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 realizar procesamiento paralelo a alta velocidad. Históricamente, las GPU se desarrollaron como una alternativa más económica a las costosas CPU. Principalmente se utilizaban para renderizar gráficos en videojuegos. En los últimos años, científicos e ingenieros han descubierto que muchas tareas de cómputo pueden ejecutarse más rápidamente mediante el uso de GPU. Las GPU que se utilizan para fines distintos de la generación de gráficos a veces se denominan GPGPU. La computación de alto rendimiento (HPC), la inteligencia artificial y muchos otros avances extraordinarios han sido posibles gracias al uso de servidores que incorporan 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 que las GPU tengan 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 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 realizar prácticamente cualquier tarea informática gracias a su amplio conjunto de herramientas, una GPU es especialmente eficaz para ejecutar ciertas tareas con gran rapidez, ya que cuenta con una mayor cantidad de versiones simplificadas de esas mismas herramientas. Entre estas tareas se encuentran 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 IA.
Más información:CPU frente a GPU: ¿qué procesador es el adecuado para ti?
．GPU frente a 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. Sin embargo, esta denominación es incorrecta: 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 ello, las GPU discretas suelen superar en rendimiento a las GPU integradas en las tarjetas madre o las CPU. Por esta razón, las tarjetas gráficas se han convertido en un componente esencial de los esports y la industria de 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 que las GPU tengan 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 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 realizar prácticamente cualquier tarea informática gracias a su amplio conjunto de herramientas, una GPU es especialmente eficaz para ejecutar ciertas tareas con gran rapidez, ya que cuenta con una mayor cantidad de versiones simplificadas de esas mismas herramientas. Entre estas tareas se encuentran 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 IA.
Más información:CPU frente a GPU: ¿qué procesador es el adecuado para ti?
．GPU frente a 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. Sin embargo, esta denominación es incorrecta: 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 ello, las GPU discretas suelen superar en rendimiento a las GPU integradas en las tarjetas madre o las CPU. Por esta razón, las tarjetas gráficas se han convertido en un componente esencial de los esports y la industria de los videojuegos.
¿Por qué es tan importante la GPU?
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 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, ya que su arquitectura paralela especializada puede renderizar imágenes de alta calidad en pantalla con gran rapidez. Esto permite crear efectos visuales fotorrealistas, ofrecer mayores frecuencias de actualización y velocidades de cuadros (FPS), y brindar una experiencia de juego sumamente fluida en altas resoluciones. Estas mismas características también son ideales para renderizar gráficos por computadora y crear contenido visual. Para los animadores y artistas visuales, contar con una GPU potente puede acelerar considerablemente el proceso creativo. La demanda de cómputo con 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 apoyar tareas de cómputo, las posibilidades son prácticamente ilimitadas. La visión computacional, el machine learning y el deep learning son solo algunas de las aplicaciones en las que las GPU ofrecen un rendimiento excepcional. La IA generativa, el proceso mediante el cual la inteligencia artificial genera texto o imágenes, fue posible gracias al cómputo con GPU. Las GPU pueden utilizarse tanto para el entrenamiento como para la inferencia de IA, aunque resultan especialmente útiles para el primero, ya que la enorme cantidad de big data que el modelo de IA debe “estudiar” puede procesarse de manera más eficiente mediante el cómputo paralelo. Cada vez más líderes de la industria ofrecen soluciones integrales que combinan hardware y software para ayudar a distintos sectores —como manufactura, transporte, salud, educación y entretenimiento— a aprovechar los beneficios de las GPU.
Como se mencionó anteriormente, las GPU son esenciales para los videojuegos y los esports, ya que su arquitectura paralela especializada puede renderizar imágenes de alta calidad en pantalla con gran rapidez. Esto permite crear efectos visuales fotorrealistas, ofrecer mayores frecuencias de actualización y velocidades de cuadros (FPS), y brindar una experiencia de juego sumamente fluida en altas resoluciones. Estas mismas características también son ideales para renderizar gráficos por computadora y crear contenido visual. Para los animadores y artistas visuales, contar con una GPU potente puede acelerar considerablemente el proceso creativo. La demanda de cómputo con 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 apoyar tareas de cómputo, las posibilidades son prácticamente ilimitadas. La visión computacional, el machine learning y el deep learning son solo algunas de las aplicaciones en las que las GPU ofrecen un rendimiento excepcional. La IA generativa, el proceso mediante el cual la inteligencia artificial genera texto o imágenes, fue posible gracias al cómputo con GPU. Las GPU pueden utilizarse tanto para el entrenamiento como para la inferencia de IA, aunque resultan especialmente útiles para el primero, ya que la enorme cantidad de big data que el modelo de IA debe “estudiar” puede procesarse de manera más eficiente mediante el cómputo paralelo. Cada vez más líderes de la industria ofrecen soluciones integrales que combinan hardware y software para ayudar a distintos sectores —como manufactura, transporte, salud, educación y entretenimiento— a aprovechar los beneficios de las GPU.
¿Cómo ayuda GIGABYTE?
GIGABYTE es líder de la industria en el mercado de tarjetas gráficas discretas, 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 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 gaming de alto nivel en PC e incorpora funciones innovadoras para aprovechar al máximo el rendimiento de las GPU, como el sistema de enfriamiento líquido Waterforce, que disipa el calor generado por las GPU mediante un refrigerante líquido. Las series GAMING y EAGLE son tarjetas gráficas convencionales que ofrecen un equilibrio entre 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 de la computación heterogénea —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 el análisis de datos y la 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 mundo: 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 cómputo que proporciona aceleración mediante GPU para el entrenamiento de modelos de IA. Dondequiera que haya descubrimientos innovadores 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 enfriamiento líquido Waterforce, que disipa el calor generado por las GPU mediante un refrigerante líquido. Las series GAMING y EAGLE son tarjetas gráficas convencionales que ofrecen un equilibrio entre 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 de la computación heterogénea —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 el análisis de datos y la 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 mundo: 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 cómputo que proporciona aceleración mediante GPU para el entrenamiento de modelos de IA. Dondequiera que haya descubrimientos innovadores por realizar o inventos por crear, las GPU y los servidores que las respaldan desempeñan un papel fundamental.
