¿Qué es una GPU? Cuales Son Principales Características Y Funciones

Si alguna vez te has preguntado realmente que es una GPU, en que consiste y cuál es su funcionamiento, entonces has llegado al lugar indicado.

En este artículo tocaremos este tema bastante controvertido pero interesante y entenderás porqué es importante este componente en tu ordenador.

La GPU por decirlo de alguna manera, ayuda a convertir las interfaces gráficas de usuario en íconos y diseños visualmente atractivos en lugar de resmas de líneas blancas y negras. Es una forma bastante clara de entender por qué es importante en los equipos de computación.

Las GPU son bien conocidas en los juegos de PC (computadora personal), lo que permite una reproducción de gráficos fluida y de alta calidad. Los desarrolladores también comenzaron a usar GPU como una forma de acelerar las cargas de trabajo en áreas como la inteligencia artificial (IA).

¿Para qué se utilizan las GPU en la actualidad?

Hoy en día, los chips gráficos se están adaptando a una variedad más amplia de tareas de las que se diseñaron originalmente, en parte porque las GPU modernas son más programables que en el pasado.

Algunos ejemplos de casos de uso de GPU incluyen:

• Las GPU pueden acelerar la representación de aplicaciones de gráficos 2D y 3D en tiempo real.
• La edición de video y la creación de contenido de video han mejorado con las GPU. Los editores de video y los diseñadores gráficos, por ejemplo, pueden usar el procesamiento paralelo de una GPU para acelerar la reproducción de video y gráficos de alta definición.
• Los gráficos de los videojuegos se han vuelto más intensivos desde el punto de vista informático, por lo que para mantenerse al día con las tecnologías de visualización, como 4K y altas frecuencias de actualización, se ha puesto énfasis en las GPU de alto rendimiento.
• Las GPU pueden compartir el trabajo de las CPU y entrenar redes neuronales de aprendizaje profundo para aplicaciones de IA. Cada nodo de una red neuronal realiza cálculos como parte de un modelo analítico.

Los programadores finalmente se dieron cuenta de que podían usar la potencia de las GPU para aumentar el rendimiento de los modelos en una matriz de aprendizaje profundo, aprovechando mucho más paralelismo del que es posible con las CPU convencionales.

• Los proveedores de GPU han tomado nota de esto y ahora crean GPU para usos de aprendizaje profundo en particular.
• Las GPU también se han utilizado para extraer bitcoins y otras criptomonedas como Ethereum.

Cómo funciona una GPU

Una GPU se puede encontrar integrada con una CPU en el mismo circuito electrónico, en una tarjeta gráfica o en la placa base de una computadora personal o servidor.

Las GPU y CPU son bastante similares en construcción. Sin embargo, las GPU están diseñadas específicamente para realizar cálculos matemáticos y geométricos más complejos. Estos cálculos son necesarios para renderizar gráficos. Las GPU pueden contener más transistores que una CPU.

Las GPU utilizarán procesamiento paralelo, donde varios procesadores manejan partes separadas de la misma tarea. Una GPU también tendrá su propia RAM (memoria de acceso aleatorio) para almacenar datos sobre las imágenes que procesa.

Se almacena información sobre cada píxel, incluida su ubicación en la pantalla. Un convertidor de digital a analógico (DAC) está conectado a la RAM y convertirá la imagen en una señal analógica para que el monitor pueda mostrarla. La RAM de vídeo normalmente funcionará a altas velocidades.

Las GPU vendrán en dos tipos: integradas y discretas. Las GPU integradas vienen integradas junto con la GPU, mientras que las GPU discretas se pueden montar en una placa de circuito separada.

Para las empresas que requieren una gran potencia informática o trabajan con aprendizaje automático o visualizaciones en 3D, tener GPU fijas en la nube puede ser una buena opción. Un ejemplo de esto son las GPU en la nube de Google, que ofrecen GPU de alto rendimiento en Google Cloud.

Por lo tanto, alojar GPU en la nube tendrá los beneficios de liberar recursos locales, ahorrar tiempo, costos y escalabilidad. Los usuarios pueden elegir entre una variedad de tipos de GPU mientras obtienen un rendimiento flexible en función de sus necesidades.

GPU frente a CPU

Las GPU son bastante similares a las arquitecturas de CPU. Sin embargo, las CPU se utilizan para responder y procesar las instrucciones básicas que manejan una computadora, mientras que las GPU están diseñadas específicamente para renderizar rápidamente imágenes y videos de alta resolución.

Esencialmente, las CPU son responsables de interpretar la mayoría de los comandos de una computadora, mientras que las GPU se enfocan en la representación de gráficos.

En general, una GPU está diseñada para el paralelismo de datos y la aplicación de la misma instrucción a varios elementos de datos (SIMD). Una CPU está diseñada para realizar tareas paralelas y realizar diferentes operaciones.

Ambos también se diferencian por el número de núcleos. El núcleo es esencialmente el procesador dentro del procesador. La mayoría de los núcleos de CPU están numerados entre cuatro y ocho, aunque algunos tienen hasta 32 núcleos.

Cada núcleo puede procesar sus propias tareas o subprocesos. Debido a que algunos procesadores tienen capacidad de subprocesos múltiples, en la que el núcleo se divide virtualmente, lo que permite que un solo núcleo procese dos subprocesos, el número de subprocesos puede ser mucho mayor que el número de núcleos.

Esto puede resultar útil en la edición y transcodificación de videos. Las CPU pueden ejecutar dos subprocesos (instrucciones independientes) por núcleo (la unidad de procesador independiente). Un núcleo de GPU puede tener de cuatro a 10 subprocesos por núcleo.

GPU vs tarjeta gráfica: similitudes y diferencias

GPU y tarjeta gráfica son dos términos que a veces se usan indistintamente. Sin embargo, existen algunas distinciones importantes entre los dos. La principal diferencia es que la GPU es una unidad específica dentro de una tarjeta gráfica.

La GPU es la que realiza el procesamiento real de imágenes y gráficos. Una tarjeta gráfica es lo que presenta imágenes a la unidad de visualización.

Las mejores GPU y tarjetas gráficas del mercado

Nvidia, Advanced Micro Devices (AMD), Intel y Arm son algunos de los principales actores en el mercado de GPU.

En 2021, algunas de las mejores GPU y tarjetas gráficas han incluido:

• GeForce RTX 3080
• GeForce RTX 3090
• GeForce RTX 3060 Ti
• AMD Radeon RX 6800 XT
• AMD Radeon RX 5600 XT

Al buscar comprar una tarjeta gráfica, una persona debe tener en cuenta su precio, valor general, rendimiento, características, cantidad de memoria de video y disponibilidad.

Las características que pueden interesar a los consumidores incluyen compatibilidad con 4K, 60 fps (fotogramas por segundo) o más, y trazado de rayos. El precio a veces será un factor decisivo, ya que algunas GPU pueden costar el doble por solo un 10% -15% más de rendimiento

Un poco de historia de las GPU

Los chips especializados para procesar gráficos han existido desde los albores de los videojuegos en la década de 1970. Al principio, las capacidades gráficas se incluyeron como parte de una tarjeta de video, una placa de circuito dedicada discreta, un chip de silicio y el enfriamiento necesario que proporciona cálculos 2D, 3D y, a veces, incluso de procesamiento de gráficos de propósito general (GPGPU) para una computadora.

Las tarjetas modernas con cálculos integrados para las funciones de configuración, transformación e iluminación de triángulos para aplicaciones 3D se denominan normalmente GPU. Una vez raras, las GPU de gama alta ahora son comunes y, a veces, se integran en las propias CPU. Los términos alternativos incluyen  tarjeta gráfica,  adaptador de pantalla,  adaptador de video,  placa de video y casi cualquier combinación de palabras en estos términos.

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Con el tiempo, la potencia de procesamiento de las GPU convirtió a los chips en una opción popular para otras tareas que requieren muchos recursos y no están relacionadas con los gráficos.

Las primeras aplicaciones incluyeron cálculos y modelos científicos; a mediados de la década de 2010, la computación GPU también impulsaba el aprendizaje automático y el software de inteligencia artificial.

En 2012, Nvidia lanzó una GPU virtualizada, que descarga la potencia de procesamiento de gráficos de la CPU del servidor en una infraestructura de escritorio virtual (VDI). El rendimiento de los gráficos ha sido tradicionalmente una de las quejas más comunes entre los usuarios de aplicaciones y escritorios virtuales, y las GPU virtualizadas tienen como objetivo abordar ese problema.

Hoy día, cada vez existe una enorme competencia por llamar la atención de los usuarios en los gráficos y potencial el rendimiento, haciendo que cada vez sea más probable que puedas obtener tu propio ordenador personal mejorado con una mejor GPU.

Conclusiones

Desde el inicio que se incorporó este tipo de visual gráfica en nuestros ordenadores, la capacidad de cada usuario para interactuar en múltiples tareas ha hecho accesible el modo de trabajo, entretenimiento y más con la capacidad de brindarnos mayores posibilidades de cumplir con tareas complejas.

Mientras siga avanzando la tecnología de las GPU, será necesario mantearse actualizado para cumplir con los requisitos de programas varios que exigen más demanda gráfica. Para concluir, esperamos que esta información haya sido de mucha utilidad para tu enseñanza y conocimiento general.