¿Qué es el GPU computing y cómo funciona?

El GPU computing utiliza pro­ce­sa­do­res gráficos para ejecutar muchas ope­ra­cio­nes en paralelo. En co­m­bi­na­ción con la CPU, permite procesar grandes volúmenes de datos con gran rapidez y co­n­s­ti­tu­ye la base de apli­ca­cio­nes como la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial, la edición de medios o las si­mu­la­cio­nes cie­n­tí­fi­cas.

¿Qué se entiende por GPU computing?

Una GPU (Graphics Pro­ce­s­si­ng Unit, unidad de pro­ce­sa­mie­n­to gráfico) es el pro­ce­sa­dor es­pe­cia­li­za­do de una tarjeta gráfica encargado de realizar los cálculos. El término no se refiere a toda la tarjeta gráfica, sino es­pe­cí­fi­ca­me­n­te al chip que ejecuta las ope­ra­cio­nes de cálculo. El GPU computing aprovecha esta capacidad para resolver tareas complejas mucho más rápido de lo que sería posible uti­li­za­n­do úni­ca­me­n­te pro­ce­sa­do­res clásicos. Este enfoque también se conoce como GPGPU (General-Purpose Computing on Graphics Pro­ce­s­si­ng Units).

Aunque las GPU se de­sa­rro­lla­ron ori­gi­na­l­me­n­te para procesar imágenes, vídeos y gráficos 3D, hoy también se utilizan para tareas de cálculo generales. Su principal ventaja es la capacidad de ejecutar si­mu­l­tá­nea­me­n­te una gran cantidad de cálculos similares. Este principio resulta es­pe­cia­l­me­n­te útil en muchas apli­ca­cio­nes modernas.

¿Cómo funciona exac­ta­me­n­te el GPU computing?

El GPU computing no funciona de manera aislada, sino siempre en co­la­bo­ra­ción entre CPU y GPU. Ambos pro­ce­sa­do­res asumen tareas distintas y se co­m­ple­me­n­tan entre sí. La CPU actúa como unidad de control central: inicia los programas, organiza el flujo de procesos, prepara los datos y decide qué tareas de cálculo se envían a la GPU. La GPU se encarga entonces de los cálculos masivos pro­pia­me­n­te dichos y los ejecuta en paralelo. Sin este control por parte de la CPU, la GPU no podría trabajar de forma autónoma.

Desde el punto de vista técnico, una GPU está formada por cientos o miles de núcleos de cálculo es­pe­cia­li­za­dos en aplicar ope­ra­cio­nes sencillas de forma si­mu­l­tá­nea a grandes volúmenes de datos. Para que el GPU computing funcione de manera eficiente, los problemas de cálculo complejos se dividen en muchas subtareas similares. Cada una de estas subtareas se procesa en paralelo en uno o varios núcleos de la GPU.

Para acceder a la GPU de forma es­pe­cí­fi­ca se utilizan in­te­r­fa­ces de pro­gra­ma­ción y fra­me­wo­r­ks es­pe­cia­li­za­dos como CUDA u OpenCL. Estos permiten a los de­sa­rro­lla­do­res definir qué partes de un programa se ejecutan en la GPU y cuáles en la CPU. Para los usuarios, este proceso técnico suele pe­r­ma­ne­cer en segundo plano.

CPU vs. GPU: co­m­pa­ra­ción directa

Para entender realmente el GPU computing, es im­po­r­ta­n­te conocer la di­fe­re­n­cia fu­n­da­me­n­tal entre CPU y GPU. Ambos son pro­ce­sa­do­res, pero están op­ti­mi­za­dos para tareas muy distintas.

CPU: flexible y versátil

Una CPU está diseñada para procesar di­fe­re­n­tes tareas de forma se­cue­n­cial. Suele contar con pocos núcleos de cálculo, pero muy potentes, capaces de tomar de­ci­sio­nes complejas, controlar programas y ejecutar flujos lógicos.

Tareas típicas de una CPU son:

• Ejecución de sistemas ope­ra­ti­vos
• Pro­ce­sa­mie­n­to de entradas de usuario
• Control y coor­di­na­ción de programas
• Ejecución de cálculos complejos con de­pe­n­de­n­cias entre sí

GPU: es­pe­cia­li­za­da en pa­ra­le­li­s­mo

Una GPU sigue un enfoque diferente. Dispone de cientos o miles de núcleos de cálculo, cada uno de ellos más sencillo que los núcleos de una CPU. A cambio, pueden ejecutar una gran cantidad de ope­ra­cio­nes al mismo tiempo.

Las GPU son ideales cuando se aplica el mismo cálculo a muchos datos, los pasos de pro­ce­sa­mie­n­to están cla­ra­me­n­te es­tru­c­tu­ra­dos y las tareas pueden eje­cu­tar­se de forma in­de­pe­n­die­n­te.

Ejemplo: edición de imágenes

Cuando se edita una imagen y, por ejemplo, se aumenta su brillo, esta tarea se compone de muchos cálculos idénticos. Una imagen digital está formada por millones de píxeles, y para cada uno de ellos es necesario aplicar el mismo cálculo para ajustar el brillo o el color.

La CPU calcula el nuevo valor de cada píxel pri­n­ci­pa­l­me­n­te de forma se­cue­n­cial. En una GPU, en cambio, el mismo cálculo se reparte entre muchos núcleos que trabajan en paralelo. Mientras que una CPU típica cuenta con entre 8 y 16 núcleos de alto re­n­di­mie­n­to, las GPU modernas cuentan con varios miles de núcleos más sencillos que pueden procesar píxeles si­mu­l­tá­nea­me­n­te. En términos si­m­pli­fi­ca­dos, una GPU puede procesar muchos más píxeles al mismo tiempo que una CPU.

¿Qué ventajas ofrece el GPU computing?

La capacidad de las GPU para ejecutar muchas ope­ra­cio­nes similares en paralelo ofrece varias ventajas frente a los pro­ce­sa­do­res tra­di­cio­na­les. Es­pe­cia­l­me­n­te en tareas con altas exi­ge­n­cias de cálculo y grandes volúmenes de datos, el GPU computing despliega todo su potencial.

• Alto re­n­di­mie­n­to gracias al pro­ce­sa­mie­n­to paralelo: en de­te­r­mi­na­das cargas de trabajo, las GPU pueden ser co­n­si­de­ra­ble­me­n­te más rápidas que las CPU.
• Ace­le­ra­ción de te­c­no­lo­gías modernas: el GPU computing co­n­s­ti­tu­ye una base fu­n­da­me­n­tal para la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial, el apre­n­di­za­je au­to­má­ti­co, las si­mu­la­cio­nes y el análisis de datos en tiempo real.
• Buena es­ca­la­bi­li­dad: la capacidad de cálculo puede ampliarse con relativa facilidad añadiendo más GPU, por ejemplo en centros de datos o entornos en la nube.
• Alta efi­cie­n­cia ene­r­gé­ti­ca por operación: en muchas tareas paralelas, las GPU ofrecen más re­n­di­mie­n­to por vatio que los pro­ce­sa­do­res tra­di­cio­na­les.
• Descarga de trabajo de la CPU: las tareas in­te­n­si­vas en cálculo pueden delegarse en la GPU, mientras que la CPU se encarga del control y la lógica del sistema.

Los casos de uso más im­po­r­ta­n­tes de las GPU

El GPU computing se utiliza hoy en día en cada vez más ámbitos, ya que muchas apli­ca­cio­nes modernas se basan en el pro­ce­sa­mie­n­to de grandes volúmenes de datos y en cálculos complejos. La capacidad de ejecutar muchas ope­ra­cio­nes similares en paralelo convierte a las GPU en una solución ideal para numerosos casos de uso.

In­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial y apre­n­di­za­je au­to­má­ti­co

Uno de los campos de apli­ca­ción más im­po­r­ta­n­tes del GPU computing es la in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial. En el en­tre­na­mie­n­to de modelos de apre­n­di­za­je au­to­má­ti­co, es necesario procesar enormes volúmenes de datos y repetir ope­ra­cio­nes ma­te­má­ti­cas millones de veces. Las GPU pueden ejecutar estos cálculos en paralelo y reducir co­n­si­de­ra­ble­me­n­te los tiempos de en­tre­na­mie­n­to. Sin GPU computing, muchas apli­ca­cio­nes actuales de IA, como los modelos de lenguaje, el re­co­no­ci­mie­n­to de imágenes o los sistemas de re­co­me­n­da­ción, apenas serían viables.

Pro­ce­sa­mie­n­to de imágenes, vídeo y 3D

En el pro­ce­sa­mie­n­to de imágenes, vídeo y gráficos 3D, las exi­ge­n­cias de cálculo han aumentado co­n­si­de­ra­ble­me­n­te en los últimos años. Los co­n­te­ni­dos mu­l­ti­me­dia modernos utilizan re­so­lu­cio­nes cada vez más altas, efectos más complejos y re­pre­se­n­ta­cio­nes más realistas. Tareas como co­rre­c­cio­nes de color, cálculos de ilu­mi­na­ción, efectos visuales o el re­n­de­ri­za­do de escenas 3D requieren una gran cantidad de ope­ra­cio­nes re­pe­ti­ti­vas para millones de píxeles u objetos.

Cuanto más exigente es la edición, mayor es la necesidad de potencia de la GPU. Los vídeos de alta re­so­lu­ción, los efectos complejos o las pre­vi­sua­li­za­cio­nes en tiempo real di­fí­ci­l­me­n­te pueden eje­cu­tar­se de forma eficiente sin GPU computing. Además, muchas apli­ca­cio­nes creativas integran hoy en día in­te­li­ge­n­cia ar­ti­fi­cial, por ejemplo para la mejora au­to­má­ti­ca de imágenes, el re­co­no­ci­mie­n­to de objetos o personas, la reducción de ruido o la am­plia­ción de co­n­te­ni­dos. Estas funciones basadas en IA también se apoyan en cálculos paralelos y aumentan aún más la demanda de GPU potentes.

Si­mu­la­cio­nes cie­n­tí­fi­cas e in­ve­s­ti­ga­ción

En la in­ve­s­ti­ga­ción cie­n­tí­fi­ca, las GPU se utilizan sobre todo cuando procesos complejos se modelan mediante si­mu­la­cio­nes. Entre ellos se en­cue­n­tran, por ejemplo, los modelos cli­má­ti­cos y me­teo­ro­ló­gi­cos, las si­mu­la­cio­nes físicas o los cálculos químicos. Estas apli­ca­cio­nes constan de numerosas ope­ra­cio­nes similares que se aplican a grandes volúmenes de datos.

Análisis de datos

Las empresas modernas trabajan con volúmenes de datos cada vez mayores. El GPU computing ayuda a analizar grandes conjuntos de datos, ide­n­ti­fi­car patrones y generar pre­vi­sio­nes de forma eficiente. Es­pe­cia­l­me­n­te en apli­ca­cio­nes críticas, como en el sector fi­na­n­cie­ro o en sistemas de análisis en tiempo real, la alta capacidad de pa­ra­le­li­za­ción de las GPU desempeña un papel decisivo.

Co­mpu­tación en la nube y centros de datos

Con el auge de las pla­ta­fo­r­mas en la nube, el GPU computing se ha vuelto más accesible para muchas empresas. En lugar de operar su propio hardware, las GPU pueden uti­li­zar­se como recurso bajo demanda en la nube. Para ello, los pro­vee­do­res ofrecen potencia de GPU como servicio en sus centros de datos. Esto permite que las apli­ca­cio­nes con gran carga de cálculo sean es­ca­la­bles y eco­nó­mi­ca­me­n­te viables incluso para empresas pequeñas o equipos de in­ve­s­ti­ga­ción.