Comparación GPU vs Apple Silicon: TFLOPS RTX 3090/4090/5090 vs M3/M4/M5 Max — Rendimiento de Inferencia LLM

Comparación GPU vs Apple Silicon: RTX 3090/4090/5090 vs M3/M4/M5 Max — Rendimiento de Inferencia LLM

Especificaciones de Hardware y TFLOPS Máximos

Al ejecutar modelos de lenguaje grandes localmente, la elección del hardware afecta significativamente el rendimiento. La tabla a continuación compara las especificaciones clave de las GPUs NVIDIA RTX y los chips Apple M-series Max.

Rendimiento de Procesamiento de Prompt (Filling) en Diferentes Tamaños de Contexto

El procesamiento de prompt, también conocido como precarga, implica codificar un gran contexto de entrada. Esta fase está limitada por el cálculo. Las GPUs NVIDIA sobresalen gracias a sus altos TFLOPS en núcleos tensor. La siguiente tabla muestra el tiempo aproximado en segundos para procesar contextos de 50k, 100k, 250k y 500k tokens. Menor es mejor. Las estimaciones asumen un modelo de 13B parámetros en FP16.

Velocidad de Decodificación (Generación de Tokens)

Después del procesamiento del prompt, el modelo genera tokens uno por uno. Este proceso está limitado por el ancho de banda de la memoria. Para los modelos que caben en la VRAM, las GPUs NVIDIA son significativamente más rápidas. Sin embargo, cuando un modelo supera la VRAM, la arquitectura de memoria unificada de Apple mantiene una velocidad constante sin ralentizaciones por paginación.

Ventaja de la Memoria Unificada: Un Solo M5 Max vs Múltiples RTX 3090

La memoria unificada de Apple permite que una sola laptop contenga modelos con hasta 128 GB de parámetros. Para igualar esta capacidad con NVIDIA, se requieren múltiples GPUs. Por ejemplo, cinco RTX 3090 proporcionan 120 GB de VRAM total, pero esto conlleva importantes compensaciones.

Consumo de Energía, Calor y Portabilidad

El MacBook Pro M5 Max consume solo 30–60 W bajo carga típica de inferencia LLM, produciendo calor mínimo y sin ruido de ventilador. En contraste, una sola RTX 4090 consume hasta 450 W, requiriendo refrigeración robusta que genera ruido notable. La opción multi-GPU es aún más exigente. Para los usuarios que necesitan ejecutar modelos grandes sobre la marcha, el MacBook Pro es la única opción viable. Para configuraciones fijas donde la prioridad es el máximo de tokens por segundo, NVIDIA sigue siendo insuperable.

Conclusión

Elija las GPUs NVIDIA RTX si sus modelos caben en 24–32 GB de VRAM y prioriza la velocidad bruta de decodificación y el procesamiento de prompt. Elija Apple M-series Max (especialmente M5 Max con 128 GB) si necesita ejecutar modelos grandes (70B+ parámetros) localmente, requiere portabilidad y silencio, o valora la eficiencia energética. La arquitectura de memoria unificada de Apple ofrece una ventaja decisiva para la inferencia local a gran escala, a costa de un rendimiento máximo inferior.