GPU (Graphics Processing Unit)
Unidad de procesamiento gráfico
¿Qué es una GPU (unidad de procesamiento gráfico)?
La GPU, sigla de unidad de procesamiento gráfico, es un procesador especializado diseñado para el procesamiento paralelo de alta velocidad. Históricamente, las GPU se desarrollaron como una alternativa más económica a las costosas CPU y se utilizaban principalmente para renderizar gráficos en videojuegos. En los últimos años, científicos e ingenieros han descubierto que el uso de GPU puede acelerar la ejecución de muchas tareas informáticas. Las GPU que se utilizan para fines distintos de la generación de gráficos se denominan a veces GPGPU. La computación de alto rendimiento (HPC), la inteligencia artificial y muchos otros avances extraordinarios han sido posibles gracias al uso de servidores equipados con un gran número de GPGPU.
¿Cuál es la diferencia entre una GPU, una CPU y una tarjeta gráfica?
．GPU frente a CPU
Las GPU (unidades de procesamiento gráfico) son similares a las CPU (unidades centrales de procesamiento) en el sentido de que ambas son procesadores, pero difieren en muchos otros aspectos fundamentales. En comparación con una CPU, una GPU suele tener unidades de control y unidades aritmético-lógicas (ALU) menos complejas, así como cachés más pequeñas. Esta estructura paralela más sencilla y especializada permite a las GPU disponer de un número de núcleos mucho mayor que las CPU, que son más complejas.
Por ejemplo, las CPU ARM tienen más núcleos que sus equivalentes x86 porque adoptan la arquitectura RISC, pero incluso estas se limitan a unos pocos cientos de núcleos, mientras que una GPU puede admitir miles. En definitiva, una CPU es de propósito general y puede abordar prácticamente cualquier tarea informática gracias a su completo conjunto de herramientas, mientras que una GPU es especialmente eficaz para ejecutar determinadas tareas con gran rapidez, gracias a que dispone de un número mucho mayor de versiones simplificadas de esas mismas herramientas. Entre estas tareas se incluyen la generación de los gráficos que vemos en las pantallas de nuestros equipos y el procesamiento de la enorme cantidad de datos gráficos que se utilizan en el entrenamiento de la IA.
Más información:CPU frente a GPU: ¿qué procesador es el adecuado para ti?
．GPU frente a tarjeta gráfica
Los avances tecnológicos han propiciado la aparición de tarjetas gráficas discretas o dedicadas, a las que a menudo también se denomina GPU, aunque esto es incorrecto: en realidad, son tarjetas de expansión cuyo componente central es una GPU. Las tarjetas gráficas proporcionan a las GPU soporte adicional mediante memoria dedicada, disipadores de calor y otros componentes. Por este motivo, las GPU discretas suelen ofrecer un rendimiento superior al de las GPU integradas en las placas base o las CPU. Por ello, las tarjetas gráficas se han convertido en un elemento esencial de los sectores de los esports y los videojuegos.
Las GPU (unidades de procesamiento gráfico) son similares a las CPU (unidades centrales de procesamiento) en el sentido de que ambas son procesadores, pero difieren en muchos otros aspectos fundamentales. En comparación con una CPU, una GPU suele tener unidades de control y unidades aritmético-lógicas (ALU) menos complejas, así como cachés más pequeñas. Esta estructura paralela más sencilla y especializada permite a las GPU disponer de un número de núcleos mucho mayor que las CPU, que son más complejas.
Por ejemplo, las CPU ARM tienen más núcleos que sus equivalentes x86 porque adoptan la arquitectura RISC, pero incluso estas se limitan a unos pocos cientos de núcleos, mientras que una GPU puede admitir miles. En definitiva, una CPU es de propósito general y puede abordar prácticamente cualquier tarea informática gracias a su completo conjunto de herramientas, mientras que una GPU es especialmente eficaz para ejecutar determinadas tareas con gran rapidez, gracias a que dispone de un número mucho mayor de versiones simplificadas de esas mismas herramientas. Entre estas tareas se incluyen la generación de los gráficos que vemos en las pantallas de nuestros equipos y el procesamiento de la enorme cantidad de datos gráficos que se utilizan en el entrenamiento de la IA.
Más información:CPU frente a GPU: ¿qué procesador es el adecuado para ti?
．GPU frente a tarjeta gráfica
Los avances tecnológicos han propiciado la aparición de tarjetas gráficas discretas o dedicadas, a las que a menudo también se denomina GPU, aunque esto es incorrecto: en realidad, son tarjetas de expansión cuyo componente central es una GPU. Las tarjetas gráficas proporcionan a las GPU soporte adicional mediante memoria dedicada, disipadores de calor y otros componentes. Por este motivo, las GPU discretas suelen ofrecer un rendimiento superior al de las GPU integradas en las placas base o las CPU. Por ello, las tarjetas gráficas se han convertido en un elemento esencial de los sectores de los esports y los videojuegos.
¿Por qué es tan importante la unidad de procesamiento gráfico?
En el mercado de consumo, una buena unidad de procesamiento gráfico (en forma de una tarjeta gráfica de gama alta) se ha convertido en un componente imprescindible para disfrutar de una experiencia inmersiva al jugar o ver contenido multimedia. La minería de criptomonedas también provocó un fuerte aumento de la demanda de unidades de procesamiento gráfico.
Como se ha mencionado anteriormente, las unidades de procesamiento gráfico son esenciales para los videojuegos y los deportes electrónicos, ya que su estructura paralela especializada permite representar imágenes de alta calidad en pantalla con gran rapidez. Esto hace posibles efectos visuales fotorrealistas, frecuencias de actualización más altas, mayores tasas de fotogramas por segundo (FPS) y una experiencia de juego extremadamente fluida a altas resoluciones. Estas mismas características también resultan idóneas para renderizar gráficos por ordenador y crear contenido visual. Para animadores y artistas visuales, disponer de una unidad de procesamiento gráfico potente puede acelerar enormemente el proceso creativo. La demanda de computación mediante unidades de procesamiento gráfico es tan elevada que los profesionales creativos optan por configurar sus propias estaciones de trabajo o servidores en sus estudios, o contratan los servicios de una granja de renderizado remota para plasmar sus ideas de forma más eficiente.
En el caso de las unidades de procesamiento gráfico (o GPGPU) instaladas en servidores para ayudar con tareas de computación, las posibilidades son infinitas. La visión por computador, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son solo algunas de las aplicaciones en las que las unidades de procesamiento gráfico ofrecen un rendimiento excelente. La IA generativa, el proceso mediante el cual la inteligencia artificial genera textos o imágenes, fue posible gracias a la computación mediante unidades de procesamiento gráfico. Las unidades de procesamiento gráfico pueden utilizarse tanto para el entrenamiento de modelos de IA como para la inferencia de IA, aunque resultan especialmente importantes para el primero, ya que la enorme cantidad de datos que el modelo de IA debe «estudiar» puede procesarse de forma más eficaz mediante computación paralela. Cada vez más líderes del sector ofrecen soluciones integrales que combinan hardware y software para ayudar a distintos mercados verticales a aprovechar las ventajas de las unidades de procesamiento gráfico, ya sea en la industria manufacturera, el transporte, la atención sanitaria, la educación o el entretenimiento.
Como se ha mencionado anteriormente, las unidades de procesamiento gráfico son esenciales para los videojuegos y los deportes electrónicos, ya que su estructura paralela especializada permite representar imágenes de alta calidad en pantalla con gran rapidez. Esto hace posibles efectos visuales fotorrealistas, frecuencias de actualización más altas, mayores tasas de fotogramas por segundo (FPS) y una experiencia de juego extremadamente fluida a altas resoluciones. Estas mismas características también resultan idóneas para renderizar gráficos por ordenador y crear contenido visual. Para animadores y artistas visuales, disponer de una unidad de procesamiento gráfico potente puede acelerar enormemente el proceso creativo. La demanda de computación mediante unidades de procesamiento gráfico es tan elevada que los profesionales creativos optan por configurar sus propias estaciones de trabajo o servidores en sus estudios, o contratan los servicios de una granja de renderizado remota para plasmar sus ideas de forma más eficiente.
En el caso de las unidades de procesamiento gráfico (o GPGPU) instaladas en servidores para ayudar con tareas de computación, las posibilidades son infinitas. La visión por computador, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son solo algunas de las aplicaciones en las que las unidades de procesamiento gráfico ofrecen un rendimiento excelente. La IA generativa, el proceso mediante el cual la inteligencia artificial genera textos o imágenes, fue posible gracias a la computación mediante unidades de procesamiento gráfico. Las unidades de procesamiento gráfico pueden utilizarse tanto para el entrenamiento de modelos de IA como para la inferencia de IA, aunque resultan especialmente importantes para el primero, ya que la enorme cantidad de datos que el modelo de IA debe «estudiar» puede procesarse de forma más eficaz mediante computación paralela. Cada vez más líderes del sector ofrecen soluciones integrales que combinan hardware y software para ayudar a distintos mercados verticales a aprovechar las ventajas de las unidades de procesamiento gráfico, ya sea en la industria manufacturera, el transporte, la atención sanitaria, la educación o el entretenimiento.
¿Cómo puede ayudar GIGABYTE?
GIGABYTE es líder del sector en el mercado de las tarjetas gráficas dedicadas, con una amplia gama de productos que incorpora GPU de marcas líderes como AMD y NVIDIA. Las GPU utilizadas en los productos informáticos de GIGABYTE, como los portátiles AORUS y AERO, también ofrecen un rendimiento excepcional.
Las tarjetas gráficas de GIGABYTE se dividen principalmente en cuatro líneas de productos: AORUS, AERO, EAGLE y GAMING. La serie AORUS está diseñada para el gaming de PC de gama alta e incorpora funciones innovadoras para obtener el máximo rendimiento de las GPU, como el sistema de refrigeración líquida Waterforce, que disipa el calor generado por las GPU mediante refrigerante líquido. Las series GAMING y EAGLE son tarjetas gráficas convencionales que ofrecen un equilibrio entre rendimiento y precio. Por su parte, la serie AERO está dirigida a profesionales creativos que utilizan GPU para renderizar gráficos, editar vídeos y crear contenido.
Además, GIGABYTE se dedica a explorar el potencial de la computación heterogénea —la combinación de CPU y GPU— en servidores utilizados por empresas e instituciones de investigación. Los servidores GPU de la serie G constituyen una línea completa de productos que ofrece diseños de GPU escalables y de alta densidad, idóneos para el análisis de datos y la investigación científica. Por citar solo algunos ejemplos, la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN) utiliza el modelo G482-Z51 de GIGABYTE para realizar investigaciones de física cuántica con el Gran Colisionador de Hadrones (LHC). El Observatorio Lowell, en Arizona (EE. UU.), donde se descubrió Plutón por primera vez en 1894, utiliza el modelo G482-Z50 de GIGABYTE para ayudar a buscar una «Tierra gemela» en el espacio exterior. Los servidores de la serie G593 se encuentran entre los servidores de IA más potentes del planeta. Combinan las CPU más recientes de AMD (en el G593-ZD2) o Intel (en el G593-SD0) con NVIDIA HGX H100 8-GPU, un potente módulo de computación que aporta aceleración mediante GPU al entrenamiento de modelos de IA. Siempre que haya descubrimientos revolucionarios que realizar o inventos que crear, las GPU —y los servidores que las respaldan— desempeñan un papel fundamental.
Las tarjetas gráficas de GIGABYTE se dividen principalmente en cuatro líneas de productos: AORUS, AERO, EAGLE y GAMING. La serie AORUS está diseñada para el gaming de PC de gama alta e incorpora funciones innovadoras para obtener el máximo rendimiento de las GPU, como el sistema de refrigeración líquida Waterforce, que disipa el calor generado por las GPU mediante refrigerante líquido. Las series GAMING y EAGLE son tarjetas gráficas convencionales que ofrecen un equilibrio entre rendimiento y precio. Por su parte, la serie AERO está dirigida a profesionales creativos que utilizan GPU para renderizar gráficos, editar vídeos y crear contenido.
Además, GIGABYTE se dedica a explorar el potencial de la computación heterogénea —la combinación de CPU y GPU— en servidores utilizados por empresas e instituciones de investigación. Los servidores GPU de la serie G constituyen una línea completa de productos que ofrece diseños de GPU escalables y de alta densidad, idóneos para el análisis de datos y la investigación científica. Por citar solo algunos ejemplos, la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN) utiliza el modelo G482-Z51 de GIGABYTE para realizar investigaciones de física cuántica con el Gran Colisionador de Hadrones (LHC). El Observatorio Lowell, en Arizona (EE. UU.), donde se descubrió Plutón por primera vez en 1894, utiliza el modelo G482-Z50 de GIGABYTE para ayudar a buscar una «Tierra gemela» en el espacio exterior. Los servidores de la serie G593 se encuentran entre los servidores de IA más potentes del planeta. Combinan las CPU más recientes de AMD (en el G593-ZD2) o Intel (en el G593-SD0) con NVIDIA HGX H100 8-GPU, un potente módulo de computación que aporta aceleración mediante GPU al entrenamiento de modelos de IA. Siempre que haya descubrimientos revolucionarios que realizar o inventos que crear, las GPU —y los servidores que las respaldan— desempeñan un papel fundamental.
