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 para abarcar la computación de propósito general. Este enfoque, conocido como GPGPU (computación de propósito general en unidades de procesamiento gráfico), permite a las GPU gestionar cargas de trabajo no relacionadas con los gráficos que requieren una gran capacidad de cálculo.

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

Para los creadores de contenido profesional, las GPU aceleran el modelado 3D, el renderizado de animaciones, la edición de vídeo 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 gestionar cargas de trabajo complejas, mientras que los estudios más pequeños pueden recurrir a granjas de renderizado basadas en la nube para acceder a recursos de computación bajo demanda y mejorar la eficiencia de la producción.

En entornos empresariales y de investigación, las GPU 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 GPU aprovechan sus capacidades de procesamiento paralelo para acelerar cálculos y análisis complejos.

Con el rápido avance de la IA, las GPU también se han vuelto fundamentales para el entrenamiento y la inferencia de modelos. Durante el entrenamiento, los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), los modelos multimodales y los modelos de IA generativa suelen requerir varias GPU trabajando conjuntamente para procesar conjuntos de datos y cargas de trabajo computacionales masivos. Una vez implementados estos modelos, las GPU también aceleran la inferencia, lo que permite ofrecer 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 computación para inferencia. Estos sistemas de IA suelen implicar 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 GPU individuales y servidores GPU de nivel empresarial hasta clústeres de aceleradores GPU a gran escala, las GPU se han convertido en recursos de computación indispensables en el núcleo de las fábricas de IA modernas.

Las CPU utilizan menos núcleos, pero más versátiles, capaces de gestionar instrucciones complejas, el control del sistema y 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 las 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 cuestión no es simplemente elegir entre CPU o GPU, sino determinar con qué eficiencia dividen las cargas de trabajo e intercambian datos.

Más información:CPU frente a GPU: ¿qué procesador es el adecuado para ti?

Además de la GPU, una tarjeta gráfica suele incluir VRAM, una PCB, circuitos de alimentación, un sistema de refrigeración e interfaces de pantalla. En los ordenadores personales, las GPU suelen comercializarse como tarjetas gráficas discretas.

En los centros de datos, las GPU pueden presentarse en su lugar como aceleradores PCIe, módulos de GPU de alta densidad o plataformas integradas de computación acelerada. En los ámbitos de la IA y la computación de alto rendimiento (HPC), GPU hace referencia, por tanto, a un acelerador de cómputo y no simplemente a un dispositivo para mostrar gráficos.

La aceleración mediante GPU también está presente en los portátiles GIGABYTE y AORUS. Desde sistemas gaming de alto rendimiento hasta portátiles para creadores y PC con IA, las GPU dedicadas no solo permiten jugar, sino también realizar tareas de modelado 3D, producción de vídeo, IA generativa y otras cargas de trabajo de IA local.

Para la informática empresarial, GIGABYTE ofrece una amplia gama de plataformas de servidores con GPU y aceleradores de IA compatibles con distintos proveedores, especificaciones y formatos, 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 proyectos reales de investigación científica. 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 mediante GPU ha evolucionado considerablemente: de las primeras cargas de trabajo GPGPU ejecutadas en un único servidor a los grandes clústeres actuales conectados mediante interconexiones de alta velocidad.

Para las 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 mediante GPU desde sistemas personales y servidores individuales hasta infraestructuras de IA a escala de rack y de clúster.