GPU (Graphics Processing Unit)
Unidad de procesamiento gráfico
¿Qué es una unidad de procesamiento gráfico (GPU)?
La unidad de procesamiento gráfico (GPU) es un procesador especializado diseñado para realizar procesamiento paralelo a alta velocidad. Históricamente, las GPU se desarrollaron como una alternativa de menor costo frente a las costosas CPU. Originalmente, 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 de cómputo. A las GPU que se utilizan para fines distintos de la generación de gráficos a veces se les denomina 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 una gran cantidad de GPGPU.
¿Cuál es la diferencia entre una GPU, una CPU y una tarjeta gráfica?
．GPU vs. 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 simple y especializada permite que las GPU tengan una cantidad mucho mayor de núcleos que las CPU, que son más complejas.
Por ejemplo, las CPU ARM tienen más núcleos que sus contrapartes x86 porque adoptan la arquitectura RISC, pero incluso estas suelen limitarse a unos cuantos cientos de núcleos, mientras que una GPU puede admitir miles. En consecuencia, aunque una CPU es de propósito general y puede encargarse prácticamente de cualquier tarea informática gracias a su amplio conjunto de herramientas, una GPU es muy eficiente para realizar determinadas tareas con gran rapidez, ya que cuenta con una mayor cantidad de versiones simplificadas de esas mismas herramientas. Entre dichas tareas se incluyen la generación de los gráficos que vemos en las pantallas de nuestras PC y el procesamiento de la enorme cantidad de datos gráficos utilizados en el entrenamiento de la IA.
Más información:CPU vs. GPU: ¿qué procesador es el adecuado para ti?
．GPU vs. tarjeta gráfica
Los avances tecnológicos han impulsado el desarrollo de las tarjetas gráficas discretas o dedicadas, a las que con frecuencia también se les llama GPU, aunque esto es incorrecto: en realidad, son tarjetas de expansión que tienen una GPU como componente principal. Las tarjetas gráficas proporcionan a las GPU soporte adicional mediante memoria dedicada, disipadores de calor y otros componentes. Por eso, las GPU discretas generalmente superan en rendimiento a las GPU integradas en las tarjetas madre o las CPU. Por esta razón, las tarjetas gráficas se han convertido en un elemento fundamental de la industria 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 simple y especializada permite que las GPU tengan una cantidad mucho mayor de núcleos que las CPU, que son más complejas.
Por ejemplo, las CPU ARM tienen más núcleos que sus contrapartes x86 porque adoptan la arquitectura RISC, pero incluso estas suelen limitarse a unos cuantos cientos de núcleos, mientras que una GPU puede admitir miles. En consecuencia, aunque una CPU es de propósito general y puede encargarse prácticamente de cualquier tarea informática gracias a su amplio conjunto de herramientas, una GPU es muy eficiente para realizar determinadas tareas con gran rapidez, ya que cuenta con una mayor cantidad de versiones simplificadas de esas mismas herramientas. Entre dichas tareas se incluyen la generación de los gráficos que vemos en las pantallas de nuestras PC y el procesamiento de la enorme cantidad de datos gráficos utilizados en el entrenamiento de la IA.
Más información:CPU vs. GPU: ¿qué procesador es el adecuado para ti?
．GPU vs. tarjeta gráfica
Los avances tecnológicos han impulsado el desarrollo de las tarjetas gráficas discretas o dedicadas, a las que con frecuencia también se les llama GPU, aunque esto es incorrecto: en realidad, son tarjetas de expansión que tienen una GPU como componente principal. Las tarjetas gráficas proporcionan a las GPU soporte adicional mediante memoria dedicada, disipadores de calor y otros componentes. Por eso, las GPU discretas generalmente superan en rendimiento a las GPU integradas en las tarjetas madre o las CPU. Por esta razón, las tarjetas gráficas se han convertido en un elemento fundamental de la industria de los esports y los videojuegos.
¿Por qué es tan importante la unidad de procesamiento gráfico?
En el mercado de consumo, una buena GPU (en forma de una tarjeta gráfica de alta gama) se ha convertido en un componente indispensable para disfrutar de una experiencia inmersiva al jugar videojuegos o ver contenido multimedia. La minería de criptomonedas también provocó un aumento considerable en la demanda de GPU.
Como se mencionó anteriormente, las GPU son esenciales para los videojuegos y los esports porque su estructura paralela especializada puede renderizar imágenes de alta calidad en pantalla con gran rapidez. Esto permite obtener efectos visuales fotorrealistas, mayores tasas de actualización, velocidades de fotogramas más altas (FPS) y una experiencia de juego sumamente fluida en resoluciones elevadas. Estas mismas características son ideales para renderizar gráficos por computadora y crear contenido visual; para animadores y artistas visuales, contar con una GPU potente puede acelerar enormemente el proceso creativo. La demanda de capacidad de cómputo basada en GPU es tan alta que los profesionales creativos suelen instalar sus propias estaciones de trabajo o servidores en sus estudios, o contratar los servicios de una granja de renderizado remota para convertir sus ideas en realidad de manera más eficiente.
En el caso de las GPU (o GPGPU) instaladas en servidores para ayudar con tareas de cómputo, las posibilidades son prácticamente ilimitadas. La visión por computadora, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son solo algunas de las aplicaciones en las que las GPU ofrecen un excelente desempeño. La IA generativa, el proceso mediante el cual la inteligencia artificial genera textos o imágenes, fue posible gracias al cómputo basado en GPU. Las GPU pueden utilizarse tanto para el entrenamiento de modelos de IA como para la inferencia de IA, especialmente para el primero, ya que la enorme cantidad de datos masivos que el modelo de IA debe "estudiar" se puede procesar con mayor eficacia mediante el cómputo paralelo. Cada vez más líderes de la industria ofrecen soluciones integrales que combinan hardware y software para ayudar a diversos sectores a aprovechar los beneficios de las GPU, como manufactura, transporte, atención médica, educación y entretenimiento.
Como se mencionó anteriormente, las GPU son esenciales para los videojuegos y los esports porque su estructura paralela especializada puede renderizar imágenes de alta calidad en pantalla con gran rapidez. Esto permite obtener efectos visuales fotorrealistas, mayores tasas de actualización, velocidades de fotogramas más altas (FPS) y una experiencia de juego sumamente fluida en resoluciones elevadas. Estas mismas características son ideales para renderizar gráficos por computadora y crear contenido visual; para animadores y artistas visuales, contar con una GPU potente puede acelerar enormemente el proceso creativo. La demanda de capacidad de cómputo basada en GPU es tan alta que los profesionales creativos suelen instalar sus propias estaciones de trabajo o servidores en sus estudios, o contratar los servicios de una granja de renderizado remota para convertir sus ideas en realidad de manera más eficiente.
En el caso de las GPU (o GPGPU) instaladas en servidores para ayudar con tareas de cómputo, las posibilidades son prácticamente ilimitadas. La visión por computadora, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son solo algunas de las aplicaciones en las que las GPU ofrecen un excelente desempeño. La IA generativa, el proceso mediante el cual la inteligencia artificial genera textos o imágenes, fue posible gracias al cómputo basado en GPU. Las GPU pueden utilizarse tanto para el entrenamiento de modelos de IA como para la inferencia de IA, especialmente para el primero, ya que la enorme cantidad de datos masivos que el modelo de IA debe "estudiar" se puede procesar con mayor eficacia mediante el cómputo paralelo. Cada vez más líderes de la industria ofrecen soluciones integrales que combinan hardware y software para ayudar a diversos sectores a aprovechar los beneficios de las GPU, como manufactura, transporte, atención médica, educación y entretenimiento.
¿Cómo contribuye GIGABYTE?
GIGABYTE es líder del sector en el mercado de tarjetas gráficas dedicadas, con una amplia línea de productos que incorpora GPU de marcas líderes como AMD y NVIDIA. Las GPU utilizadas en los productos de cómputo de GIGABYTE, como las laptops AORUS y AERO, también ofrecen un rendimiento extraordinario.
Las tarjetas gráficas de GIGABYTE se dividen principalmente en cuatro líneas de productos: AORUS, AERO, EAGLE y GAMING. La serie AORUS está diseñada para gaming de alto nivel en PC e incorpora funciones innovadoras para aprovechar al máximo el rendimiento de las GPU, como el sistema de refrigeración líquida Waterforce, que disipa el calor generado por las GPU mediante un líquido refrigerante. Las series GAMING y EAGLE son tarjetas gráficas de gama media que equilibran rendimiento y precio. Por otro lado, la serie AERO está dirigida a profesionales creativos que utilizan GPU para renderizar gráficos, editar videos y crear contenido.
Además, GIGABYTE se dedica a explorar el potencial del cómputo heterogéneo —la combinación de CPU y GPU— en servidores utilizados por empresas e institutos de investigación. Los servidores GPU de la serie G conforman una línea completa de productos que ofrece diseños de GPU escalables y de alta densidad, ideales para análisis de datos e investigación científica. Por mencionar algunos ejemplos, la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN) utiliza el G482-Z51 de GIGABYTE para realizar investigaciones de física cuántica con el Gran Colisionador de Hadrones (LHC). El Observatorio Lowell en Arizona, Estados Unidos, donde Plutón fue descubierto por primera vez en 1894, utiliza el G482-Z50 de GIGABYTE para ayudar en la búsqueda de 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 los procesadores más recientes de AMD (en el G593-ZD2) o Intel (en el G593-SD0) con NVIDIA HGX H100 8-GPU, un potente módulo de cómputo que proporciona aceleración mediante GPU para el entrenamiento de modelos de IA. Siempre que haya descubrimientos revolucionarios por realizar o inventos por 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 gaming de alto nivel en PC e incorpora funciones innovadoras para aprovechar al máximo el rendimiento de las GPU, como el sistema de refrigeración líquida Waterforce, que disipa el calor generado por las GPU mediante un líquido refrigerante. Las series GAMING y EAGLE son tarjetas gráficas de gama media que equilibran rendimiento y precio. Por otro lado, la serie AERO está dirigida a profesionales creativos que utilizan GPU para renderizar gráficos, editar videos y crear contenido.
Además, GIGABYTE se dedica a explorar el potencial del cómputo heterogéneo —la combinación de CPU y GPU— en servidores utilizados por empresas e institutos de investigación. Los servidores GPU de la serie G conforman una línea completa de productos que ofrece diseños de GPU escalables y de alta densidad, ideales para análisis de datos e investigación científica. Por mencionar algunos ejemplos, la Organización Europea para la Investigación Nuclear (CERN) utiliza el G482-Z51 de GIGABYTE para realizar investigaciones de física cuántica con el Gran Colisionador de Hadrones (LHC). El Observatorio Lowell en Arizona, Estados Unidos, donde Plutón fue descubierto por primera vez en 1894, utiliza el G482-Z50 de GIGABYTE para ayudar en la búsqueda de 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 los procesadores más recientes de AMD (en el G593-ZD2) o Intel (en el G593-SD0) con NVIDIA HGX H100 8-GPU, un potente módulo de cómputo que proporciona aceleración mediante GPU para el entrenamiento de modelos de IA. Siempre que haya descubrimientos revolucionarios por realizar o inventos por crear, las GPU —y los servidores que las respaldan— desempeñan un papel fundamental.
