GPU

¿Qué es una unidad de procesamiento gráfico (GPU)?

Una unidad de procesamiento gráfico, también conocida como procesador gráfico o GPU, es un tipo de circuito electrónico diseñado para acelerar los gráficos por computadora y el procesamiento de imágenes en una variedad de dispositivos, incluidas tarjetas gráficas, placas base, teléfonos celulares y computadoras personales (PC).

Las GPU pueden realizar cálculos matemáticos rápidamente, reduciendo el tiempo que tarda una computadora en ejecutar varios programas, una característica que convierte a las GPU en un importante habilitador de tecnologías emergentes y futuras como el aprendizaje automático (ML), la inteligencia artificial (AI) y la cadena de bloques.

Antes de la invención de las GPU en la década de 1990, los controladores gráficos de los PC y los controladores de videojuegos dependían de la unidad central de procesamiento (CPU) del ordenador para realizar sus tareas. Desde principios de la década de 1950, la CPU ha sido el procesador más importante de un ordenador, ejecutando todas las instrucciones necesarias para ejecutar un programa, como lógica, control y entrada/salida (I/O). Sin embargo, con la llegada de los juegos personales y el diseño asistido por ordenador (CAD) en la década de 1990, la industria necesitaba una forma más rápida y eficiente de combinar píxeles en un corto período de tiempo.

En 2007, Nvidia creó CUDA (Compute Unified Device Architecture), un software que dio a los desarrolladores acceso directo a la potencia de computación paralela de las GPU, permitiendo que la tecnología GPU se utilizara en una gama de aplicaciones mucho más amplia que nunca. La década de 2010 fue testigo de enormes avances en la tecnología GPU, quizá los más importantes de los cuales fueron el trazado de rayos (que genera una imagen por ordenador rastreando la dirección de la luz desde la cámara) y los núcleos tensoriales (diseñados para permitir el aprendizaje profundo).

Gracias a estos avances, las GPU han desempeñado un papel importante en la aceleración de la IA y los procesadores de aprendizaje profundo, y han ayudado a acelerar el desarrollo de aplicaciones de IA y ML. Hoy en día, además de impulsar consolas de videojuegos y software de edición, las GPU impulsan capacidades informáticas de vanguardia que son fundamentales para muchas organizaciones.

¿Cómo funciona una GPU?

Las GPU actuales utilizan muchos multiprocesadores para gestionar todas las diferentes partes de la tarea que deben realizar.

Las GPUs tienen su propia memoria de acceso rápido (RAM), un tipo específico de memoria electrónica que se utiliza para almacenar código y datos a los que el chip puede acceder y modificar según sea necesario. Las GPUs avanzadas suelen tener RAM específicamente diseñada para contener las grandes cantidades de datos necesarias para tareas de uso intensivo de cómputo, como la edición gráfica, los juegos o los casos de uso de AI/ML.

Dos memorias GPU populares son la memoria de acceso aleatorio dinámica síncrona de doble velocidad de datos para gráficos de sexta edición (GDDR6) y la GDDR6X de próxima generación. GDDR6X consume un 15 por ciento menos de energía por bit transferido que GDDR6, pero como GDDR6X es más rápida, consume más energía en general. Las iGPU pueden integrarse en la CPU de una computadora o conectarse a una ranura junto a la CPU y conectarse mediante puertos PCI Express. La iGPU puede integrarse en la CPU de la computadora o conectarse a una ranura junto a la CPU y conectarse mediante un puerto PCI Express.

¿Cuáles son los diferentes tipos de GPU? 

Hay tres tipos de GPU: GPU discretas, GPU integradas y GPU virtuales.

GPU discreta: Una GPU discreta, o dGPU, es un procesador gráfico que es independiente de la CPU del dispositivo, la cual se encarga de recibir y procesar información para que la computadora pueda funcionar correctamente. Las GPU independientes se utilizan normalmente para aplicaciones avanzadas con requisitos especializados, como edición de video, creación de contenido o juegos de alta gama. Son chips diferentes con conectores para placas separadas, que normalmente se conectan a la CPU mediante una ranura de acceso directo. una de las GPU discretas más utilizadas es la marca Intel Arc, que fue creada específicamente para la industria de los juegos de PC.

GPU integrada: Una GPU integrada o iGPU está incorporada en la infraestructura de una computadora o dispositivo, normalmente junto a la CPU. El diseño de GPU integrada fue introducido por Intel en la década de 2010. Posteriormente, fabricantes como MSI, ASUS y Nvidia se dieron cuenta de los potentes beneficios de combinar la GPU con la CPU (sin requerir que el usuario añada la GPU por sí mismo mediante una ranura PCI Express), por lo que las GPU integradas se volvieron cada vez más populares. Hoy en día, las GPU integradas siguen siendo una opción popular para usuarios de portátiles, jugadores y otras personas que ejecutan programas de uso intensivo de cómputo en PC.

GPU virtual: Una GPU virtual tiene la misma funcionalidad que una GPU discreta o integrada, pero sin el hardware. Una GPU virtual es simplemente una versión de software de una GPU creada para una instancia en la nube y puede utilizarse para ejecutar las mismas cargas de trabajo que una GPU física. Además, al no haber hardware, las GPU virtuales son más sencillas y menos costosas de mantener que los productos físicos.

¿Cuál es la diferencia entre una GPU y una CPU?

Las CPU y las GPU son similares en diseño, por ejemplo, al tener muchos núcleos y transistores para procesar tareas, pero las CPU son más versátiles que las GPU en cuanto a funcionalidad. Las GPU tienden a centrarse en una única tarea computacional específica, como el procesamiento de gráficos o el aprendizaje automático.

La CPU es el corazón y el cerebro de un sistema informático o dispositivo. La CPU recibe instrucciones generales o solicitudes de un programa o aplicación de software sobre una tarea. En cambio, la GPU realiza tareas más específicas, que a menudo implican el procesamiento rápido de imágenes y vídeo de alta resolución. Para llevar a cabo sus tareas, la GPU realiza constantemente los complejos cálculos matemáticos necesarios para la renderización de gráficos u otras funciones computacionalmente intensivas.

Una de las mayores diferencias entre las CPU y las GPU es que las CPU tienden a usar menos núcleos y realizan tareas en orden lineal, mientras que las GPU tienen cientos o incluso miles de núcleos y admiten procesamiento paralelo, lo que da como resultado velocidades de procesamiento ultrarrápidas.

Las primeras GPU se crearon para acelerar el renderizado de gráficos 3D, haciendo que las películas y las escenas de videojuegos parecieran más realistas y atractivas. El primer chip GPU, GeForce de Nvidia, se lanzó en 1999 y rápidamente fue seguido por un período de rápido crecimiento que permitió que las capacidades de las GPU se expandieran a otras áreas debido a sus capacidades de procesamiento paralelo de alta velocidad.

El procesamiento paralelo o la computación paralela es un tipo de computación que se basa en dos o más procesadores para realizar diferentes subconjuntos de una tarea informática general. Antes de la llegada de las GPUs, los ordenadores de generaciones anteriores solo podían ejecutar un programa a la vez, y a menudo tardaban horas en completar una tarea. Las capacidades de procesamiento paralelo de las GPUs permiten realizar muchos cálculos o tareas al mismo tiempo, lo que las hace más rápidas y eficientes que las CPUs presentes en ordenadores antiguos.