GPU: ¿Qué es?, ¿Para qué sirve?, Funcionamiento y Tipos
La GPU, también conocida como unidad de procesamiento gráfico, es un coprocesador especializado en realizar cálculos relacionados con la visualización y renderización de imágenes, videos y gráficos en sistemas informáticos. Su función principal es reducir la carga de trabajo de la CPU al encargarse de cálculos demandantes en paralelo. Pero, ¿qué significa todo esto?
¿Cómo Funciona la GPU?
Antes de entender cómo funciona una GPU, es necesario tener en cuenta varios aspectos. En primer lugar, a diferencia de la CPU, las unidades de procesamiento gráfico trabajan mediante procesamiento paralelo, es decir, un conjunto de núcleos de procesamiento manejará partes separadas de una misma tarea. El procesamiento en paralelo permite realizar una gran cantidad de cálculos de manera simultánea, lo que resulta bastante útil al momento de realizar tareas que requieran un alto rendimiento en paralelo, como lo son la renderización de gráficos en videojuegos, diseño gráfico, simulaciones científicas o Machine Learning (Aprendizaje Automático).
La arquitectura paralela de la GPU consta de miles de pequeños y eficientes núcleos de procesamiento (shaders). Estos núcleos están organizados en una (o varias) unidades de procesamiento denominadas streaming multiprocessors, que están diseñadas para ejecutar instrucciones de manera independiente y simultánea en múltiples hilos de datos.
Al momento de enviarle una tarea a la GPU, como podría ser el renderizar los gráficos de algún videojuego, esta tarea se divide en pequeñas operaciones que posteriormente son ejecutadas en paralelo por los miles de núcleos de la unidad de procesamiento gráfico. Además de sus núcleos de procesamiento, las GPU también están equipadas con memoria dedicada de alta velocidad (VRAM) que almacena datos y texturas utilizadas en las operaciones de gráficos.
¿Para Qué sirve la GPU?
Como se mencionó anteriormente, la GPU es comúnmente utilizada para la visualización y renderizado de imágenes, videos y gráficos en sistemas informáticos. No obstante, estaría erróneo limitar y describir las funciones de una GPU solo a la visualización y renderizado de imágenes en un monitor. Las unidades de procesamiento gráfico actuales desempeñan un papel crucial en una gran variedad de aplicaciones y campos. Por lo tanto, para este artículo, desglosaremos algunas de las funciones clave de esta herramienta.
VideoJuegos
En el ámbito de los videojuegos, la GPU desempeña un papel fundamental al renderizar los gráficos en tiempo real. Esto implica que la GPU recibe datos de la CPU y los procesa para convertirlos en imágenes visuales detalladas, que incluyen elementos como personajes, entornos y efectos. Además de esta función principal, la unidad de procesamiento gráfico también puede encargarse del manejo de la física y la inteligencia artificial dentro del videojuego, lo que contribuye significativamente a una experiencia de juego más inmersiva y realista.
Nota: En el caso del diseño gráfico, la GPU es utilizada en la visualización de arquitectura, animación y películas CGI.
Minería de CriptoMonedas
Los usuarios enfocados en la minería de criptomonedas utilizan las denominadas “Mining Rigs”, que son sistemas especializados diseñados para llevar a cabo el proceso de minería de manera eficiente. Estos rigs están compuestos principalmente por múltiples tarjetas gráficas de alto rendimiento que trabajan en conjunto para resolver complejos problemas matemáticos y verificar transacciones en la blockchain.
Machine Learning
El uso de la GPU en el Machine Learning es crucial debido a que las unidades de procesamiento gráfico poseen una gran cantidad de núcleos de procesador que permiten la ejecución de software en paralelo. Esta característica es beneficiosa para el Machine Learning, ya que muchos de los algoritmos utilizados implican operaciones matriciales demandantes. El uso de la unidad de procesamiento gráfico permite acelerar significativamente estas operaciones, lo que se traduce en un entrenamiento más rápido de modelos y en un despliegue más eficiente de soluciones de Machine Learning en aplicaciones del mundo real.
Nota: Las unidades de procesamiento gráfico también son utilizadas en el ámbito de la IA, no obstante, dicho tema está siendo trabajado en un artículo aparte.
Edición de Videos y Renderizado
Tanto en la edición de contenido multimedia como en el renderizado de proyectos, la GPU es una herramienta fundamental para aligerar la carga del procesador en tareas complejas. En el caso de la edición de videos, la unidad de procesamiento gráfica puede encargarse de la aceleración del procesamiento de efectos visuales complejos, la transcodificación de formatos de video, la reproducción simultánea de múltiples clips de video, etc.
En la renderización, la GPU aprovecha su capacidad para procesar datos en paralelo, lo que le permite realizar todos los cálculos necesarios para renderizar en el menor tiempo posible. Este enfoque aligera significativamente la carga de la CPU durante el proceso, lo que resulta en tiempos de renderización más cortos y una mayor eficiencia en la producción de contenido multimedia.
Nota: Para tener una imagen mental del renderizado en tiempo real, visite el siguiente link.
Tipos de GPU
GPU Integrada
Este tipo de unidad de procesamiento gráfico puede estar integrada en la placa base, aunque lo más común es que estén integradas en el procesador. Los sistemas con GPU integrada son más pequeños y livianos de lo normal, en consecuencia, dichos sistemas a menudo no pueden actualizarse, por lo tanto, si la GPU se queda corta para las tareas, lo más recomendable sería invertir en un nuevo sistema informático.
GPU Discreta o Dedicada
Una GPU discreta es un componente de hardware que se instala en la placa base de una computadora para procesar gráficos de manera independiente de la CPU. A diferencia de los gráficos integrados en la CPU, las unidades de procesamiento gráfico discretas no comparten recursos de procesamiento con el resto del sistema, ya que tienen su propio procesador gráfico, memoria y circuito de control. Esto les permite ofrecer un rendimiento gráfico más potente y eficiente.
Nota: También existen las unidades de procesamiento gráfico virtuales, que prácticamente poseen las mismas capacidades de una discreta o integrada, solo que sin hardware.
