CPU vs GPU: Cómo funcionan y cuándo utilizarlas

Diferencias entre CPU y GPU

Veamos ahora las diferencias específicas entre CPU y GPU. Uno de los principales que debatimos fue el de la computación en serie frente a la paralela, pero hay otros importantes.

Arquitectura y diseño

Las CPU se construyen con menos núcleos, más potentes y optimizados para el procesamiento monohilo y secuencial. Estos núcleos incorporan unidades de control avanzadas, cachés más grandes (L1, L2 y, a veces, L3) y compatibilidad con conjuntos de instrucciones sofisticados como x86-64 o ARM.

En cambio, las GPU tienen un enorme conjunto de núcleos más pequeños diseñados para manejar tareas paralelas. Estos núcleos funcionan según un modelo de Instrucción Única, Datos Múltiples (SIMD), en el que la misma operación se aplica a varios puntos de datos simultáneamente.

Una comparación de la arquitectura de la GPU y la CPU. Fuente de la imagen .

Rendimiento y eficacia

Como puedes imaginar, las diferencias de arquitectura influyen directamente en el rendimiento.

Con sus altas velocidades de reloj y su manejo avanzado de instrucciones, las CPU destacan en tareas de baja latencia que requieren gran precisión y operaciones lógicas. Algunos ejemplos son la gestión del sistema operativo, las consultas a bases de datos y la ejecución de hilos de aplicaciones. Las CPU también son más versátiles y capaces de cambiar eficazmente entre diversas cargas de trabajo gracias a sus capacidades de descodificación de instrucciones y predicción de bifurcaciones.

Como ya se ha dicho, las GPU prosperan en tareas en las que el paralelismo es clave. Su capacidad para procesar múltiples flujos de datos simultáneamente los hace indispensables para operaciones de alto rendimiento, como la codificación de vídeo, las simulaciones científicas y el entrenamiento de redes neuronales. Por ejemplo, en el aprendizaje profundo, las GPU aceleran las multiplicaciones matriciales y la retropropagación, reduciendo drásticamente los tiempos de entrenamiento en comparación con las CPU.

La compensación radica en la naturaleza de la carga de trabajo: Las CPU superan a las GPU en las tareas secuenciales, mientras que las GPU dominan en las tareas paralelas con muchos datos.

Consumo de energía

Por lo general, las GPU consumen más energía debido a su elevado número de núcleos y a las intensas demandas de procesamiento paralelo, mientras que las CPU suelen tener menores requisitos energéticos. 

Una GPU de gama alta puede consumir varios cientos de vatios bajo carga, especialmente durante operaciones intensivas como el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático o el renderizado de gráficos 4K. Además, sus elevados requisitos de ancho de banda de memoria aumentan aún más el consumo de energía.

Funciones de la CPU como el escalado dinámico de voltaje y frecuencia (DVFS), los estados de bajo consumo (estados C) y los mecanismos de refrigeración eficientes permiten a las CPU equilibrar eficazmente el rendimiento con el consumo de energía. Esto hace que las CPU sean más adecuadas para dispositivos que requieren una mayor duración de la batería o un menor rendimiento térmico, como los portátiles y los dispositivos móviles.

Coste y disponibilidad

Las CPU están ampliamente disponibles en los dispositivos de consumo y suelen ser más asequibles. Su amplia utilidad y la saturación del mercado hacen que sean relativamente baratos para los consumidores. Las CPU básicas pueden costar menos de 100 $, mientras que los modelos de alto rendimiento para servidores o estaciones de trabajo pueden llegar a los miles. 

Las GPU, especialmente los modelos de alto rendimiento, son más caras y suelen encontrarse en estaciones de trabajo, sistemas de juegos y entornos informáticos de alto rendimiento. Las GPU de consumo para juegos pueden oscilar entre 200 y 1.000 dólares, mientras que las GPU especializadas para centros de datos o investigación científica, como la serie A100 de NVIDIA o la Instinct de AMD, pueden costar decenas de miles de dólares.

La siguiente tabla ofrece una comparación detallada entre CPU y GPU, para que sea más fácil ver sus diferencias de un vistazo:

Casos de uso de la CPU

Analicemos brevemente algunos casos de uso más específicos de las CPU:

• Informática de propósito general: Las CPU son perfectas para las tareas cotidianas, como navegar por Internet, utilizar aplicaciones de productividad y usar el ordenador para el día a día. La mayor parte de la carga de trabajo de tu ordenador se basa en la CPU.
• Aplicaciones monohilo: Las tareas que requieren un procesamiento monohilo, como los cálculos financieros específicos, son más adecuadas para las CPU. Otras aplicaciones de un solo hilo son los procesadores de texto, los navegadores y las aplicaciones de música.
• Gestión del sistema operativo: Las CPU se encargan de los procesos esenciales del sistema, gestionando las entradas, salidas y tareas en segundo plano que mantienen el sistema funcionando sin problemas.

Casos de uso de la GPU

Repasemos brevemente algunos casos de uso específicos de la GPU:

• Procesamiento gráfico y de vídeo: Las GPU están diseñadas para renderizar gráficos de alta calidad, lo que las hace indispensables en juegos, edición de vídeo y aplicaciones de uso intensivo de gráficos. Esto es posible gracias a su capacidad de procesamiento paralelo, como he mencionado a lo largo del artículo. Muchos juegos con gráficos intensivos requieren una GPU razonablemente potente para jugar sin lag ni problemas.
• Aprendizaje automático e IA: Las GPU se utilizan a menudo para entrenar modelos de aprendizaje automático y procesar grandes conjuntos de datos con rapidez, satisfaciendo las necesidades de alto rendimiento de los algoritmos de IA. Debido al volumen de cálculos, son especialmente necesarios para los proyectos que utilizan redes neuronales. Dado que muchos cálculos pueden realizarse en paralelo, las GPU son un componente crítico del aprendizaje automático complejo.
• Ciencia de datos e informática científica: Las GPU pueden acelerar los cálculos a gran escala y las operaciones matriciales en la ciencia de datos, lo que las hace muy valiosas para los análisis y simulaciones de datos intensivos. Calcular cosas como tensores, análisis de imágenes y capas convolucionales requiere un cálculo masivo. Por ejemplo, Polars ofrece un motor GPU para acelerar las consultas.

El futuro de las CPU y las GPU

¡Tanto las CPU como las GPU siguen creciendo en potencia y complejidad! Sus futuros muestran un aumento de la capacidad de cálculo y un uso generalizado.

CPUs que se adaptan a más núcleos

Las CPU están aumentando el número de núcleos para satisfacer las exigencias de la multitarea moderna. Esto mejora su capacidad de computación en serie y ofrece cierta computación paralela mediante multihilo.

Algunas tendencias en el desarrollo de CPUs son:

• Aumento del número de núcleos: Las CPU de consumo suelen tener entre 8 y 16 núcleos, mientras que los procesadores de servidor pueden tener 64 o más núcleos. Esto permite mejorar las capacidades de computación paralela mediante tecnologías como el multihilo simultáneo (SMT) y el hiperhilo.
• Arquitecturas heterogéneas: Las CPU modernas, como la serie Alder Lake de Intel o el diseño big.LITTLE de ARM, combinan núcleos de alto rendimiento con núcleos de bajo consumo para optimizar tanto el consumo de energía como el rendimiento de las tareas.
• Integración con unidades especializadas: Las CPU integran cada vez más aceleradores, como motores de inferencia de IA o unidades de procesamiento gráfico, directamente en el chip para mejorar el rendimiento en cargas de trabajo específicas.

Desarrollo de GPU para computación de propósito general

Las GPU están evolucionando para manejar tareas de propósito general, lo que las hace cada vez más versátiles para operaciones con muchos datos. Fabricantes como NVIDIA y AMD están invirtiendo en ecosistemas de software agnósticos del hardware (por ejemplo, CUDA, ROCm) para ampliar la aplicabilidad de las GPU más allá de los gráficos.

Muchos paquetes de aprendizaje automático son ahora capaces de utilizar GPUs. Frameworks como TensorFlow y PyTorchsoportan ahora de forma nativala aceleración en la GPU, reduciendo drásticamente los tiempos de cálculo.

Unidades de procesamiento especializadas

El futuro del procesamiento no se limita a las CPU y las GPU. El auge de los procesadores especializados, como las TPU (Unidades de Procesamiento Tensorial) y las NPU (Unidades de Procesamiento Neuronal), refleja una creciente demanda de hardware específico para cada tarea:

• Unidades de Procesamiento Tensorial (TPU): Desarrolladas por Google, las TPU están diseñadas específicamente para acelerar los cálculos de las redes neuronales. A diferencia de las GPU, las TPU se centran en operaciones matriciales pesadas y están optimizadas para tareas de IA a gran escala. Si tienes más preguntas, lee el artículo de sobre TPUs vs. TPUs. GPUs.
• Unidades de Procesamiento Neuronal (NPU): Las NPU, que se encuentran en los dispositivos móviles y en la computación periférica, están diseñadas para realizar tareas relacionadas con la IA, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del habla y la comprensión del lenguaje natural, con un consumo mínimo de energía.
• Avances en FPGA y ASIC: Las matrices de puertas programables en campo (FPGA) y los circuitos integrados específicos para aplicaciones (ASIC) también están ganando adeptos por su capacidad de personalización para aplicaciones específicas, como la minería de criptomonedas, el procesamiento de paquetes de red y el análisis en tiempo real.

Conclusión

Las CPU y las GPU aportan cada una puntos fuertes únicos a la informática: Las CPU destacan en tareas de propósito general y precisas, mientras que las GPU brillan en el procesamiento paralelo y las cargas de trabajo con muchos datos. Comprender estas diferencias ayuda a los científicos de datos, a los jugadores y a los profesionales a elegir el hardware con conocimiento de causa. 

Si te interesa explorar cómo las GPU potencian los modelos de aprendizaje profundo, consulta Introducción al aprendizaje profundo con PyTorch. Para una comprensión más amplia de las tecnologías de IA y sus aplicaciones, el tema Fundamentos de la IA proporciona una visión general completa. Para profundizar en la mecánica del aprendizaje automático, explora el curso Comprender el Aprendizaje Automático.