Unidad de procesamiento gráfico

A medida que las GPU se volvieron cada vez más programables, sus aplicaciones se ampliaron más allá del procesamiento de gráficos al cómputo de propósito general. Este enfoque, conocido como GPGPU (cómputo de propósito general en unidades de procesamiento gráfico), permite que las GPU ejecuten cargas de trabajo que no están relacionadas con los gráficos y que requieren una gran capacidad de cómputo.

Desde los componentes gráficos de las computadoras personales hasta los potentes procesadores que admiten cargas de trabajo de cómputo a gran escala, las GPU han evolucionado mucho más allá de su función original de renderizar gráficos. Actualmente, son recursos de cómputo esenciales para la inteligencia artificial (IA) y la computación de alto rendimiento (HPC).

Para los creadores de contenido profesional, las unidades de procesamiento gráfico aceleran el modelado 3D, el renderizado de animaciones, la edición de video y la producción de efectos visuales, reduciendo significativamente el tiempo necesario para completar proyectos creativos. Los grandes equipos de producción pueden utilizar estaciones de trabajo o servidores de renderizado dedicados para procesar cargas de trabajo complejas, mientras que los estudios pequeños pueden recurrir a granjas de renderizado basadas en la nube para acceder a recursos de cómputo bajo demanda y mejorar la eficiencia de producción.

En entornos empresariales y de investigación, las unidades de procesamiento gráfico se utilizan ampliamente en computación de alto rendimiento (HPC), simulaciones científicas, análisis de ingeniería y procesamiento de datos a gran escala. Dado que estas cargas de trabajo suelen implicar enormes cantidades de operaciones matemáticas que pueden ejecutarse simultáneamente, las unidades de procesamiento gráfico aprovechan sus capacidades de procesamiento paralelo para acelerar los cálculos y análisis complejos.

Con el rápido avance de la IA, las unidades de procesamiento gráfico también se han vuelto fundamentales para el entrenamiento y la inferencia de modelos. Durante el entrenamiento, los modelos de lenguaje de gran escala (LLM), los modelos multimodales y los modelos de IA generativa suelen requerir varias unidades de procesamiento gráfico que trabajen en conjunto para procesar grandes volúmenes de datos y cargas de trabajo computacionales. Una vez implementados, estos modelos también aprovechan las unidades de procesamiento gráfico para acelerar la inferencia y habilitar una amplia variedad de servicios de IA en tiempo real.

Además, la aparición de la IA de razonamiento y la IA agéntica está impulsando una demanda adicional de capacidad de cómputo para inferencia. Estos sistemas de IA suelen involucrar procesos de razonamiento más complejos, tareas de varios pasos y llamadas repetidas a modelos, lo que incrementa los recursos computacionales necesarios para la inferencia. Desde unidades de procesamiento gráfico individuales y servidores con unidades de procesamiento gráfico de nivel empresarial hasta clústeres de aceleradores gráficos a gran escala, las unidades de procesamiento gráfico se han convertido en recursos de cómputo indispensables en el centro de las fábricas de IA modernas.

Las CPU utilizan menos núcleos, pero más versátiles, capaces de procesar instrucciones complejas, controlar el sistema y ejecutar tareas que cambian rápidamente. Las GPU utilizan un gran número de núcleos optimizados para ejecutar operaciones similares en paralelo.

En los sistemas de IA, las GPU suelen encargarse del entrenamiento y la inferencia de modelos, mientras que las CPU gestionan el procesamiento de datos, los servicios de aplicaciones, el almacenamiento y la E/S de red, la orquestación de modelos y los flujos de trabajo de IA agéntica.

Por lo tanto, la pregunta no es simplemente si se debe usar una CPU o una GPU, sino con qué eficiencia dividen las cargas de trabajo e intercambian datos.

Más información:CPU vs. GPU: ¿qué procesador es el adecuado para ti?

Además de la GPU, una tarjeta gráfica normalmente incluye VRAM, una PCB, circuitos de suministro de energía, un sistema de refrigeración e interfaces de pantalla. En las computadoras personales, las GPU suelen comercializarse como tarjetas gráficas discretas.

En los centros de datos, las GPU pueden utilizar aceleradores PCIe, módulos de GPU de alta densidad o plataformas integradas de computación acelerada. Por lo tanto, en IA y HPC, GPU se refiere a un acelerador de cómputo, no simplemente a un dispositivo para mostrar gráficos.

La aceleración mediante unidades de procesamiento gráfico (GPU) también está disponible en las laptops GIGABYTE y AORUS. Desde sistemas gaming de alto rendimiento hasta laptops para creadores y PC con IA, las GPU discretas no solo son compatibles con gaming, sino también con modelado 3D, producción de video, IA generativa y otras cargas de trabajo de IA local.

Para la computación empresarial, GIGABYTE ofrece una amplia gama de plataformas de servidores con GPU y aceleradores de IA compatibles con distintos proveedores, especificaciones y factores de forma, desde aceleradores PCIe y módulos de alta densidad hasta plataformas de computación de IA a gran escala para entrenamiento, inferencia, HPC, gemelos digitales e investigación científica.

Estas plataformas también se utilizan en investigaciones científicas reales. El CERN ha implementado servidores con GPU de GIGABYTE para respaldar el análisis de datos del Gran Colisionador de Hadrones, mientras que el Observatorio Lowell ha utilizado sistemas GIGABYTE para investigar exoplanetas. La computación con GPU ha evolucionado considerablemente: pasó de las primeras cargas de trabajo GPGPU en un solo servidor a los grandes clústeres actuales, conectados mediante interconexiones de alta velocidad.

Para implementaciones de fábricas de IA, GIGAPOD integra servidores con GPU, redes de alta velocidad, almacenamiento, refrigeración y GIGABYTE POD Manager (GPM), lo que permite escalar la computación con GPU desde sistemas personales y servidores individuales hasta infraestructura de IA a escala de rack y de clúster.