NVIDIA no deja de redefinir el alcance de la inteligencia artificial en el escritorio. En un movimiento que combina precisión técnica y ambición estratégica, la compañía ha anunciado la optimización de Stable Diffusion 3.5, uno de los modelos de generación de imágenes más avanzados de Stability AI. Esta optimización, que incluye cuantificación a FP8 y el uso del nuevo SDK TensorRT para RTX, no solo permite duplicar el rendimiento en GPU RTX, sino que reduce significativamente la demanda de memoria, haciendo que este modelo antes reservado a estaciones de trabajo sea ahora viable en equipos domésticos de gama alta.

Los resultados son claros. Stable Diffusion 3.5 Large alcanza una mejora de 2,3 veces en rendimiento respecto a su ejecución en PyTorch con BF16. En el caso del modelo Medium, la aceleración es del 70 %. Estas cifras no son anecdóticas: significan una reducción drástica en los tiempos de generación de imágenes, mayor interactividad en flujos creativos y un menor consumo energético por inferencia. En otras palabras, se traduce en una experiencia mucho más fluida para diseñadores, artistas y desarrolladores que trabajen desde equipos equipados con GPU RTX.

Los modelos optimizados estarán disponibles para descarga directa en Hugging Face, lo que facilita su uso inmediato por parte de la comunidad. Pero además, NVIDIA tiene previsto lanzar estas versiones como microservicios NIM a partir de julio. Esta solución permitirá integrar SD3.5 en flujos de trabajo a través de contenedores listos para producción, simplificando su implementación en aplicaciones creativas, herramientas profesionales o entornos educativos donde la IA generativa está cobrando cada vez más protagonismo.

Esta jugada se enmarca en la visión de NVIDIA del PC como centro de operaciones de IA local. Frente al enfoque basado únicamente en la nube, la compañía apuesta por dotar a los más de 100 millones de equipos con GPU RTX de herramientas que permitan ejecutar modelos de última generación directamente, sin depender de conexiones externas ni de servidores remotos. La accesibilidad, la privacidad y la baja latencia se convierten así en ventajas estructurales, no en concesiones.

El nuevo SDK TensorRT para RTX refuerza este planteamiento. Al ser más ligero, independiente y adaptable, puede desplegarse en una gama mucho más amplia de dispositivos. Desde estaciones creativas hasta portátiles avanzados, cualquier equipo con soporte para IA puede beneficiarse de estas optimizaciones. Esto abre la puerta a un ecosistema de aplicaciones más rico, capaz de incorporar generación de contenido, asistencia visual y personalización basada en IA en tiempo real.

En términos estratégicos, NVIDIA fortalece su posición no solo como fabricante de hardware, sino como proveedor integral de herramientas de desarrollo en IA generativa. Su capacidad para trabajar con empresas como Stability AI y convertir modelos exigentes en soluciones viables para el usuario final demuestra una comprensión profunda del equilibrio entre potencia y accesibilidad. Y lo hace sin diluir las capacidades del modelo original, sino reforzándolas desde la base arquitectónica.

En última instancia, esta mejora de Stable Diffusion 3.5 no es solo un hito técnico: es una declaración de intenciones. NVIDIA apuesta por una IA generativa local, optimizada y lista para crear desde cualquier escritorio. Y en esa apuesta, cada byte cuenta, cada ciclo de reloj importa, y cada segundo ganado en tiempo de inferencia puede marcar la diferencia entre una herramienta experimental y una solución verdaderamente útil.

Fuentes:

https://www.muycomputer.com/2025/06/13/nvidia-lleva-la-optimizacion-de-stable-diffusion-a-otro-nivel/ 

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