El uso de la GPU se está expandiendo rápidamente fuera del ámbito de los videojuegos 3D y ofrece numerosas ventajas para las aplicaciones empresariales e industriales. Los fabricantes de GPU y CPU x86 se aseguran de que los desarrolladores de soluciones no se vean limitados por la gama de opciones a la hora de elegir el silicio adecuado para su producto.
Así que repasemos lo que la GPU puede hacer de forma diferente a la CPU y viceversa, y también cómo son la pareja perfecta en el mundo de los cirujanos de robots, las cripto-monedas, las fábricas inteligentes y los coches autopropulsados.
Repasemos uno por uno y discutamos sus características básicas de diferenciación.
CPU – El chico multitarea‘Hágalo todo’.
La unidad central de procesamiento (CPU) de un ordenador se conoce a menudo como su cerebro, donde tiene lugar todo el procesamiento y la multitarea. Es la parte más importante de la plataforma de hardware que define la potencia de cálculo disponible en su PC.
Las CPUs son procesadores de propósito general. Están diseñados para ejecutar diferentes tipos de aplicaciones y realizar tareas aleatorias de forma simultánea y rápida. Pueden reproducir su vídeo, mostrar información en un navegador, hacer una llamada skype, recibir un archivo adjunto grande a través del correo electrónico, todo al mismo tiempo. Las modernas CPUs x86 multi-core son la opción más popular para la mayoría de los casos de uso, incluyendo el procesamiento de vídeo HD o de imágenes HD en tiempo real donde no se requiere renderizado 3D.
Los modernos procesadores de computación x86 de propósito general vienen con funcionalidades de procesamiento gráfico integradas en la CPU para alimentar aplicaciones de vídeo sin apariencia, incluyendo aplicaciones de reconocimiento de vídeo impulsadas por la IA, tales como reconocimiento facial, lectura de matrículas, detección de intrusos, detección de animales grandes, clasificación de vehículos, reconocimiento demográfico de clientes y la lista continúa.
GPU – La chica ‘Lo que sea que seas, te aprenderé y te procesaré 100 veces más rápido, una y otra vez’ .
Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) son microprocesadores especializados que originalmente se utilizaban principalmente para renderizar los gráficos 3D de los juegos, pero que ahora se están considerando para una gama más amplia de aplicaciones.
Las GPUs están diseñadas para realizar tareas computacionales específicas, como operaciones matemáticas simples repetidas veces, conocidas como computación en paralelo. Por ejemplo, al procesar los datos gráficos, la GPU puede utilizar su algoritmo de cálculo paralelo para ver una tarea grande en pequeños trozos de tareas idénticas que puede realizar de una sola vez. Puede que la GPU necesite hacer la primera multiplicación de los puntos flotantes un poco más que la CPU, pero tardará mucho menos en calcularlo un millón de veces. Esto permite a las GPUs acelerar la creación de imágenes 3D para pantallas gráficas en tiempo real.
Desde la aparición de las tecnologías de aprendizaje profundo, las GPU han adquirido una importancia aún mayor en la infraestructura de red de la próxima generación. Las investigaciones han demostrado que, al formar redes neuronales de aprendizaje profundo, las GPU pueden ser hasta 250 veces más rápidas que las CPU estándar. Las GPUs de propósito general complementan a las CPUs ofreciendo capacidades de cálculo paralelo en la computación en red de las empresas; la minería de datos de monedas de bits es un ejemplo de ello.
La Diferencia Núcleo
Sin embargo, tanto las CPU como las GPU contienen núcleos, cuyo número varía enormemente. Sin embargo, las GPUs ofrecen cientos de núcleos de procesamiento que pueden procesar múltiples hilos de datos a la vez, por lo que ambos pueden asignarse con una función de cálculo diferente dentro del mismo sistema.
Necesidad de velocidad
La diferencia clave de velocidad entre las unidades de procesamiento gráfico y las unidades centrales de procesamiento depende de la función que se pretende que realicen. Mientras que las CPUs pueden acceder a la memoria de la RAM muy rápidamente, no pueden transportar grandes cantidades de datos a la vez. Por otro lado, las GPUs tienen una latencia mucho mayor en el cálculo de la primera de las tareas paralelas, pero gracias a sus docenas de núcleos y al reloj interno de la GPU, no hay cuellos de botella en la memoria a la hora de procesar miles de tareas de cálculo paralelo al instante. Muy útil para la computación de bloques de funciones fijas a gran escala y 3D Deep.
Saluda a la Computación acelerada
El concepto de computación acelerada se centra en el uso conjunto de las GPU y las CPU para mejorar las aplicaciones mediante un aprendizaje profundo.
La forma en que funciona el cálculo acelerado en la GPU consiste en descargar a la GPU algunas de las partes de una aplicación con funciones fijas más pesadas desde el punto de vista computacional, mientras que el resto de los códigos de aplicación siguen ejecutándose en la CPU.
No todas las aplicaciones de AI de procesamiento de imágenes requieren una GPU, ya que las CPUs x86 de cuatro núcleos de última generación ofrecen plataformas robustas de cálculo en el borde para procesar datos gráficos en tiempo real in situ, enviar datos filtrados y análisis a la nube, y recibir comandos operativos de forma muy eficiente. Sin embargo, la evolución de las infraestructuras de red mixtas que comprenden la GPU, las Unidades de Procesamiento General (GPGPU) y las CPU es un salto hacia la computación de alto rendimiento.
La computación acelerada se encuentra más comúnmente dentro de las operaciones de computación de alto rendimiento y se predice que revolucionará las tecnologías actuales y futuras, incluyendo los drones, la robótica, la inteligencia artificial y los vehículos autónomos.
Con la creciente adopción y despliegue de tecnologías de vanguardia, la demanda de más potencia de procesamiento aumenta constantemente. Mientras que las CPUs x86 son los componentes básicos de todo lo definido por el software, las GPUs están catapultando tecnologías de ensueño al reino de la industrialización. Ambos de la mano construyendo un futuro de computación acelerada, creando nuevas posibilidades.