Temperaturas de la memoria: por qué GDDR6X es un problema por sí solo

Nada arruina una guardia tranquila como una flota de GPU que parece “bien” por la temperatura del núcleo, pero que misteriosamente reduce el hashrate, la tasa de frames, el rendimiento de inferencia —o simplemente comienza a reiniciar nodos como si les aburriera la vida.

El culpable suele ser la memoria. Específicamente GDDR6X, que puede calentarse de forma abrasadora mientras el núcleo de la GPU se mantiene con una arrogante sonrisa de 65 °C. Si solo vigilas la “temperatura de la GPU”, estás volando con instrumentos que no incluyen el precipicio.

Por qué GDDR6X es diferente (y por qué se calienta tanto)

GDDR6X no es solo “GDDR6, pero más rápido”. Cambió cómo se transmiten las señales de datos. Y esa decisión de diseño reverbera hasta tus paneles de operaciones.

PAM4: cuando “más bits por ciclo” significa “más problemas analógicos por vatio”

GDDR6X usa PAM4 (modulación de amplitud por impulsos con cuatro niveles). En lugar de dos niveles de señal (0/1), obtienes cuatro. Eso permite transportar dos bits por símbolo y aumentar el ancho de banda sin duplicar la frecuencia como harías con la señalización NRZ.

En la práctica, PAM4 hace que la cadena de señalización sea más sensible. Tratas con márgenes de voltaje más pequeños, más ecualización y más trabajo para mantener un diagrama de ojos limpio. Más trabajo significa más potencia consumida en la interfaz de memoria —tanto en el lado de la GPU (controladores de memoria y PHY) como en los propios chips de memoria.

El resultado es un patrón familiar en producción: el núcleo de la GPU puede estar controlado mientras las temperaturas de unión de la memoria marchan hacia la zona de peligro, porque las fuentes de calor están distribuidas físicamente alrededor del paquete y frecuentemente son refrigeradas por caminos distintos (y peores).

El calor de la memoria es “calor de borde”, y enfriar los bordes es molesto

La mayoría de los disipadores de GPU están optimizados para el dado de la GPU. Es el punto caliente grande y obvio, mecánicamente central, y la razón por la que existe el producto. Los chips de memoria se sitúan alrededor del perímetro de la PCB, con frecuencia confiando en almohadillas térmicas para conectarse al disipador principal o a la placa trasera.

Las almohadillas térmicas son convenientes para la fabricación. También son una gran forma de convertir “debería conducir calor” en “realmente aísla calor” si el grosor, la compresión o la colocación falla por un milímetro. Y cuanto más antigua es la tarjeta, más esa almohadilla se comporta como un chicle seco.

Las temperaturas de memoria no “se sienten” igual que las del núcleo

La temperatura del núcleo suele estar muy regulada con curvas de ventilador agresivas y un contacto con el disipador predecible. La temperatura de unión de la memoria es otra bestia: alta densidad local, caminos de conducción más débiles y menos flujo de aire. Por eso puedes ver una GPU a 70 °C con la memoria a 104–110 °C y pensar que estás a salvo porque 70 suena razonable.

Regla operativa: para GDDR6X, trata la temperatura de la memoria como una métrica de primera clase. No “bonito tener”. Primera clase. Si no la tienes, estás ciego de un ojo y te sorprendes de chocar con las puertas.

Broma #1: las temperaturas de la memoria GDDR6X son como el cableado “temporal” de tu centro de datos: ignorado hasta que se convierte en la historia principal.

Qué significa exactamente la “temperatura de la memoria”

Nombres de sensores: “temperatura memoria”, “unión memoria”, “punto caliente”, y por qué discrepan

En muchas tarjetas modernas de NVIDIA, lo que quieres es la temperatura de unión de la memoria —el punto más caliente dentro del paquete de memoria que el modelo del sensor puede estimar o medir. No es lo mismo que la temperatura de la PCB cerca del chip, y no es lo mismo que el “hotspot” de la GPU (que se refiere a la zona más caliente del dado de la GPU).

Los fabricantes exponen esto de distintas formas:

• Temperatura GPU: el sensor del núcleo, típicamente controlado y “razonable”.
• Hotspot GPU: la porción más caliente del dado de la GPU. Útil, pero no resuelve tu problema de memoria.
• Temperatura de unión de la memoria: lo que suele volverse crítico primero en GDDR6X.

Diferentes herramientas pueden mostrar etiquetas distintas. Algunas solo muestran la temperatura del núcleo y te dejan adivinar. Ahí es donde obtienes flotas que están “estables” hasta que dejan de estarlo.

Por qué la temperatura de unión da más miedo de lo que parece

La temperatura de unión está cerca de la realidad del silicio. Si tu unión de memoria está a 106 °C, el pequeño mundo dentro de ese chip está pasando dificultades. El silicio puede sobrevivir altas temperaturas, pero la fiabilidad es un juego de probabilidades, no promesas. El calor acelera mecanismos de envejecimiento. Puede que no veas un fallo inmediato; puedes ver un aumento lento de errores corregibles, pérdida de margen de temporización e inestabilidad “aleatoria” bajo cargas específicas.

Comportamientos de throttling: la GPU se protege a sí misma, no a tu SLA

La protección térmica existe para evitar que el hardware se destruya de inmediato, no para preservar tu objetivo de rendimiento. Cuando la memoria alcanza su límite, puedes ver:

• Reducciones de reloj de memoria (caídas de rendimiento sin problemas evidentes en la temperatura del núcleo)
• Cambios en el comportamiento del límite de potencia (bucles de control a nivel de placa que compensan)
• Reinicios del driver bajo carga sostenida (especialmente con almohadillas/contacto al límite)

Datos interesantes e historia breve (8 puntos rápidos)

1. GDDR “ganó” en GPUs de consumo en gran parte porque escaló el ancho de banda sin la complejidad de empaquetado del HBM para la mayoría de puntos de precio.
2. PAM4 no fue inventado para GPUs; es una técnica de señalización usada ampliamente en enlaces de alta velocidad cuando necesitas más rendimiento sin aumentar proporcionalmente la frecuencia.
3. GDDR6X debutó en GPUs de consumo como un salto de ancho de banda sin reescribir la arquitectura por completo—genial para rendimiento por dólar, picante para térmicas por centímetro cuadrado.
4. La historia térmica de HBM es distinta: la memoria apilada cerca del paquete GPU también puede calentarse, pero las vías de refrigeración e integración difieren; GDDR6X distribuye el calor alrededor de la placa y hacia almohadillas y backplates.
5. Los sensores de unión de memoria se generalizaron solo después de que los usuarios empezaran a correlacionar throttling inexplicable con el calor de la VRAM; la telemetría evolucionó porque la falla era visible y molesta.
6. Las cargas de minería hicieron famosas las térmicas de la VRAM porque sostienen alto ancho de banda de memoria continuamente—perfecto para revelar mal contacto de almohadillas y flujo de aire débil.
7. Los backplates cambiaron de rol de “cubierta metálica rígida y estética” a “disipador secundario” cuando los fabricantes comenzaron a añadir almohadillas térmicas para acoplar el calor de la memoria a la placa trasera.
8. Las curvas de ventilador históricamente perseguían la temperatura del núcleo, por eso la memoria a menudo se sobrecalienta: el lazo de control está mirando al paciente equivocado.

Modos de fallo: throttling, errores y la lenta muerte del “está bien”

1) Throttling suave: el recorte silencioso de rendimiento

Este es el más común. Tu GPU parece saludable en monitorización genérica. Pero una carga que use mucho ancho de banda de memoria—entrenamiento, inferencia con activaciones grandes, renderizado, minería, kernels de compresión—empieza a perder rendimiento tras unos minutos.

Qué ocurre: la unión de memoria sube, el firmware/driver reduce los relojes de memoria para mantenerse dentro del sobre térmico, y tu rendimiento cae por un precipicio que nadie correlaciona porque la “temperatura de la GPU” se mantuvo estable.

2) Errores incorrigibles: el “crash aleatorio” que no es aleatorio

A medida que el margen se reduce, puedes ver reinicios del driver, errores de CUDA, salidas corruptas o cierres de aplicaciones. En entornos empresariales verás a menudo contadores de errores corregibles aumentar primero—si los recoges. En entornos menos instrumentados, simplemente verás trabajos que fallan “a veces”.

3) Fiabilidad a largo plazo: el calor es un acelerante

La alta temperatura incrementa la velocidad de los mecanismos de desgaste. No hace falta convertir esto en una clase de ciencia de materiales para actuar: si ejecutas memoria al límite durante meses, debes esperar degradación anticipada comparado con una flota que funcione 20 °C más fría.

Y no, tu garantía no se preocupa por tus objetivos trimestrales.

4) Efectos secundarios: hotspots en VRM y en la placa

El calor de la memoria no existe solo. En chasis compactos, las mismas restricciones de flujo de aire que castigan la VRAM también castigan los VRM. A veces arreglas la memoria aumentando la velocidad del ventilador, solo para descubrir que moviste el dolor al presupuesto de ruido o al desgaste del ventilador. La ingeniería es compromiso. Elige el compromiso deliberadamente.

Una cita, idea parafraseada: “La esperanza no es una estrategia.” — idea parafraseada frecuentemente atribuida a ingenieros de fiabilidad y operaciones. Trátala como recordatorio, no como calcomanía.

Guía rápida de diagnóstico

Esta es la secuencia de “tienes 10 minutos y un pager”. El objetivo es identificar si estás limitado por térmicas de memoria, térmicas del núcleo, límite de potencia, o algo más.

Primero: confirma que puedes ver el sensor correcto

• Comprueba si la temperatura de unión de la memoria está disponible en tus herramientas.
• Si no puedes verla, trátalo como un bloqueo inmediato del incidente: no puedes diagnosticar lo que no puedes observar.

Segundo: correlaciona temperatura con relojes y razones de throttling

• Observa la temperatura de la memoria, el reloj de memoria y los estados de throttling/rendimiento bajo carga sostenida.
• Si la temperatura de la memoria sube y el reloj de memoria baja mientras la temperatura del núcleo permanece estable, has encontrado tu cuello de botella.

Tercero: determina si es ambiental, mecánico o de configuración

• Ambiental: flujo de aire del chasis, temperatura de entrada, filtros obstruidos, disposición del rack, escape caliente adyacente.
• Mecánico: contacto de almohadillas, grosor de las almohadillas, acoplamiento con la placa trasera, asiento del disipador.
• Configuración: curvas de ventilador ligadas a la temperatura del núcleo, límites de potencia demasiado altos, overclocks de memoria, decisiones de undervolt.

Cuarto: elige la mitigación de menor riesgo

• Aumenta el flujo de aire y la velocidad de los ventiladores antes de desmontar hardware.
• Limita la potencia o reduce el reloj de memoria antes de empezar a cambiar almohadillas en una flota.
• Sólo repadilla/reaplicación de pasta cuando la evidencia apunte a problemas de contacto o cuando necesites una solución permanente.

Tareas prácticas: comandos, salidas y decisiones (12+)

Estas son tareas reales que puedes ejecutar en nodos GPU Linux. Cada una incluye: comando, qué significa la salida, y qué decisión tomar.

Task 1: Check whether your driver exposes memory junction temperature

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d TEMPERATURE
==============NVSMI LOG==============

Temperature
    GPU Current Temp            : 66 C
    GPU Shutdown Temp           : 95 C
    GPU Slowdown Temp           : 90 C
    GPU Max Operating Temp      : 88 C
    Memory Current Temp         : 104 C

Significado: “Memory Current Temp” está presente. Bien: este es el sensor que debes alertar para GDDR6X.

Decisión: Si este campo falta, necesitas una actualización del driver/herramientas o una ruta de telemetría alternativa. Sin excusas.

Task 2: Watch memory temp and clocks live under load

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=timestamp,index,temperature.gpu,temperature.memory,clocks.sm,clocks.mem,pstate,power.draw --format=csv -l 2
timestamp, index, temperature.gpu, temperature.memory, clocks.sm, clocks.mem, pstate, power.draw
2026/01/21 10:14:01.123, 0, 67, 102, 1560, 9501, P2, 240.12 W
2026/01/21 10:14:03.124, 0, 68, 106, 1560, 8100, P2, 239.88 W
2026/01/21 10:14:05.125, 0, 68, 108, 1560, 7001, P2, 238.77 W

Significado: El reloj de memoria cae a medida que sube la temperatura de la memoria; la temperatura del núcleo es estable. Eso es throttling térmico clásico de la VRAM.

Decisión: Deja de afinar el núcleo. Enfócate en la refrigeración de la memoria, flujo de aire, cap de potencia o límites de reloj de memoria.

Task 3: Check throttling reasons (when supported)

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d PERFORMANCE
Performance
    Performance State          : P2
    Clocks Throttle Reasons
        Idle                  : Not Active
        Applications Clocks Setting : Not Active
        SW Power Cap          : Not Active
        HW Slowdown           : Active
            HW Thermal Slowdown : Active
            HW Power Brake Slowdown : Not Active

Significado: El ralentizado térmico de hardware está activo. Esto suele correlacionar con la unión de memoria excediendo el umbral incluso si la temperatura del núcleo no es extrema.

Decisión: Trátalo como un incidente térmico, no como un bug del driver. Pasa a comprobaciones de flujo de aire/capacidad de potencia.

Task 4: Confirm power limit and current draw

cr0x@server:~$ nvidia-smi -q -d POWER | sed -n '1,80p'
Power Readings
    Power Management          : Supported
    Power Draw                : 241.05 W
    Power Limit               : 250.00 W
    Default Power Limit       : 250.00 W
    Enforced Power Limit      : 250.00 W
    Min Power Limit           : 125.00 W
    Max Power Limit           : 300.00 W

Significado: Estás operando cerca del límite. Reducir potencia puede disminuir la calefacción del controlador/IO de memoria y a veces la temperatura de la memoria indirectamente.

Decisión: Si estás ligado térmicamente, prueba con un límite de potencia menor (siguiente tarea) antes de tocar hardware.

Task 5: Apply a conservative power cap (safe, reversible)

cr0x@server:~$ sudo nvidia-smi -pl 220
Power limit for GPU 00000000:01:00.0 was set to 220.00 W from 250.00 W.

Significado: Límite de potencia de placa reducido. Esto suele reducir el calor en los subsistemas GPU+memoria.

Decisión: Vuelve a ejecutar la Tarea 2; si la temperatura de la memoria baja materialmente con pérdida mínima de rendimiento, mantén el límite y documéntalo como política.

Task 6: Force a higher fan speed to test airflow sensitivity

cr0x@server:~$ nvidia-settings -a "[gpu:0]/GPUFanControlState=1" -a "[fan:0]/GPUTargetFanSpeed=85"
Attribute 'GPUFanControlState' (server:0[gpu:0]) assigned value 1.
Attribute 'GPUTargetFanSpeed' (server:0[fan:0]) assigned value 85.

Significado: Control de ventilador anulado. Si las temperaturas de la memoria responden con fuerza, probablemente tienes problemas de flujo de aire/holgura más que problemas puramente de contacto.

Decisión: Si +20% de ventilador produce -10 °C en la unión de memoria, tienes una vía de refrigeración que puede mejorarse con cambios en el chasis.

Task 7: Validate PCIe slot spacing and topology (heat neighbors matter)

cr0x@server:~$ nvidia-smi topo -m
        GPU0    GPU1    CPU Affinity
GPU0     X      PHB     0-15
GPU1    PHB      X      0-15

Significado: La topología no muestra el espaciado físico directamente, pero te dice si las GPUs probablemente están adyacentes en el mismo root complex. Las tarjetas adyacentes suelen recircular calor.

Decisión: Si la memoria de una GPU es consistentemente peor, revisa su posición física: la “síndrome de tarjeta del medio” es real.

Task 8: Check system ambient and inlet temperatures (don’t guess)

cr0x@server:~$ sudo sensors
coretemp-isa-0000
Adapter: ISA adapter
Package id 0:  54.0°C  (high = +80.0°C, crit = +100.0°C)

nvme-pci-0100
Adapter: PCI adapter
Composite:    +48.9°C  (low  = -10.1°C, high = +84.8°C, crit = +89.8°C)

Significado: No es una lectura perfecta del ambiente, pero el aumento de temperaturas del sistema y de NVMe suele indicar flujo de aire deficiente en el chasis o alta temperatura de entrada.

Decisión: Si todo está caliente, arregla primero la sala/rack. Repadear GPUs no vencerá una entrada a 35 °C.

Task 9: Identify whether workload is memory-bandwidth bound

cr0x@server:~$ nvidia-smi dmon -s pucm -d 2 -c 5
# gpu   pwr gtemp mtemp  sm   mem   enc   dec
# Idx     W     C     C   %     %     %     %
    0   230    67   104   35    92     0     0
    0   232    68   106   34    95     0     0
    0   228    68   108   33    96     0     0
    0   225    68   108   30    97     0     0
    0   221    67   107   28    96     0     0

Significado: “mem %” está alto mientras la utilización de SM es moderada. Esa es una carga intensiva en memoria—justo la que castiga las térmicas de GDDR6X.

Decisión: La estrategia de refrigeración debe priorizar la memoria; considera límites de reloj de memoria con impacto mínimo en tareas limitadas por cómputo, pero espera impacto aquí.

Task 10: Check kernel and driver logs for Xid resets (symptom of instability)

cr0x@server:~$ sudo journalctl -k -n 50 | egrep -i "nvrm|xid"
Jan 21 10:12:44 server kernel: NVRM: Xid (PCI:0000:01:00): 79, GPU has fallen off the bus.
Jan 21 10:12:44 server kernel: NVRM: GPU 0000:01:00.0: RmInitAdapter failed!

Significado: “Fallen off the bus” puede ser inducido por potencia, PCIe o inestabilidad térmica. Cuando aparece tras carga sostenida y se correlaciona con alta unión de memoria, sospecha estrés térmico de la VRAM o a nivel de placa.

Decisión: Reduce límite de potencia y relojes de memoria, valida flujo de aire, y luego investiga la refrigeración física. También comprueba PSU/cableado PCIe por separado.

Task 11: Verify persistence mode (prevents some clock/telemetry weirdness)

cr0x@server:~$ sudo nvidia-smi -pm 1
Enabled persistence mode for GPU 00000000:01:00.0.

Significado: El modo persistente mantiene el driver inicializado; puede estabilizar la monitorización y reducir el churn de reinicializaciones entre jobs.

Decisión: Habilítalo en toda la flota en nodos de cómputo salvo que tu entorno lo prohíba explícitamente.

Task 12: Set application clocks (if supported) to reduce memory heat

cr0x@server:~$ sudo nvidia-smi -ac 8100,1500
Applications clocks set to "(MEM 8100, SM 1500)" for GPU 00000000:01:00.0

Significado: Estás fijando relojes de memoria y SM. Bajar relojes de memoria suele reducir significativamente la temperatura de unión en GDDR6X.

Decisión: Usa esto como mitigación dirigida para cargas intensivas en memoria o chasis con limitación térmica.

Task 13: Validate fan tach and failures (because “fan 0 is fine” is a lie)

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=fan.speed,temperature.gpu,temperature.memory --format=csv
fan.speed, temperature.gpu, temperature.memory
32 %, 66, 104

Significado: La velocidad del ventilador es baja mientras la memoria está alta. Si tu curva está ligada al núcleo, puede que nunca llegue a lo suficiente para la VRAM.

Decisión: Ajusta la política de ventilador para considerar la temperatura de la memoria (mediante un daemon o herramienta del proveedor), o establece un piso mínimo de ventilador durante cargas intensas en memoria.

Task 14: Check physical throttling by observing clocks over time after mitigation

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=temperature.memory,clocks.mem,power.draw --format=csv -l 5
temperature.memory, clocks.mem, power.draw
108, 7001, 222.14 W
102, 8100, 220.90 W
98,  8100, 221.33 W
96,  8100, 221.05 W

Significado: La temperatura de la memoria bajó y el reloj de memoria se recuperó con el mismo cap de potencia. Has probado el cuello de botella y la eficacia de la solución.

Decisión: Integra el cambio en la gestión de configuración; programa la remediación de hardware solo para casos atípicos.

Tres microhistorias corporativas desde las trincheras

Microhistoria 1: El incidente causado por una suposición equivocada

Una empresa desplegó un nuevo lote de GPUs en un clúster de inferencia existente. Habían hecho las comprobaciones habituales: las temperaturas del núcleo se veían bien, el consumo estaba dentro del presupuesto del rack y las primeras pruebas rápidas pasaron. Así que declararon victoria, llevaron a producción y se fueron a casa.

Dos semanas más tarde, comenzaron fallos intermitentes en los trabajos. No era algo limpio—la mitad del lote terminaba, la otra mitad devolvía salidas sin sentido o se bloqueaba con reinicios del driver. La rotación on-call hizo el baile previsible: culpar al modelo, culpar a CUDA, culpar al kernel. Luego culparse entre ellos. Cardio corporativo estándar.

La suposición equivocada fue simple: “Si la temperatura del núcleo es estable, la GPU está térmicamente estable.” No lo estaba. Bajo patrones de tráfico reales, los modelos mantenían largos periodos de alto ancho de banda de memoria. Las temperaturas de unión de la memoria estaban discretamente pegadas cerca de su límite térmico y disparaban caídas de reloj de memoria y ocasional inestabilidad.

No lo vieron porque su stack de monitorización solo recogía “Temperatura GPU”. No se recogía la temperatura de la memoria y nadie notó que el reloj de memoria se desviaba. Una vez que añadieron la telemetría de unión de memoria, la correlación fue embarazosa e inmediata.

La solución no fue exótica. Pusieron un cap de potencia conservador y un piso mínimo de ventilador en los nodos que ejecutaban esos modelos. Luego programaron repadding para los peores casos. El incidente terminó en el momento en que dejaron de asumir que la GPU es una sola temperatura.

Microhistoria 2: La optimización que salió mal

Otra organización perseguía ruido y ahorro energético en un laboratorio de uso mixto. Alguien propuso una política “inteligente” de ventiladores: mantenerlos bajos a menos que el núcleo de la GPU supere 78 °C. Funcionó bien en demos—silencioso, civilizado y mantenía el número principal bajo control.

Lo desplegaron ampliamente, incluyendo sistemas que hacían trabajos batch intensivos en memoria durante la noche. A la mañana siguiente, el rendimiento había caído. No catastróficamente, pero lo suficiente para perder plazos internos y provocar la arqueología habitual en Slack de “por qué el clúster está lento”.

La política funcionó exactamente como fue diseñada. Ese fue el problema. Las temperaturas del núcleo nunca cruzaron el umbral, así que los ventiladores no se aceleraron. La temperatura de unión de la memoria subió hasta la región de throttling, los relojes de memoria bajaron y los trabajos tardaron más. Trabajos más largos significaron mayor soak térmico. El soak térmico significó temperaturas de memoria aún más altas. La optimización se convirtió en un bucle de retroalimentación de bajo rendimiento educado.

Revirtieron la política de ventiladores y la reemplazaron por algo menos ingenioso: un piso mínimo de ventilador cuando la utilización de memoria se mantiene alta por más de una ventana corta, más alertas en la unión de memoria. El ruido aumentó ligeramente. El rendimiento volvió. Nadie escribió un post sobre la victoria, porque las soluciones aburridas rara vez se celebran.

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

Un tercer equipo operaba GPUs en un entorno de centro de datos donde los cambios de hardware eran lentos y las auditorías abundaban. No podían “simplemente repadear” tarjetas sin control de cambios. Así que trataron la gestión térmica como política, no como heroísmo.

Cada nodo tenía telemetría estandarizada: temperatura del núcleo, unión de memoria, hotspot (cuando estaba disponible), velocidad del ventilador, consumo de potencia y relojes. Tenían alertas no solo sobre valores absolutos de temperatura de memoria, sino también sobre el delta: si la temperatura de memoria subía más rápido de lo normal para un perfil de carga determinado, el nodo quedaba marcado para inspección.

Cuando un lote de trabajos comenzó a ir más lento, no adivinaron. Los dashboards mostraron relojes de memoria cayendo en un subconjunto de nodos mientras el resto se mantenía estable. Esos nodos también tenían una temperatura de entrada ligeramente mayor, trazada a un cambio de flujo de aire en el rack tras un mantenimiento no relacionado.

Corrigieron el flujo de aire y el rendimiento se normalizó sin tocar una sola GPU. La parte “aburrida” fue la victoria: instrumentación consistente y una política simple que asumía que la memoria podía ser el factor limitante.

Broma #2: Lo único más sensible que la señalización PAM4 es un postmortem donde alguien dice “no pensamos que necesitáramos esa métrica”.

Errores comunes: síntoma → causa raíz → solución

1) Síntoma: la temperatura del núcleo está bien, pero el rendimiento cae después de 5–15 minutos

Causa raíz: la unión de memoria alcanza el límite térmico; el reloj de memoria se reduce.

Solución: monitoriza la unión de memoria; aumenta flujo de aire/piso de ventilador; limita potencia; reduce relojes de memoria; considera repadding si las temperaturas son inusualmente altas para el modelo/chasis.

2) Síntoma: errores “aleatorios” de CUDA o reinicios del driver bajo carga sostenida

Causa raíz: pérdida de margen térmico (a menudo memoria), a veces combinado con OC agresivo de memoria o inestabilidad de alimentación.

Solución: elimina overclocks de memoria, reduce límite de potencia, valida flujo de aire, revisa logs por patrones Xid y luego inspecciona la refrigeración física y el cableado PCIe de alimentación.

3) Síntoma: una GPU en una caja multi-GPU tiene temperaturas de memoria mucho más altas que sus pares

Causa raíz: colocación física (tarjeta del medio), recirculación de escape, entrada obstruida o contacto desigual de almohadillas.

Solución: ajusta el espaciado o la asignación de ranuras; añade ventiladores de chasis o conductos; establece políticas por-GPU de ventilador/potencia; repadear si es único y persistente en varios chasis.

4) Síntoma: cambiar undervolt del núcleo no mejora las temperaturas de memoria

Causa raíz: la temperatura de la memoria está impulsada por IO/potencia de memoria y la vía de refrigeración; undervolt de núcleo ayuda algo, pero no siempre es suficiente.

Solución: apunta a la memoria: reduce reloj de memoria, limita potencia de placa, mejora el contacto pad/backplate y el flujo de aire sobre zonas de memoria.

5) Síntoma: repastar el núcleo no hizo nada

Causa raíz: arreglaste la interfaz equivocada; las almohadillas de memoria son el factor limitante, no la pasta del núcleo.

Solución: inspecciona/reemplaza almohadillas térmicas con el grosor correcto y compresión adecuada; asegúrate de que la presión del disipador/backplate sea uniforme; valida con telemetría antes/después.

6) Síntoma: las temperaturas de memoria mejoraron brevemente tras limpiar, luego empeoraron

Causa raíz: el polvo fue parte del problema, pero la curva de ventilador o la temperatura de la sala te empujan de nuevo al borde; también posible pump-out/envejecimiento de almohadillas.

Solución: implementa pisos de ventilador para cargas intensas de memoria; verifica la temperatura de entrada; programa reemplazo preventivo de almohadillas para tarjetas con muchas horas.

7) Síntoma: lecturas de temperatura de memoria faltan o siempre cero

Causa raíz: desajuste driver/herramienta, GPU/firmware no soportado, o usar una herramienta que solo lee sensores del núcleo.

Solución: actualiza el driver; usa nvidia-smi -q como verdad fundamental; actualiza los exporters de monitorización; no construyas políticas sobre datos ausentes.

Listas de verificación / plan paso a paso

Paso a paso: estabilizar un sistema GDDR6X caliente sin tocar hardware

1. Recoge temperaturas de unión de memoria y relojes de memoria. Si no puedes, detente y arregla la telemetría.
2. Ejecuta una carga sostenida de 10–15 minutos. Vigila si los relojes de memoria bajan mientras la temperatura del núcleo se mantiene estable.
3. Fuerza los ventiladores a una velocidad fija alta durante 5 minutos. Si la temperatura de la memoria baja rápido, el flujo de aire es una palanca importante.
4. Aplica un cap de potencia conservador. Vuelve a probar; mantén el cap si el impacto en el rendimiento es aceptable.
5. Establece un piso mínimo de ventilador en producción para cargas intensas en memoria. Atribúalo al tipo de trabajo o a patrones de utilización, no solo a la temperatura del núcleo.
6. Elimina overclocks de memoria. Si haces OC de VRAM en producción, eliges drama.

Paso a paso: decidir si repadear (y cómo evitar empeorarlo)

1. Demuestra que es un problema de contacto. Compara el mismo modelo en chasis similares; si una tarjeta es un outlier por 10–20 °C, sospecha almohadillas/contacto.
2. Revisa garantía y control de cambios. No conviertas una solución térmica en un incidente de cumplimiento.
3. Documenta grosores de almohadillas antes de retirarlas. El grosor incorrecto es cómo intercambias calor de memoria por un montaje de disipador deformado.
4. Reemplaza almohadillas con el grosor correcto y conductividad apropiada. Alta conductividad no importa si la compresión es incorrecta.
5. Valida con telemetría. Quieres temperaturas de unión antes/después bajo la misma carga.
6. Despliega cambios lentamente. Un chasis, un tipo de tarjeta, una receta de almohadilla a la vez.

Lista operativa: qué alertar para GDDR6X

• Temperatura de unión de la memoria: alerta por valores absolutos altos y por tiempo sostenido por encima del umbral elegido.
• Caídas de reloj de memoria: alerta cuando el reloj de memoria se desvía de lo esperado bajo carga estable.
• Anomalías en la velocidad del ventilador: ventilador bajo con memoria alta suele ser problema de política o fallo de ventilador.
• Flags de ralentizado térmico: si están disponibles, trátalos como accionables, no solo informativos.
• Logs de errores: eventos Xid o reinicios repetidos se correlacionan con inestabilidad; investiga térmicas junto con potencia y PCIe.

Preguntas frecuentes

1) ¿Por qué GDDR6X se calienta más que GDDR6?

Porque la señalización PAM4 y el PHY/ecualización asociada generalmente aumentan la potencia en el subsistema de memoria para un mismo ancho de banda. Más ancho de banda, más calor, y la vía de refrigeración suele ser peor que la del dado de la GPU.

2) ¿Cuál es una temperatura “segura” para memoria GDDR6X?

Depende de la tarjeta específica y sus puntos de throttling, pero operativamente: no vivas cerca del umbral de throttling. Procura mantener la unión de memoria cómodamente por debajo de donde comienzan a bajar los relojes bajo carga sostenida.

3) ¿Por qué mi núcleo de GPU está a 65 °C pero la memoria supera los 100 °C?

Diferentes fuentes de calor, diferentes vías de refrigeración. El núcleo tiene contacto directo con el disipador y pasta; la memoria depende de almohadillas y a menudo de menos flujo de aire. La temperatura del núcleo no representa los componentes más calientes de la placa.

4) ¿Reducir el voltaje del núcleo arreglará las temperaturas de la VRAM?

A veces un poco, pero a menudo no lo suficiente. Si la memoria es el cuello de botella, normalmente necesitas abordar relojes de memoria, potencia de placa, flujo de aire o contacto de almohadillas.

5) ¿Ayudan los backplates a las temperaturas de GDDR6X?

Pueden ayudar—si hay almohadillas térmicas que acoplan las regiones calientes al backplate y el backplate tiene flujo de aire o masa para disipar calor. Un backplate decorativo sin acoplamiento es sobre todo apariencia.

6) ¿Por qué aumentar la velocidad del ventilador ayudó más a la memoria que al núcleo?

Las temperaturas del núcleo están fuertemente acopladas al disipador principal y reguladas. Las temperaturas de memoria suelen estar limitadas por flujo de aire alrededor de los bordes de la tarjeta. Más flujo de aire puede ayudar desproporcionadamente a la VRAM y a las áreas de VRM.

7) ¿Debo repadear preventivamente todas las tarjetas GDDR6X?

No. Repadear es invasivo, arriesga garantía/compliance y puede hacerse mal. Usa telemetría para identificar outliers o sistemas que throttlean crónicamente, y entonces sé selectivo.

8) ¿Por qué mi temperatura de memoria solo se dispara en ciertas cargas?

Porque algunas cargas saturan el ancho de banda de memoria o mantienen ocupados los controladores de memoria continuamente. Esas cargas generan calor sostenido en la memoria aun cuando la utilización de SM sea moderada.

9) ¿Pueden las almohadillas térmicas “envejecer” y causar aumento de temperaturas con el tiempo?

Sí. Las almohadillas pueden endurecerse, deformarse o perder presión efectiva con el tiempo y ciclos térmicos. El síntoma es un aumento progresivo de la temperatura de unión para la misma carga y condiciones ambientales.

10) ¿Cuál es la métrica única mejor para añadir si solo puedo agregar una?

Temperatura de unión de la memoria. Si puedes además, añade reloj de memoria y razones de throttling para poder probar causa y efecto.

Conclusión: los siguientes pasos que realmente mueven la aguja

GDDR6X convierte “térmicas de la GPU” en un problema de dos cuerpos. Ya no puedes gestionar solo el dado. Tienes que gestionar el ecosistema de memoria: almohadillas, flujo de aire, política de ventiladores, límites de potencia y comportamiento de cargas.

Haz lo siguiente, en orden:

1. Incorpora la temperatura de unión de la memoria en tu monitorización y alertas, junto con el reloj de memoria.
2. Ejecuta una prueba de carga sostenida y confirma si los relojes de memoria bajan conforme las temperaturas suben.
3. Aplica la mitigación de menor riesgo primero: pisos de ventilador, mejoras de flujo de aire y un cap de potencia conservador.
4. Sólo entonces considera remediación de hardware (repadding/inspección) para outliers o flotas que aún throttlean en condiciones operativas sensatas.

Una vez que trates la memoria como un dominio térmico de primera clase, la historia de “throttling misterioso” desaparece en su mayoría. No porque el hardware sea más amable, sino porque dejaste de pedirle a un solo sensor que explique toda la placa.