{"id":405,"date":"2022-07-11T20:53:28","date_gmt":"2022-07-12T01:53:28","guid":{"rendered":"http:\/\/ciencianews.in\/?p=405"},"modified":"2022-07-11T20:53:30","modified_gmt":"2022-07-12T01:53:30","slug":"cual-es-la-diferencia-entre-una-cpu-y-una-gpu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ciencianews.in\/index.php\/2022\/07\/11\/cual-es-la-diferencia-entre-una-cpu-y-una-gpu\/","title":{"rendered":"\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre una CPU y una GPU?"},"content":{"rendered":"\n

Por Marcio Aguiar, Director de Nvidia Enterprise Latinoam\u00e9rica.<\/em><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Las GPU han generado un boom de la IA, se han convertido en una parte clave de las supercomputadoras modernas y siguen impulsando avances en los juegos y los gr\u00e1ficos profesionales.<\/em> Se dice que la CPU (unidad central de procesamiento) es el cerebro de una PC. La GPU es su alma. Sin embargo, durante la \u00faltima d\u00e9cada las GPU superaron los l\u00edmites de la PC.

Las GPU han impulsado el boom mundial de la IA, por lo que se han convertido en una parte clave de la supercomputaci\u00f3n moderna<\/a>. Se han integrado en nuevos y extensos data centers de hiperescala. Estos dispositivos, muy apreciados por los jugadores, se han convertido en aceleradores que potencian todo tipo de tareas, desde la encriptaci\u00f3n hasta la red y la IA.

Y contin\u00faan impulsando avances en los juegos y los gr\u00e1ficos profesionales dentro de workstations, desktops y una nueva generaci\u00f3n de laptops<\/a>.
<\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1l es la diferencia entre una CPU y GPU?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Si bien las GPU (unidad de procesamiento de gr\u00e1ficos) ahora son mucho m\u00e1s que las PC, en comparaci\u00f3n con sus primeros modelos, siguen ancladas a una idea mucho m\u00e1s antigua llamada \u00abcomputaci\u00f3n paralela\u00bb. Esto es lo que hace que las GPU sean tan potentes.

Las CPU, por supuesto, siguen siendo esenciales. Las CPU son r\u00e1pidas, vers\u00e1tiles y realizan una serie de tareas que requieren mucha interactividad. Por ejemplo, buscar informaci\u00f3n en el disco duro como respuesta a las pulsaciones del teclado por parte del usuario.

Por el contrario, las GPU dividen los problemas complejos en miles o millones de tareas separadas y las completan a la vez.

Esto las hace ideales para los gr\u00e1ficos, donde las texturas, la iluminaci\u00f3n y la renderizaci\u00f3n de formas deben realizarse a la vez para mantener las im\u00e1genes volando a trav\u00e9s de la pantalla.<\/p>\n\n\n\n

CPU y GPU<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
CPU<\/strong><\/td>GPU<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
Unidad Central de Procesamiento<\/td>Unidad de Procesamiento de Gr\u00e1ficos<\/td><\/tr>
Varios n\u00facleos<\/td>Muchos n\u00facleos<\/td><\/tr>
Baja latencia<\/td>Alto rendimiento<\/td><\/tr>
Ideal para el procesamiento en serie<\/td>Ideal para el procesamiento en paralelo<\/td><\/tr>
Se pueden realizar un par de operaciones a la vez<\/td>Se pueden realizar miles de operaciones miles vez<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Desde el punto de vista arquitect\u00f3nico, la CPU est\u00e1 compuesta por solo unos pocos n\u00facleos con una gran cantidad de memoria cach\u00e9 que puede manejar algunos subprocesos de software a la vez. Por el contrario, una GPU est\u00e1 compuesta por cientos de n\u00facleos que pueden manejar miles de subprocesos en simult\u00e1neo.<\/p>\n\n\n\n

Las GPU ofrecen la tecnolog\u00eda de la computaci\u00f3n en paralelo, algo m\u00e1gico hasta hace poco. Es una tecnolog\u00eda con una calidad brillante que incluye nombres como el genio de la supercomputaci\u00f3n Seymor Cray. En lugar de tomar la forma de supercomputadoras enormes, las GPU pusieron esta idea en funcionamiento en las desktops y consolas de juegos de m\u00e1s de mil millones de jugadores.<\/p>\n\n\n\n

Para las GPU, los gr\u00e1ficos por computaci\u00f3n fueron la primera de muchas aplicaciones<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Esa aplicaci\u00f3n, los gr\u00e1ficos por computaci\u00f3n, fue solo la primera de varias aplicaciones incre\u00edbles. Esto impulsa el enorme motor de I+D detr\u00e1s de las GPU. Todo esto permite a las GPU adelantarse a los chips de funci\u00f3n fija m\u00e1s especializados que se usan en mercados espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n

Otro factor que hace que toda esa potencia sea accesible: CUDA<\/a>. La plataforma de computaci\u00f3n en paralelo, que se lanz\u00f3 por primera vez en 2007, que permite a los codificadores aprovechar la potencia de computaci\u00f3n de las GPU para el procesamiento general, mediante la incorporaci\u00f3n de unos pocos comandos simples en el c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n

Esto permite que las GPU abarquen nuevos y sorprendentes campos. Gracias a la compatibilidad con una cantidad creciente de est\u00e1ndares, como Kubernetes y Dockers, las aplicaciones se pueden probar en una GPU de desktop de bajo costo y escalarse a GPU de servidores m\u00e1s r\u00e1pidas y sofisticadas, as\u00ed como a todos los principales proveedores de servicios de cloud.<\/p>\n\n\n\n

Las CPU y el fin de la Ley de Moore<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Con el fin de la Ley de Moore, las GPU, inventadas por NVIDIA en 1999, llegaron justo a tiempo.<\/p>\n\n\n\n

La Ley de Moore plantea que la cantidad de transistores que puede contener un circuito integrado se duplicar\u00e1 cada dos a\u00f1os aproximadamente. Durante d\u00e9cadas, esto impuls\u00f3 un r\u00e1pido aumento de la potencia de computaci\u00f3n. Sin embargo, esta ley se ha desarrollado sin l\u00edmites f\u00edsicos.<\/p>\n\n\n\n

Las GPU ofrecen una forma de continuar acelerando aplicaciones, como los gr\u00e1ficos, la supercomputaci\u00f3n y la IA, al dividir las tareas entre muchos procesadores. Estos aceleradores son fundamentales para el futuro de los semiconductores, seg\u00fan John Hennessey y David Patterson, ganadores del premio\u00a0Turing A.M. 2017<\/a>\u00a0y autores de Computer Architecture:\u00a0A Quantitative Approach, el libro de texto fundamental sobre microprocesadores<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

GPU: Clave para la IA, la visi\u00f3n de computaci\u00f3n, la supercomputaci\u00f3n y m\u00e1s\u2026.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Durante la \u00faltima d\u00e9cada, esto demostr\u00f3 ser la clave para una creciente gama de aplicaciones.<\/p>\n\n\n\n

Las GPU realizan mucho m\u00e1s trabajo por cada unidad de energ\u00eda que las CPU. Por lo tanto, son un aspecto clave para las supercomputadoras que, de otra forma, superar\u00edan los l\u00edmites de las redes el\u00e9ctricas de la actualidad.<\/p>\n\n\n\n

En IA, las GPU se han convertido en un elemento fundamental para lograr la tecnolog\u00eda llamada \u00abdeep learning\u00bb. El deep learning vierte grandes cantidades de datos en las redes neuronales y las entrena para que realicen tareas que son demasiado complicadas para que cualquier codificador humano las describa.<\/p>\n\n\n\n

IA y Juegos: El Deep Learning impulsado por GPU completa el c\u00edrculo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Esta capacidad de deep learning se acelera gracias a la inclusi\u00f3n de los dedicados N\u00facleos Tensor en las GPU de NVIDIA. Los N\u00facleos Tensor aceleran las operaciones de matrices grandes, en el coraz\u00f3n de la IA, y realizan c\u00e1lculos de multiplicaci\u00f3n y acumulaci\u00f3n de precisi\u00f3n mixta en una sola operaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Esto no solo acelera las tareas tradicionales de IA de todo tipo, sino que ahora se aprovecha para potenciar los juegos<\/p>\n\n\n\n

Las GPU completan el c\u00edrculo: Los\u00a0N\u00facleos Tensor<\/a>\u00a0integrados en las GPU NVIDIA Turing aceleran la IA, que, a su vez, ahora se utiliza para acelerar los juegos.<\/p>\n\n\n\n

Las GPU y otros beneficios\u2026<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En la industria automotriz<\/a>, las GPU ofrecen muchos beneficios. Proporcionan incomparables capacidades de reconocimiento de im\u00e1genes, como es de esperar. Pero tambi\u00e9n son clave para crear veh\u00edculos de conducci\u00f3n aut\u00f3noma capaces de aprender de una gran cantidad de situaciones diferentes del mundo real y adaptarse a ellas.<\/p>\n\n\n\n

En rob\u00f3tica, las GPU son clave para que las m\u00e1quinas perciban su entorno, como es de esperar. Sin embargo, sus capacidades de IA se han convertido en un aspecto fundamental para las m\u00e1quinas que pueden aprender tareas complejas, como navegar de forma aut\u00f3noma.<\/p>\n\n\n\n

En la salud y las ciencias naturales<\/a>, las GPU ofrecen muchos beneficios. Por supuesto, son ideales para las tareas de generaci\u00f3n de im\u00e1genes. Sin embargo, el deep learning basado en la GPU acelera el an\u00e1lisis de esas im\u00e1genes. Pueden procesar datos m\u00e9dicos y convertir esos datos, mediante deep learning, en nuevas capacidades.<\/p>\n\n\n\n

En resumen, las GPU se han vuelto esenciales. Comenzaron acelerando los juegos y los gr\u00e1ficos. Ahora, est\u00e1n acelerando cada vez m\u00e1s \u00e1reas donde la potencia de computaci\u00f3n marcar\u00e1 la diferencia.<\/p>\n\n\n\n

Obt\u00e9n m\u00e1s informaci\u00f3nde Nvidia Enterprise en:\u00a0https:\/\/nvidianews.nvidia.com\/<\/a>
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samcarbajalreportera@gmail.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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