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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Valve integra nuevos controladores anti-lag para reducir la latencia mientras jugamos en Linux

Primer plano de los componentes internos y el silicio central de una tarjeta gráfica montada en la placa base de un ordenador.
La integración de VK_AMD_anti_lag en el driver RADV de Mesa 26.3 busca optimizar la respuesta de las GPU AMD Radeon en sistemas Linux.
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Valve ha fusionado en Mesa 26.3 el soporte de VK_AMD_anti_lag para el driver RADV, la pieza que traduce las instrucciones de Vulkan a las gráficas Radeon en Linux. El cambio sustituye a la antigua capa implícita de Mesa Anti-Lag por una implementación integrada directamente en el controlador, pensada para reducir la latencia de entrada en los juegos que corren sobre hardware AMD.

El trabajo lleva meses en marcha y lo ha liderado el desarrollador Daniel Schürmann, de Valve. La fusión en el repositorio de Mesa introduce dos piezas distintas: por un lado, un marco genérico llamado vk_frame_pacer que pueden compartir varios drivers Vulkan; por otro, la implementación concreta de esa utilidad para RADV. El resultado sustituye a la capa que llegó a Mesa en 2025 y que, hasta ahora, actuaba como una solución intermedia menos directa.

Qué aporta tener VK_AMD_anti_lag integrado en RADV

La diferencia principal está en dónde vive el código. Hasta esta fusión, Mesa ofrecía el soporte de la extensión mediante una capa implícita de Vulkan añadida en 2025 por encima del driver. Ahora la funcionalidad pasa a formar parte del propio RADV, una integración que el proyecto Mesa describe como una mejora general sobre la implementación anterior.

Ese salto elimina una capa de traducción intermedia y, según describe el propio proyecto, deja una base mejor en todos los aspectos que la implementación de 2025. Al prescindir de una capa añadida sobre el controlador, el resultado implica menos piezas de software que mantener y actualizar en cada nueva versión de Mesa. Es también la base que abre la puerta, como veremos más adelante, a adaptar otras extensiones de baja latencia sin tener que levantar de nuevo toda la infraestructura desde cero. El objetivo de fondo, como veremos a continuación, es el mismo que persigue la tecnología Anti-Lag de AMD en Windows: acortar el tiempo entre una acción del jugador y su reflejo en pantalla, pero resuelto ahora de forma nativa en el controlador de Linux.

De dónde viene la extensión VK_AMD_anti_lag

La extensión no es nueva: debutó en julio de 2024 junto con Vulkan 1.3.291 como la vía oficial de AMD para su tecnología Anti-Lag dentro de Vulkan. Su función consiste en regular el ritmo al que la CPU genera fotogramas para que no se adelante en exceso a la GPU. Cuando eso ocurre, se acumula una cola de fotogramas pendientes que alarga el tiempo entre que pulsáis una tecla o movéis el ratón y el momento en que ese gesto aparece en pantalla.

Mesa incorporó el soporte de esta extensión en 2025, pero lo hizo mediante una capa implícita construida sobre el driver, no dentro de él. A comienzos de este año, los ingenieros de Valve empezaron a trabajar en sustituir esa pieza por algo integrado de forma nativa, un trabajo que ahora llega a su destino con la fusión en Mesa 26.3.

vk_frame_pacer, la utilidad que pueden reutilizar otros drivers

La parte más relevante del cambio, a efectos de futuro, es vk_frame_pacer. Se trata de un marco genérico pensado para que distintos drivers Vulkan de Mesa puedan compartir la lógica de control de fotogramas sin reescribirla cada vez desde cero. RADV es el primero en implementarlo para la extensión de AMD, pero la arquitectura queda disponible para cualquier otro controlador que necesite una función similar. El objetivo de este diseño, tal y como lo plantea el propio proyecto, es evitar que cada controlador tenga que construir su propia lógica de control de ritmo de fotogramas por separado, compartiendo en cambio una base común de código.

Controladores privativos
Ventana de configuración de drivers privativos en el sistema operativo Linux. Foto: captura de Softzone.

Esa reutilización tiene una consecuencia directa señalada por el propio proyecto: la nueva base facilitaría implementar en el futuro la extensión VK_NV_low_latency_2 de NVIDIA sobre el mismo marco. El texto de Mesa no confirma que ese soporte vaya a llegar en esta versión; se limita a señalar que la arquitectura recién fusionada dejaría resuelta la parte más compleja de la infraestructura necesaria si en algún momento se decide implementarlo.

Cuándo llega la versión estable de Mesa 26.3

La fusión ya está en la rama de desarrollo de Mesa, pero la versión estable 26.3, la que incorporarán las distribuciones de Linux, está prevista para noviembre de 2026. Hasta entonces, el cambio solo está disponible para quienes compilan Mesa desde las ramas de desarrollo o siguen de cerca los paquetes de prueba. Como suele ocurrir con cada ciclo de Mesa, las distribuciones de Linux basadas en lanzamientos fijos tardarán algunas semanas más en incorporarla tras su publicación, mientras que las de ciclo continuo podrían ofrecerla casi de inmediato.

La propuesta de fusión que ha dado luz verde a este trabajo recoge todos los detalles técnicos del código añadido, tanto del marco vk_frame_pacer como de su implementación concreta para RADV. Al quedar integrada en el propio driver, la mejora debería llegar a los usuarios con gráficas Radeon en Linux sin que haga falta instalar una capa adicional por separado, tal y como ocurría con la solución de 2025, aunque la disponibilidad final en cada distribución dependerá de cuándo empaqueten la versión estable de Mesa.

Preguntas frecuentes sobre VK_AMD_anti_lag RADV

¿Qué es el driver RADV de Mesa?
Es el driver de código abierto que implementa Vulkan para las gráficas Radeon de AMD dentro del proyecto Mesa, usado por defecto en la mayoría de distribuciones de Linux.
¿Qué es la extensión VK_AMD_anti_lag?
Es la vía oficial de Vulkan para la tecnología Anti-Lag de AMD, disponible desde julio de 2024 con Vulkan 1.3.291, y sirve para regular el ritmo de la CPU respecto a la GPU y reducir la latencia de entrada.
¿Afecta este cambio a las gráficas NVIDIA?
No de forma directa en Mesa 26.3, ya que la fusión es exclusiva para RADV. La nueva base con vk_frame_pacer facilitaría en el futuro implementar la extensión VK_NV_low_latency_2 de NVIDIA, aunque el proyecto no confirma que eso vaya a ocurrir en esta versión.
¿Cuándo estará disponible Mesa 26.3 en estable?
El lanzamiento estable de Mesa 26.3 está previsto para noviembre de 2026; la llegada a cada distribución de Linux dependerá después de sus propios tiempos de empaquetado.