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Intel nos explica la diferencia entre CPU y GPU, y cómo aprovecharlas al máximo

Las unidades de procesamiento central (CPU) y unidades de procesamiento de gráficos (GPU) son motores informáticos fundamentales, pero a medida que las exigencias evolucionan, no siempre queda claro cuáles son las diferencias entre ambas, ni qué cargas de trabajo se adaptan mejor a cada una.

Ya sea para aplicaciones de streaming, juegos en línea o cualquier otra carga de trabajo exigente, a los sistemas de hoy en día, se les pide más de lo que nunca habían hecho. Es en este contexto que es de suma importancia entender que las CPU y GPU tienen roles muy diferentes, pero que trabajan en conjunto para mejorar el rendimiento.

¿Cuáles son las diferencias entre cada uno? 

Si bien las GPU ahora son más que solo computadores, siguen estando ancladas a una idea más antigua, llamada “computación paralela”. Esto es lo que hace que sean tan potentes, pero más lentas, ya que dividen los problemas complejos en miles o millones de tareas separadas, mientras que la CPU son más rápidas y versátiles, ya que realizan una serie de tareas que requieren de mucha interactividad.

CPU  GPU 
Unidad Central de Procesamiento Unidad de Procesamiento de Gráficos
Varios núcleos Muchos núcleos (cientos o miles)
Baja latencia Alto rendimiento
Ideal para el procesamiento en serie Ideal para el procesamiento en paralelo
Puede realizar algunas operaciones a la vez Puede realizar miles de operaciones a la vez

Desde el punto de vista arquitectónico, la CPU está compuesta por unos pocos núcleos con una gran cantidad de memoria caché, que puede manejar algunos subprocesos de software a la vez.

Por el contrario, una GPU está compuesta por cientos de núcleos que pueden manejar miles de subprocesos en simultaneo.

Las claves para la IA, visión de computación, supercomputación y más 

Durante la última década, las GPU y CPU han demostrado ser la clave para una creciente gama de aplicaciones.

Las GPU realizan mucho más trabajo por cada unidad de energía, por lo que son un aspecto clave para las supercomputadoras que, de otra manera, superarían los límites de las redes eléctricas de la actualidad.

En Inteligencia Artificial (IA), las GPU se han convertido en un elemento fundamental para lograr la tecnología llamada “deep learning”, que vierte grandes cantidades de datos en las redes neuronales y las entrena para que realicen tareas que son demasiado complicadas para que cualquier codificador humano las describa.

Esta capacidad de deep learning se acelera gracias a la inclusión de los Núcleos Tensores, que aceleran las operaciones de matrices grandes, en el corazón de la IA, y realizan cálculos de multiplicación y acumulación de precisión mixta en una sola operación. Esto no solo acelera las tareas tradicionales de IA de todo tipo, sino que ahora se aprovecha para potenciar los juegos.

Si bien las CPU ofrecen grandes beneficios en cuanto al cálculo de operación, las GPU no se quedan atrás, gracias al procesamiento gráfico y aunque los computadores pueden funcionar de manera independiente de esta última pieza, su trabajo en conjunto siempre será lo más beneficioso para el ecosistema de los PC, el que podrás encontrar en Intel gracias a sus distintas opciones de procesadores y tarjetas gráficas.

Una de las novedades en las que se pudo apreciar este trabajo durante este año en Chile fue gracias a Samsung, con el lanzamiento de los Galaxy Book 2, además de ser los primeros dispositivos en integrar las nuevas tarjetas gráficas Intel ARC en Latinoamérica.

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