, iteración más lenta, pipelines OEM más débiles
o apuestas estratégicas que no coincidían con hacia dónde iban los juegos. La historia de 3dfx a menudo se cuenta como una tragedia de transiciones perdidas y decisiones de negocio.
Pero desde la lente de operaciones, también es sobre acoplamientos: cuando tu modelo de hardware, elecciones de fabricación y estrategia de socios te encasillan en tiempos de respuesta más lentos,
sangras en un mercado que se reinicia cada 6–9 meses.

GeForce 256: la narrativa “GPU” y el T&L por hardware

GeForce 256 es donde NVIDIA no solo envió un chip; envió una categoría. Llamarlo «GPU» no fue simple marketing. Fue intentar reenmarcar
el producto como un procesador gráfico general —algo más cercano a un componente de plataforma que a un periférico. Si controlas la definición de la categoría,
controlas la lista de verificación de compra. Eso no es poesía. Es guerra de adquisiciones.

T&L por hardware: por qué importó

Transform & Lighting es el lado de geometría del clásico pipeline de función fija. A finales de los 90, las CPUs mejoraban rápido, pero los juegos también
aumentaban el conteo de polígonos y empujaban escenas más complejas. Descargar T&L al GPU no fue solo «más velocidad»; fue un cambio estructural en cómo
las cargas de trabajo podían escalar.

En términos modernos, este es el momento en que el acelerador deja de ser un rasterizador elegante y se vuelve un socio algo computacional del CPU. Aún no es computación
general completa, pero claramente mueve responsabilidad fuera del host. ¿Te suena? Es porque el mismo patrón se repite en los aceleradores de IA actuales: una vez que
descargas la etapa correcta, desbloqueas diseños de software completamente distintos.

La madurez del driver como característica de producto

GeForce no ganó solo por el silicio. Ganó porque los desarrolladores podían dirigirse a él con confianza razonable y porque NVIDIA podía actualizar drivers
lo bastante rápido para que los nuevos juegos no se convirtieran en desastres de relaciones públicas.

Aquí va la traducción operacional: tu hoja de ruta de hardware vale tanto como tu pipeline de despliegue. Una característica que no puedes soportar a las 2 a.m.
durante un fin de semana de lanzamiento es una responsabilidad, no un activo.

Una cita, usada correctamente

Cita (idea parafraseada), atribuida a Werner Vogels: «Todo falla, todo el tiempo; diseña y opera suponiendo eso, no esperando lo contrario.»

Esa filosofía se aplica claramente a las primeras GPUs. Eran sistemas rápidos y propensos a fallos en un ecosistema que no toleraba arreglos lentos.
La ventaja de NVIDIA fue comportarse como si los fallos fueran esperados y la velocidad de respuesta fuera parte del producto.

Por qué funcionó: producto, drivers y control de plataforma

El arco RIVA-a-GeForce no es magia. Es ejecución más algunas decisiones clave que redujeron riesgo y aumentaron apalancamiento.
Si construyes sistemas —o eliges plataformas— quieres reconocer estos patrones porque se repiten en industrias.

1) La cadencia vence a la perfección

NVIDIA enviaba rápido. Eso no es lo mismo que «enviar de cualquier manera», pero sí implica aceptar que una línea de productos mejora por iteración, no por esperar
el momento perfecto. Los competidores que necesitaban alineación perfecta —drivers perfectos, rendimiento de fabricación perfecto, estrategia de socios perfecta— perdieron tiempo.
El tiempo era el recurso escaso.

2) Vendieron un futuro para desarrolladores, no solo una tarjeta

Cuando los desarrolladores creen que una plataforma estará presente y mejorando, se optimizan para ella. Eso se vuelve autorreforzante: mejor soporte en juegos
genera más usuarios, lo que atrae más foco de desarrolladores. Es el mismo efecto de red que ves en plataformas de cloud hoy. La mejor característica es el momentum.

3) Gestionaron el desorden intermedio: socios de placa y OEMs

Meter un chip en PCs reales a escala requiere más que brillantez de ingeniería. Requiere diseños de placa, configuraciones de memoria, compatibilidad BIOS,
distribución de drivers, flujos de trabajo de soporte y alineación de marketing. Es un problema de cadena de suministro e integración. NVIDIA se volvió muy buena
en ese desorden intermedio.

4) Entendieron la historia de rendimiento que los usuarios podían sentir

«Hardware T&L» es una historia que puedes explicar. «Mejor compatibilidad de drivers» es una historia que puedes experimentar. «Este juego va más fluido» se vende solo.
Mientras tanto, victorias arquitectónicas oscuras que no se traducen a títulos enviados son trivia. A los ingenieros les encanta la trivia. A los mercados no.

Chiste #2: Nada refuerza la unión del equipo como una reversión de driver a medianoche—de repente todos están de acuerdo en una sola prioridad.

Manual de diagnóstico rápido: ¿dónde está el cuello de botella?

Este manual está escrito para personas que ejecutan cargas GPU en entornos reales—laboratorios de juegos, VDI, granjas de rendering, servidores de inferencia o simplemente
una flota de estaciones de trabajo. La era RIVA enseñó a la industria una lección duradera: el cuello de botella a menudo no está donde el benchmark lo indica.

Primero: confirma qué es lo que realmente estás ejecutando

• Modelo de GPU y versión de driver (expectativas desalineadas causan el 80% de las «regresiones misteriosas»).
• Ancho/velocidad del enlace PCIe (enlaces negociados silenciosamente a la baja matan el rendimiento).
• Estado de energía y térmico (throttling parece «lentitud aleatoria»).

Segundo: decide si estás limitado por GPU o por CPU

• Utilización GPU cerca del 100% con relojes estables sugiere límite por GPU.
• CPU al tope con baja utilización GPU sugiere limitación por CPU o inanición en la tubería.
• Alta conmutación de contexto o presión de memoria sugiere cuellos de botella de planificación/memoria.

Tercero: revisa memoria e I/O antes de culpar «la GPU»

• Presión de VRAM conduce a paginación o reducción de tamaños de batch.
• Rendimiento y latencia de disco pueden bloquear las tuberías de datos (especialmente con carga de modelos o streaming de texturas).
• Jitter en la red puede hacer que la inferencia distribuida parezca «inconsistencia GPU».

Cuarto: valida las suposiciones del stack de software

• Compatibilidad CUDA / runtime (o versiones de APIs gráficas en flotas de escritorio).
• Integración del runtime de contenedores (las malas configuraciones de nvidia-container-toolkit son comunes).
• ABI del kernel / driver (desajustes silenciosos pueden manifestarse como inestabilidad, no como fallos claros).

El punto de decisión: si no puedes nombrar el cuello de botella en 15 minutos, necesitas mejor visibilidad, no más conjeturas.
Instrumenta primero. Luego ajusta.

Tareas prácticas: comandos, salidas y decisiones

Estas son tareas reales que puedes ejecutar en hosts Linux con GPUs NVIDIA. Cada tarea incluye un comando, salida de ejemplo, qué significa y la decisión
que tomas. Así es como dejas de discutir en Slack y empiezas a arreglar cosas.

Tarea 1: Identificar GPU y versión del driver

cr0x@server:~$ nvidia-smi
Tue Jan 13 11:22:41 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  NVIDIA L40S          Off | 00000000:65:00.0 Off |                    0 |
|  0%   46C    P0    92W / 350W |   8320MiB / 46068MiB |     78%      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

Significado: Confirma la rama del driver, modelo de GPU y utilización/memoria actual.
Decisión: Si la versión del driver no coincide con tu baseline validado, para y alinea versiones antes de un ajuste más profundo.

Tarea 2: Comprobar throttling y límites de potencia

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d PERFORMANCE,POWER | sed -n '1,120p'
==============NVSMI LOG==============

Performance State                  : P0
Clocks Throttle Reasons
    Idle                           : Not Active
    Applications Clocks Setting     : Not Active
    SW Power Cap                    : Not Active
    HW Slowdown                     : Not Active
    Thermal Slowdown                : Not Active
Power Readings
    Power Management                : Supported
    Power Draw                      : 92.31 W
    Power Limit                     : 350.00 W

Significado: Muestra si estás limitando por térmicos o topes de potencia.
Decisión: Si ves Thermal Slowdown activo, arregla refrigeración/flujo de aire antes de tocar software.

Tarea 3: Validar ancho/velocidad del enlace PCIe

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q | grep -A4 -E "PCI|Bus Id"
    Bus Id                          : 00000000:65:00.0
    PCI
        Bus                         : 0x65
        Device                      : 0x00
        Link Width                  : 16x
        Link Speed                  : 16.0 GT/s

Significado: Confirma que no estás funcionando a un ancho/velocidad reducida.
Decisión: Si ves 4x cuando esperas 16x, vuelve a asentar la tarjeta, revisa ajustes del BIOS y confirma el cableado de la ranura.

Tarea 4: Ver qué procesos están usando VRAM

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-compute-apps=pid,process_name,used_memory --format=csv
pid, process_name, used_memory [MiB]
24188, python, 6144
25201, python, 2048

Significado: Identifica consumidores de VRAM; evita mitos de «uso fantasma».
Decisión: Si PIDs desconocidos consumen VRAM, o bien detenlos o aísla cargas (cgroups, programación, MIG donde esté soportado).

Tarea 5: Monitorizar utilización y relojes de GPU en el tiempo

cr0x@server:~$ nvidia-smi dmon -s pucm -d 1 -c 5
# gpu   pwr gtemp mtemp    sm   mem   enc   dec  mclk  pclk
# Idx     W     C     C     %     %     %     %   MHz   MHz
    0    95    47     -    82    61     0     0  7000  2100
    0    91    47     -    79    58     0     0  7000  2100
    0    88    46     -    75    52     0     0  7000  2100
    0    74    45     -    43    21     0     0  7000  1800
    0    62    44     -    12     9     0     0  7000  1200

Significado: Una caída en la utilización SM con cambios de reloj sugiere inanición de la tubería, no límite de cómputo de la GPU.
Decisión: Si SM% cae mientras tu app «se siente lenta», revisa CPU, I/O y dataloaders.

Tarea 6: Confirmar que los módulos del driver del kernel están cargados correctamente

cr0x@server:~$ lsmod | egrep 'nvidia|nouveau'
nvidia_uvm           1720320  2
nvidia_drm             94208  3
nvidia_modeset       1327104  2 nvidia_drm
nvidia              62357504  96 nvidia_uvm,nvidia_modeset

Significado: Confirma que la pila NVIDIA está cargada y que Nouveau no está en conflicto.
Decisión: Si nouveau está presente en un nodo de cómputo, bloquéalo y reconstruye initramfs; pilas mixtas causan inestabilidad.

Tarea 7: Revisar dmesg por eventos PCIe/AER o reseteos GPU

cr0x@server:~$ sudo dmesg -T | egrep -i 'nvrm|xid|aer|pcie|reset' | tail -n 12
[Tue Jan 13 10:58:02 2026] pcieport 0000:00:01.0: AER: Corrected error received: 0000:65:00.0
[Tue Jan 13 10:58:02 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:65:00): 43, pid=24188, Ch 0000002a
[Tue Jan 13 10:58:05 2026] NVRM: GPU at PCI:0000:65:00: GPU has fallen off the bus.

Significado: Errores Xid y «fallen off the bus» apuntan más a problemas de hardware/PCIe/energía que a «código malo».
Decisión: Trátalo como un incidente de hardware: revisa entrega de energía, risers, BIOS, AER de PCIe y actualiza firmware.

Tarea 8: Verificar saturación de CPU durante cargas GPU

cr0x@server:~$ mpstat -P ALL 1 3
Linux 6.5.0-26-generic (server) 	01/13/2026 	_x86_64_	(64 CPU)

11:23:02 AM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %idle
11:23:03 AM  all    78.21    0.00    9.14    1.02    0.00    0.42    0.00   11.21
11:23:03 AM   12    99.00    0.00    0.50    0.00    0.00    0.00    0.00    0.50
11:23:03 AM   13    98.50    0.00    0.75    0.00    0.00    0.00    0.00    0.75

Significado: Un par de CPUs al 99% pueden crear cuellos de botella en la tubería GPU (dataloader, preprocesado, envío single-thread).
Decisión: Si algunos núcleos están calientes, perfila hilos y mueve el preprocesado fuera del camino crítico; considera batching.

Tarea 9: Diagnosticar bloqueos de I/O que dejan sin datos a la GPU

cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.5.0-26-generic (server) 	01/13/2026 	_x86_64_	(64 CPU)

Device            r/s     rkB/s   rrqm/s  %rrqm r_await rareq-sz   w/s   wkB/s w_await aqu-sz  %util
nvme0n1         58.00   8120.00     0.00   0.00    1.20   140.00  42.00  6500.00   2.10   0.12  12.40
md0              3.00     96.00     0.00   0.00   18.50    32.00   6.00   280.00  35.10   0.22  68.00

Significado: md0 muestra await alto y %util; puede ser tu cuello de botella aunque nvme esté bien.
Decisión: Si await es alto en la ruta que alimenta tu trabajo, mueve datasets, cambia layout RAID o aumenta readahead/caché.

Tarea 10: Comprobar presión de memoria e intercambio

cr0x@server:~$ free -h
               total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           503Gi       412Gi        18Gi        12Gi        73Gi        79Gi
Swap:           32Gi        11Gi        21Gi

Significado: Uso de swap en un nodo GPU a menudo correlaciona con jitter y bloqueos (dataloaders, memoria pinned, caché).
Decisión: Si el swapping es no trivial en estado estable, reduce huella de memoria, añade RAM o aísla cargas.

Tarea 11: Validar acceso GPU en contenedores (modo de fallo común)

cr0x@server:~$ docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 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 |
|===============================+======================+======================|
|   0  NVIDIA L40S          Off | 00000000:65:00.0 Off |                    0 |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

Significado: Confirma que el plumbing del runtime es correcto; el contenedor ve la GPU.
Decisión: Si esto falla, arregla nvidia-container-toolkit/configuración del runtime antes de depurar el código de la aplicación.

Tarea 12: Comprobar latencia del sistema de ficheros para trabajos pesados en datasets

cr0x@server:~$ sudo zpool iostat -v tank 1 3
              capacity     operations     bandwidth
pool        alloc   free   read  write   read  write
----------  -----  -----  -----  -----  -----  -----
tank        18.2T  17.6T    220    180  1.10G   720M
  raidz2    18.2T  17.6T    220    180  1.10G   720M
    nvme0n1     -      -     55     45   280M   180M
    nvme1n1     -      -     55     45   280M   180M
    nvme2n1     -      -     55     45   270M   180M
    nvme3n1     -      -     55     45   270M   180M

Significado: Muestra carga por dispositivo; ayuda a detectar un disco rezagado o desequilibrio.
Decisión: Si un dispositivo rinde menos, extrae SMART, revisa firmware y considera reemplazarlo antes de que sea un outage.

Tarea 13: Confirmar que la red no es el limitador oculto (trabajos distribuidos)

cr0x@server:~$ ip -s link show dev eno1 | sed -n '1,12p'
2: eno1: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP> mtu 1500 qdisc mq state UP mode DEFAULT group default qlen 1000
    link/ether 3c:fd:fe:12:34:56 brd ff:ff:ff:ff:ff:ff
    RX:  bytes  packets  errors  dropped  missed   mcast
    98122314411  88611211       0      231       0    1221
    TX:  bytes  packets  errors  dropped  carrier collsns
    87111422109  80122111       0      119       0       0

Significado: Drops sugieren congestión o problemas de driver/colas que pueden aparecer como «tiempo inactivo de GPU».
Decisión: Si los drops aumentan durante la carga, investiga ajustes NIC, buffers del switch, MTU y shaping de tráfico.

Tarea 14: Revisar versiones de firmware y BIOS (la aburrida fuente de la verdad)

cr0x@server:~$ sudo dmidecode -s bios-version
2.1.7

Significado: Confirma la baseline de BIOS; BIOS desalineadas pueden cambiar comportamiento PCIe, límites de potencia y estabilidad.
Decisión: Si el host se desvía de tu baseline de flota, actualízalo—especialmente tras eventos de «fallen off the bus».

Tarea 15: Comprobar el modo de persistencia de la GPU (reduce jitter de init en algunas pilas)

cr0x@server:~$ sudo nvidia-smi -pm 1
Enabled persistence mode for GPU 00000000:65:00.0.

Significado: Mantiene el driver cargado y la GPU inicializada, evitando overheads de init repetidos en algunos entornos.
Decisión: Habilita en nodos de inferencia compartidos; déjalo deshabilitado en escritorios salvo que tengas una razón.

Notarás un tema: casi cada «problema GPU» es en realidad un problema de sistemas. Esa es la línea que conecta RIVA con GeForce: el éxito GPU depende de
que toda la pila se comporte.

Tres microhistorias corporativas desde las trincheras

Microhistoria 1: El incidente causado por una suposición equivocada

Una empresa que ejecutaba una pequeña granja de render interna decidió estandarizar en «la misma GPU en todos los nodos» para mantener el rendimiento predecible.
Ordenaron un lote, pusieron la imagen en las máquinas y siguieron con su trabajo. Dos semanas después, la cola de trabajos empezó a mostrar un patrón: algunos frames se renderizaban
visiblemente más lentos, pero solo en ciertos nodos y solo bajo concurrencia máxima.

La suposición: «mismo modelo de GPU significa mismo rendimiento». En realidad, la mitad de los nodos tenían la GPU en una ranura PCIe secundaria cableada con menos lanes
debido a una peculiaridad del layout de la placa madre. Bajo baja carga, nadie lo notó. Bajo alto throughput, el camino de datos se estrechó y esos nodos se convirtieron en
la cola larga que hacía que toda la tubería pareciera lenta.

La primera respuesta fue predecible e inútil: culpar al scheduler, culpar a la versión del renderer, culpar a la «raraza del driver». Alguien incluso sugirió fijar todos los trabajos
a «nodos buenos», que es el equivalente infraestructural de mover la basura de la cocina a la sala porque huele mejor allí.

La solución fue aburrida: auditar el ancho de enlace PCIe en cada nodo, mover las tarjetas a las ranuras correctas, actualizar ajustes del BIOS que afectaban la negociación
y documentar los SKUs de placa madre aceptables. También añadieron una verificación al arranque que rechazaba unir al farm a menos que el ancho de enlace GPU cumpliera un mínimo.

La lección es vieja y sigue siendo aguda: si no mides la suposición, la suposición eventualmente te medirá a ti—generalmente durante una fecha límite.

Microhistoria 2: La optimización que salió mal

Otro equipo ejecutaba inferencia GPU para un producto interno y decidió que estaban dejando rendimiento sobre la mesa. Redujeron precisión, aumentaron el tamaño de batch y habilitaron caché agresiva.
Los benchmarks mejoraron en aislamiento. Declararon victoria y lo desplegaron.

En pocas horas, la latencia tail se disparó. No la latencia media—la latencia tail, esa que hace que los dashboards parezcan «en su mayoría bien» mientras la experiencia del cliente se degrada en silencio.
Las GPUs mostraban alta utilización, pero el servicio hacía timeout. El ingeniero on-call hizo lo que todos hacen: reinició pods. El problema volvió. Revirtieron. Las cosas se estabilizaron.

La causa raíz no fue un bug misterioso de CUDA. La nueva configuración consumía considerablemente más RAM host debido a buffers de petición más grandes y a una caché de modelos residente mayor.
Bajo tráfico real, los nodos empezaron a hacer swap. La GPU estaba ocupada, pero la orquestación del lado CPU se volvió errática y la ruta de petición explotó en los peores momentos.

Eventualmente reintrodujeron la optimización con salvaguardas: techos fijos de batch, presupuestos de memoria explícitos, swap deshabilitado en esos nodos y rechazo de carga antes de que la presión
de memoria fuera peligrosa. También empezaron a rastrear latencia tail y presión de memoria como indicadores SLO de primera clase.

La lección: «Mayor utilización» no es lo mismo que «mejor servicio». Si optimizas un componente, estás obligado a medir el sistema completo. Eso no es etiqueta. Es física.

Microhistoria 3: La práctica aburrida pero correcta que salvó el día

Un estudio mediano mantenía una flota mixta de estaciones de trabajo usadas para desarrollo de juegos y creación de assets. Tenían una regla que sonaba dolorosamente conservadora: las actualizaciones de drivers
solo iban a máquinas de producción después de dos semanas en un anillo canario, con un plan de reversión fijo y un instalador conocido bueno cacheado internamente.

La gente se quejaba. Los artistas querían las últimas funciones. Los ingenieros querían el último rendimiento. La dirección quería menos tickets. El equipo de ops repetía la misma frase:
si no puedes revertir rápido, realmente no lo has enviado.

Una mañana, una actualización de driver de un proveedor provocó bloqueos intermitentes en una aplicación DCC muy utilizada. El fallo no ocurría en todas las máquinas y no se reproducía de forma fiable.
Perfecto. Ese es exactamente el tipo de problema que come una semana y hace que todos se odien entre sí.

Gracias al anillo canario, el radio de impacto fue pequeño. Gracias al plan de reversión, revirtieron esos canarios en menos de una hora. Gracias a los instaladores conocidos buenos cacheados,
no dependieron de descargas externas ni de deriva de versiones. El trabajo continuó.

La lección es ofensivamente simple: el control de cambios no es burocracia si puedes explicar qué desastre previene. El ascenso de NVIDIA dependió de iteración rápida, sí—pero iteración rápida
con la capacidad de corregir. Eso es lo que tu organización debería copiar.

Errores comunes: síntomas → causa raíz → solución

1) Síntoma: utilización GPU baja, pero el trabajo es lento

Causa raíz: cuello de botella del lado CPU (dataloader, preprocesado, envío single-thread) o inanición de I/O.
Solución: Usa mpstat y iostat, aumenta paralelismo en carga de datos, cachea datasets localmente y asegúrate de que la GPU no esté esperando disco/red.

2) Síntoma: el rendimiento empeora «aleatoriamente» después de un reinicio

Causa raíz: enlace PCIe negociado a la baja (cambio de ranura, reset de BIOS, peculiaridades de firmware) o cambios en gestión de energía.
Solución: Valida ancho/velocidad con nvidia-smi -q, bloquea ajustes del BIOS y estandariza firmware.

3) Síntoma: bloqueos intermitentes, errores Xid en logs

Causa raíz: inestabilidad de hardware (energía, risers, térmicos), no «la app».
Solución: Revisa dmesg para patrones AER/Xid, inspecciona cableado de potencia, mejora refrigeración, actualiza BIOS/firmware y considera intercambiar la GPU para confirmar.

4) Síntoma: el contenedor dice «no NVIDIA device found»

Causa raíz: falta de integración del runtime o permisos (nvidia-container-toolkit no configurado).
Solución: Valida con un contenedor CUDA base simple ejecutando nvidia-smi; arregla la configuración del runtime de Docker antes de culpar a tu stack de ML.

5) Síntoma: gran throughput en pruebas, latencia tail pésima en producción

Causa raíz: presión de memoria y swap, o contención entre cargas que comparten un nodo.
Solución: Establece presupuestos de memoria, deshabilita swap donde corresponda, aísla cargas y mide p99 no solo throughput medio.

6) Síntoma: VRAM «misteriosamente llena»

Causa raíz: procesos zombie, múltiples modelos cargados o fragmentación por patrones frecuentes de allocate/free.
Solución: Identifica consumidores con nvidia-smi --query-compute-apps, reinicia el servicio limpiamente y usa estrategias de pooling en la app.

7) Síntoma: usuarios reportan «stutter» aunque FPS medio está bien (flotas de escritorio)

Causa raíz: problemas de driver, tareas en segundo plano, hiccups de almacenamiento o throttling térmico.
Solución: Monitoriza relojes y razones de throttling; alinea versiones de driver; arregla térmicos y latencia de almacenamiento.

8) Síntoma: solo un nodo en un clúster es lento

Causa raíz: deriva: BIOS, driver, layout PCIe, ruta de almacenamiento o un SSD marginal.
Solución: Compara baselines, diff de versiones de firmware/driver y ejecuta stats I/O por dispositivo; trata la deriva como un defecto.

Listas de verificación / plan paso a paso

Paso a paso: construir una flota GPU estable (qué hacer, no qué admirar)

1. Define un baseline: modelo de GPU, versión de driver, versión de kernel, versión de BIOS, versión del runtime de contenedores.
2. Automatiza la verificación: en arranque, comprueba ancho/velocidad PCIe, driver cargado, política de persistence mode y salud básica.
3. Implementa un anillo canario: actualiza el 5–10% de nodos primero, con tiempo de soak fijo y reversión explícita.
4. Rastrea las métricas correctas: util GPU, relojes SM, uso de memoria, p95/p99 de latencia, swap, disk await, drops de red.
5. Controla la colocación de cargas: evita problemas de vecino ruidoso; no mezcles trabajos incompatibles en la misma GPU salvo que sea intencional.
6. Haz cumplir control de cambios: las actualizaciones de drivers son cambios; trátalas como tales, no como el «parche del martes».
7. Documenta modos de fallo: patrones Xid, eventos térmicos y combinaciones conocidas malas de firmware/driver/kernel.
8. Mantén artefactos de reversión locales: paquetes/instaladores cacheados e imágenes de contenedor conocidas buenas.
9. Practica respuesta a incidentes: simula una regresión de driver; mide tiempo de reversión y tiempo para restaurar SLO.
10. Audita la deriva mensualmente: si no estás revisando la deriva, la estás acumulando.

Paso a paso: ajuste de rendimiento sin autoboicot

1. Mide de extremo a extremo: throughput y latencia tail, no solo utilización GPU.
2. Encuentra el cuello de botella: CPU, GPU, almacenamiento, red, memoria—elige uno basado en evidencia.
3. Cambia una variable: evita «paquetes de tuning» que vuelven imposible el análisis de regresiones.
4. Valida térmicos y potencia: afinar rendimiento es inútil si el hardware está throttling.
5. Reprueba bajo carga realista: la concurrencia lo cambia todo.
6. Mantén un plan de reversión: un ajuste que no puede revertirse es solo apostar con papeleo adicional.

Preguntas frecuentes

1) ¿Qué hizo RIVA 128 que los productos anteriores de NVIDIA no hicieron?

Llegó como una solución mainstream viable para 2D/3D en un mercado lleno de respuestas parciales. Fue diseñado para enviarse a sistemas OEM reales y ejecutar juegos reales con la fiabilidad suficiente como para importar.

2) ¿Por qué se considera un gran paso «RIVA TNT»?

TNT impulsó el multitexturizado y la capacidad 3D de una forma alineada con hacia dónde iba el renderizado de juegos. También reforzó la cadencia de NVIDIA: mejorar y volver a enviar rápido.

3) ¿Qué hizo de GeForce 256 un hito?

T&L por hardware y el encuadre como «GPU». Fue tanto un cambio técnico (descargar trabajo de geometría) como un cambio de mercado (redefinir qué debía ser un chip gráfico).

4) ¿El T&L por hardware ayudó de inmediato a todos los juegos?

No. Los juegos tenían que usarlo bien, y los drivers tenían que comportarse. Pero creó un camino donde los motores futuros podían escalar la complejidad de las escenas sin depender enteramente del CPU.

5) ¿Por qué NVIDIA venció a competidores como 3dfx?

Múltiples razones: velocidad de iteración, ejecución con OEM y socios, alineamiento con desarrolladores y hacer que la plataforma pareciera inevitable. Los competidores tomaron decisiones estratégicas y operativas que ralentizaron su tiempo de respuesta.

6) ¿Cuál es la lección operacional moderna de la era RIVA-a-GeForce?

La pila importa: drivers, firmware, OS y comportamiento de la carga. No puedes tratar las GPUs como piezas intercambiables «rápidas». Necesitas baselines, canarios y capacidad de reversión.

7) Si mi utilización GPU es baja, ¿debo simplemente aumentar el tamaño de batch?

No a ciegas. La baja utilización suele significar inanición (CPU/I/O) u overhead de sincronización. Aumentar el batch puede incrementar la presión de memoria y dañar la latencia tail. Mide primero.

8) ¿Qué debo estandarizar primero en una flota GPU?

Versión de driver, baseline BIOS/firmware y verificación de topología PCIe. Esas tres eliminan mucho del caos de «solo pasa en algunos nodos».

9) ¿Las actualizaciones de drivers son más riesgosas que las de aplicación?

A menudo sí, porque se sitúan por debajo de todo y pueden cambiar el comportamiento a nivel de sistema. Trátalas como actualizaciones de kernel: despliegue por etapas, monitorización y reversión rápida.

10) ¿Cuál es el cuello de botella oculto más común en sistemas GPU?

I/O y presión de memoria del lado host. Las GPUs pueden computar tan rápido que tu latencia de almacenamiento y diseño de dataloader se vuelven dolorosamente visibles.

Conclusión: siguientes pasos que realmente puedes hacer

La historia de RIVA 128 a GeForce 256 no es un cuento sobre silicio genial. Es una historia sobre enviar, iterar y controlar la interfaz desordenada entre hardware, software y la realidad del desarrollador. NVIDIA no solo fabricó chips más rápidos; construyó una máquina operacional capaz de sobrevivir al caos de los PCs de consumo y aun así mejorar rápido.

Pasos prácticos:

• Elige un baseline de driver + firmware y aplícalo en toda tu flota.
• Añade una verificación de salud al inicio: GPU presente, ancho de enlace correcto, sin historial de Xid, sin throttling en idle.
• Implementa despliegues canarios para drivers y guarda artefactos de reversión localmente.
• Cuando el rendimiento caiga, ejecuta el playbook de diagnóstico rápido y recopila evidencia antes de cambiar nada.
• Rastrea latencia tail y presión de memoria junto con la utilización GPU; son las métricas que dicen la verdad.

La era RIVA premió a las compañías que trataron la realidad como una restricción, no como un insulto. Haz lo mismo. Tus futuros incidentes serán más pequeños, más cortos
y menos teatrales—exactamente lo que quieres.