Diseñada para el procesamiento paralelo, una GPU se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, incluidos los gráficos y el renderizado de vídeo. Aunque son más conocidas por sus capacidades en videojuegos, las GPU son cada vez más populares para su uso en producción creativa e inteligencia artificial (IA). Descubre en el presente artículo sus distintos usos y aplicaciones y su relación con los data centers.
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¿Qué es una GPU?
A una GPU (por sus siglas en inglés, Unidad de Procesamiento Gráfico), a veces se las llama tarjetas gráficas o tarjetas de vídeo. Como su nombre indica, su diseño original se hizo para procesar gráficos, incluidas imágenes y vídeos, de modo que la CPU pudiera centrarse en otras tareas. Pero, con el paso del tiempo, se ha demostrado que es excelente para algo más que renderizar imágenes y vídeos: son el motor de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático, y mucho más. Las GPU eliminan posibles cuellos de botella en el procesamiento para ofrecer resultados más rápidos, más capacidades y una experiencia de usuario mejorada.
Por qué son importantes
Hasta hace un tiempo, el machine learning era lento, impreciso e inadecuado para muchas de las aplicaciones actuales. La inclusión y utilización de las GPU supuso una diferencia notable para las grandes redes neuronales. El Deep learning descubrió soluciones para el procesamiento de imágenes y vídeo, facilitando la conducción autónoma o el reconocimiento facial.
Origen e historia
En la década de los setentas, el término GPU, describía una unidad de procesamiento programable que funcionaba independientemente de la CPU y era responsable de la manipulación y salida de gráficos. En 1994, Sony utilizó el término para referirse a la unidad gráfica diseñada por Toshiba para la consola PlayStation. Posteriormente, el acrónimo fue popularizado por Nvidia en el año 1999, cuando comercializó la GeForce 256 como “la primera GPU del mundo”.
¿Es lo mismo GPU y tarjeta gráfica?
La principal diferencia es que la GPU es un chip que procesa los datos gráficos, mientras que la tarjeta gráfica es un componente físico que alberga la GPU y otros componentes necesarios, como la memoria de vídeo, los sistemas de refrigeración y los conectores de alimentación. Una tarjeta gráfica es esencialmente una tarjeta de expansión que añade potencia de procesamiento gráfico adicional a un sistema informático.
Relación entre GPU y deep learning
Las Unidades de Procesamiento Gráfico pueden realizar múltiples cálculos simultáneos. Esto permite distribuir los procesos de formación y puede acelerar considerablemente las operaciones de aprendizaje automático. Con las GPU, es posible acumular muchos núcleos que utilizan menos recursos sin sacrificar la eficiencia o la potencia.
Al diseñar su arquitectura de deep learning o aprendizaje profundo, la decisión de incluir GPU depende de varios factores:
- Ancho de banda de memoria: Puede proporcionar el ancho de banda necesario para dar cabida a grandes conjuntos de datos. Esto se debe a que incluyen memoria RAM de vídeo (VRAM) dedicada, lo que permite conservar la memoria de la CPU para otras tareas.
- Tamaño de los conjuntos de datos: las GPU en paralelo pueden escalar más fácilmente que las CPU, lo que permite procesar conjuntos de datos masivos con mayor rapidez. Cuanto mayor sea el tamaño de los conjuntos de datos, mayores serán sus ventajas.
- Optimización: una desventaja es que la optimización de tareas individuales de larga duración a veces resulta más difícil que con las CPU.
Diferencias entre GPU y CPU
Las GPU se desarrollaron para descargar a las CPU de las complejas tareas en las aplicaciones gráficas. Una GPU realiza los cálculos relacionados con los gráficos muy rápidamente y en paralelo para permitir un renderizado rápido y fluido del contenido en la pantalla del ordenador. Como la GPU se encarga de los cálculos, la CPU queda libre para manejar todo lo demás que no esté relacionado con la aplicación gráfica.
Una GPU puede encontrarse integrada con una CPU en el mismo circuito electrónico: en una tarjeta gráfica o en la placa base de un PC o servidor. La construcción de ambas es bastante similar. Sin embargo, las CPU se utilizan para responder y procesar las instrucciones básicas que mueven un ordenador, mientras que las GPU están diseñadas específicamente para renderizar con rapidez imágenes y vídeo de alta resolución.
Ambos procesadores están disponibles con distintos números de núcleos y transistores. El núcleo puede considerarse como el procesador dentro del procesador. Cada núcleo puede procesar sus propias tareas, o hilos. Una CPU utiliza menos núcleos y realiza las tareas de forma secuencial. Una GPU, por el contrario, puede tener cientos o miles de núcleos, lo que permite el procesamiento paralelo y la salida de gráficos a muy altas velocidades.
Cómo funciona
Funcionan mediante un método denominado procesamiento paralelo, en el que varios procesadores manejan partes separadas de una misma tarea. Una GPU también tendrá su propia RAM para almacenar los datos que está procesando. Esta RAM está diseñada específicamente para almacenar las grandes cantidades de información que llegan a la GPU en casos de uso gráfico muy intensivo.
En el caso de las aplicaciones gráficas, la CPU envía instrucciones a la Unidad de Procesamiento Gráfico para dibujar el contenido gráfico en la pantalla. La GPU ejecuta las instrucciones en paralelo y a gran velocidad para mostrar el contenido en el dispositivo, un proceso conocido como canal de gráficos o renderizado.
Tipos de GPU
Existen diferentes tipos de unidades de procesamiento gráfico según cómo y dónde se instalan. Realmente, en todos los casos, tienen el mismo funcionamiento y características básicas, pero tienen ciertas particularidades.
GPU separadas
Existen como un chip totalmente dedicado a la tarea en cuestión. Si bien esa tarea ha sido tradicionalmente gráfica, ahora las GPU separadas se pueden utilizar como procesamiento dedicado para otras tareas, como el machine learning o la simulación compleja. Si se usa para gráficos, la GPU normalmente se encuentra en una tarjeta gráfica que se inserta en una placa base. Para otras tareas, puede encontrarse en una tarjeta o ranura diferente en la propia placa base directamente.
GPU virtuales
Se trata de una tecnología que permite que varias máquinas virtuales o usuarios ejecuten aplicaciones con uso intensivo de gráficos simultáneamente en un procesador de gráficos físico compartido. La clave de las GPU virtuales está en el software.
GPU discreta
Es una tarjeta gráfica independiente que se instala en un sistema informático separado de la unidad de procesamiento central (CPU). Se denomina “discreto” porque es un componente distinto y separado, en lugar de GPU regulares e integradas, que están integradas en el mismo chip que la CPU y carecen de memoria dedicada.
GPU integradas
Integradas directamente en la CPU, las GPU integradas suelen encontrarse en portátiles y sistemas de sobremesa más pequeños y ligeros. La diferencia entre gráficos integrados y GPU es que las GPU integradas pueden realizar tareas gráficas básicas y reproducir vídeo, pero suelen ser menos potentes que las tarjetas gráficas dedicadas.
Usos y aplicaciones
Aunque las Unidades de Procesamiento Gráfico se utilizan habitualmente para renderizar los gráficos de los videojuegos, tienen otros usos que van más allá. Y es que pueden utilizarse para la edición de vídeo, el renderizado de gráficos 3D y mucho más. Con un alto rendimiento de procesamiento, pueden procesar más datos que sus homólogas de unidad central de procesamiento (CPU), lo que las hace especialmente adecuadas para tareas muy exigentes como las que citamos a continuación.
Sector de los videojuegos
Los gráficos de juegos siempre han sido un área de aplicación tradicional, porque pueden proporcionar a los desarrolladores de juegos renderizado en tiempo real de imágenes de calidad cinematográfica para mejorar la experiencia de uso. La estructura básica de cálculo paralelo de la GPU puede realizar cálculos masivos de datos, puesto que la velocidad de acceso es rápida.
GPU, Machine learning e IA
Al emplear los proyectos de IA y ML con GPU en lugar de otro hardware se puede redefinir el concepto y ejecución de las aplicaciones centradas en los datos. Este cambio ha permitido a desarrolladores y empresas aprovechar las nuevas posibilidades de las soluciones basadas en IA. El diseño especializado de las GPU proporciona la velocidad y eficiencia necesarias para los intrincados cálculos que requieren los algoritmos de inteligencia artificial y machine learning.
Criptomonedas y blockchain
Las criptomonedas, como Bitcoin, se basan en complejos cálculos matemáticos para validar las transacciones en las redes blockchain. Las GPU destacan por paralelizar estos cálculos, lo que proporciona una poderosa herramienta para una minería eficiente y competitiva. Si bien ha surgido hardware especializado (ASIC) en este dominio, las Unidades de Procesamiento Gráfico siguen siendo accesibles y versátiles para diversos esfuerzos de minería de criptomonedas y blockchain.
Modelado y simulación financiera
En el sector financiero, donde los modelos matemáticos complejos y las simulaciones son esenciales para la evaluación de riesgos y la toma de decisiones, las GPU ofrecen un aumento significativo en la velocidad de procesamiento. Los analistas financieros utilizan cálculos acelerados para ejecutar modelos complejos, realizar simulaciones y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. Esto acelera el ritmo del análisis financiero y contribuye a una toma de decisiones más informada.
Edge computing
En los escenarios de edge computing, los chips de IA se encargan principalmente de las tareas de inferencia, y los resultados de la inferencia se obtienen sustituyendo los datos recogidos por los sensores (matrices de micrófonos, cámaras, etc.) del dispositivo terminal en el modelo entrenado para la inferencia. Como chip de IA de propósito general más maduro, la GPU se beneficiará de una amplia gama de escenarios de edge computing.
Las GPU y los Data Centers: importancia
Las GPU de los centros de datos pueden ofrecer un mejor soporte para operaciones paralelas, IA, medios, análisis de medios y soluciones de renderizado 3D. Esto hace que las unidades de procesamiento gráfico sean esenciales para casos de uso avanzados como el aprendizaje automático, el modelado o el renderizado 3D para juegos en la nube y otras ofertas de contenidos.
Así pues, desempeñan un papel crucial en los centros de datos, ya que permiten un alto rendimiento computacional, aceleran las tareas de IA y ML y facilitan el procesamiento de vídeo y gráficos, además de las aplicaciones de cálculo científico y simulación.
