¿Cuál es la diferencia entre las GPU y las CPU?
Una CPU, o unidad central de procesamiento, es un componente de hardware y la unidad computacional central de un servidor. Maneja todo tipo de tareas de computación necesarias para que el sistema operativo y las aplicaciones se ejecuten. Una unidad de procesamiento gráfico (GPU) es un componente de hardware similar, pero más especializado. Puede gestionar de forma más eficiente operaciones matemáticas complejas que se ejecutan en paralelo que una CPU normal. Si bien las GPU se crearon inicialmente para gestionar tareas de renderización de gráficos en juegos y animación, sus usos ahora se extienden mucho más allá.
Similitudes entre las GPU y las CPU
Tanto las CPU como las unidades de procesamiento gráfico (GPU) son unidades de hardware que hacen que una computadora funcione. Puedes pensar en ellas como el cerebro de un dispositivo de computación. Ambas tienen componentes internos similares, incluidos núcleos, memoria y unidades de control.
Núcleo
Tanto la arquitectura de la GPU como la de la CPU tienen núcleos que ejecutan todos los cálculos y funciones lógicas. El núcleo extrae instrucciones de la memoria en forma de señales digitales llamadas bits. A continuación, decodifica las instrucciones y las ejecuta a través de puertas lógicas en un marco de tiempo denominado ciclo de instrucciones. Las CPU inicialmente tenían un solo núcleo, pero hoy en día las CPU y GPU multinúcleo son muy comunes.
Memoria
Tanto las CPU como las GPU realizan millones de cálculos por segundo y utilizan la memoria interna para mejorar el rendimiento del procesamiento. La memoria caché es la memoria integrada que facilita el acceso rápido a los datos. En las CPU, las etiquetas L1, L2 o L3 indican la disposición de la memoria caché. L1 es la más rápida y L3 es la más lenta. Una unidad de administración de memoria (MMU) controla el movimiento de datos entre el núcleo de la CPU, la memoria caché y la RAM en cada ciclo de instrucciones.
Unidad de control
La unidad de control sincroniza las tareas de procesamiento y determina la frecuencia de los pulsos eléctricos que genera la unidad de procesamiento. Las CPU y las GPU con mayor frecuencia ofrecen un mejor rendimiento. Sin embargo, el diseño y la configuración de estos componentes difieren en una CPU y una GPU, por lo que ambas son útiles en situaciones diferentes.
Diferencias clave: CPU en comparación con GPU
La llegada de los gráficos por ordenador y la animación dio lugar a las primeras cargas de trabajo de uso intensivo de computación para las que las CPU simplemente no estaban diseñadas. Por ejemplo, la animación de videojuegos requería que las aplicaciones procesaran datos para mostrar miles de píxeles, cada uno con su propio color, intensidad de luz y movimiento individuales. Los cálculos matemáticos geométricos en las CPU de la época generaban problemas de rendimiento.
Los fabricantes de hardware empezaron a darse cuenta de que la descarga de tareas comunes orientadas a multimedia podía aliviar la carga de la CPU y aumentar el rendimiento. En la actualidad, las cargas de trabajo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) gestionan varias aplicaciones de uso intensivo de computación, como el machine learning y la inteligencia artificial, de manera más eficiente que las CPU.
Función
La principal diferencia entre una CPU y una GPU radica en sus funciones. Un servidor no puede funcionar sin una CPU. La CPU gestiona todas las tareas necesarias para que todo el software del servidor se ejecute correctamente. Una GPU, por otro lado, permite que la CPU realice cálculos simultáneos. Una GPU puede completar tareas simples y repetitivas mucho más rápido porque puede dividir la tarea en componentes más pequeños y terminarlos en paralelo.
Diseño
Las GPU destacan en el procesamiento en paralelo a través de varios núcleos o unidades lógicas aritméticas (ALU). Los núcleos de la GPU son menos potentes que los núcleos de la CPU y tienen menos memoria. Si bien las CPU pueden cambiar rápidamente entre diferentes conjuntos de instrucciones, una GPU simplemente toma un gran volumen de las mismas instrucciones y las ejecuta a gran velocidad. Como resultado, las funciones de la GPU desempeñan un papel importante en la computación en paralelo.
Ejemplo de las diferencias
Para entenderlo mejor, considere la siguiente analogía. La CPU es como el jefe de cocina de un restaurante grande que tiene que asegurarse de que se cocinen cientos de hamburguesas. Aunque el jefe de cocina pueda hacerlo personalmente, no es la mejor forma de aprovechar el tiempo. Todas las operaciones de la cocina pueden detenerse o ralentizarse mientras el jefe de cocina completa esta tarea simple, pero que requiere mucho tiempo. Para evitarlo, el jefe de cocina puede utilizar asistentes jóvenes que volteen varias hamburguesas en paralelo. La GPU se parece más a un asistente junior con diez manos que puede voltear 100 hamburguesas en 10 segundos.
Cuándo utilizar GPU en lugar de CPU
Es importante tener en cuenta que la elección entre CPU y unidades de procesamiento gráfico (GPU) no es excluyente. Cada servidor o instancia de servidor de la nube requiere una CPU para funcionar. Sin embargo, algunos servidores también incluyen GPU como coprocesadores adicionales. Las cargas de trabajo específicas son más adecuadas para ejecutarse en servidores con GPU que realizan determinadas funciones de forma más eficiente. Por ejemplo, las GPU pueden ser excelentes para el cálculo de números en coma flotante, el procesamiento de gráficos o la coincidencia de patrones de datos.
Estas son algunas aplicaciones en las que puede resultar útil usar GPU en lugar de CPU.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un método de la inteligencia artificial (IA) que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera que se inspira en el cerebro humano. Por ejemplo, los algoritmos de los modelos de aprendizaje profundo reconocen patrones complejos en imágenes, textos, sonidos y otros datos, a fin de generar información y predicciones precisas. Los servidores basados en GPU ofrecen un alto rendimiento para tareas de machine learning, redes neuronales y aprendizaje profundo.
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Computación de alto rendimiento
El término computación de alto rendimiento se refiere a las tareas que requieren una potencia de computación muy alta. A continuación, se indican varios ejemplos:
- Ejecución de simulaciones geocientíficas y procesamiento sísmico a velocidad y escala
- Proyección de simulaciones financieras para identificar los riesgos de la cartera de productos, las oportunidades de cobertura y más
- Creación de aplicaciones de ciencia de datos predictivas, en tiempo real o retrospectivas para medicina, genómica y descubrimiento de fármacos
Un sistema de computación basado en GPU es más adecuado para estas tareas de computación de alto rendimiento.
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Vehículos autónomos
Para desarrollar e implementar sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) y sistemas de vehículos autónomos (AV), debe contar con tecnologías de computación, almacenamiento, redes y análisis altamente escalables. Por ejemplo, necesita capacidades para la recopilación de datos, el etiquetado y la anotación, el desarrollo de mapas, el desarrollo de algoritmos, las simulaciones y la verificación. Estas cargas de trabajo complejas requieren el respaldo de sistemas de computación basados en GPU para funcionar de manera eficiente.
Resumen de diferencias: CPU en comparación con GPU
| CPU |
Unidad de procesamiento gráfico (GPU) |
|
| Función |
Componente generalizado que administra las principales funciones de procesamiento de un servidor |
Componente especializado que destaca en la computación en paralelo |
| Procesamiento |
Diseñado para el procesamiento de instrucciones en serie |
Diseñado para el procesamiento de instrucciones en paralelo |
| Diseño |
Menos núcleos y más potentes |
Más núcleos que las CPU, pero menos potentes que los núcleos de CPU |
| Más adecuada para lo siguiente: |
Aplicaciones de computación de uso general |
Aplicaciones de computación de alto rendimiento |
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