CPU frente a GPU: cuáles son las diferencias

CPU frente a GPU: cuáles son las diferencias

Tanto si se utilizan para aplicaciones de aprendizaje profundo, procesamiento paralelo masivo, juegos 3D intensivos u otras cargas de trabajo exigentes, se espera que los sistemas actuales realicen más tareas que nunca. La unidad central de procesamiento (CPU) y la unidad de procesamiento gráfico (GPU) tienen funciones muy diferentes. En CPU frente a GPU¿Cuáles son las diferencias?

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    ¿Qué es una CPU?

    CPU
    CPU

    Una CPU está formada por millones de transistores, puede tener varios núcleos de procesamiento y suele denominarse el cerebro del ordenador. Es un componente esencial de todos los sistemas informáticos modernos porque ejecuta los comandos y procesos requeridos por el ordenador y el sistema operativo. La CPU también es importante para determinar la velocidad a la que se ejecutan los programas, desde la navegación web hasta la creación de hojas de cálculo.

    ¿Qué es una GPU?

    GPU
    GPU

    Una GPU es un procesador compuesto por muchos núcleos más pequeños y especializados. Cuando una tarea de procesamiento se divide y ejecuta entre varios núcleos, trabajando juntos, estos núcleos pueden ofrecer un potente rendimiento.

    ¿Cuál es la diferencia entre CPU y GPU?

    Las CPU y las GPU tienen mucho en común. Ambas son importantes motores de cálculo. Ambas son microprocesadores basados en chips. Y ambas procesan datos. Pero las CPU y las GPU tienen arquitecturas diferentes y están construidas para fines distintos.

    Las CPU son adecuadas para una amplia gama de cargas de trabajo, especialmente aquellas con elevados requisitos de latencia y rendimiento por núcleo. Como potente motor de ejecución, la CPU concentra su número relativamente pequeño de núcleos en una sola tarea y la completa rápidamente. Esto la hace especialmente adecuada para manejar tipos de trabajo que van desde cálculos en serie hasta operaciones con bases de datos.

    Las GPU se desarrollaron originalmente como ASIC diseñados para acelerar tareas específicas de renderizado 3D. Con el tiempo, estos motores de función fija se hicieron más programables y flexibles. Aunque el procesamiento de gráficos y los actuales juegos de alto nivel cada vez más realistas desde el punto de vista visual siguen siendo la función principal de la GPU, al mismo tiempo, también ha evolucionado hasta convertirse en un procesador paralelo de propósito más general capaz de manejar un número cada vez mayor de aplicaciones.

    CPU vs GPU (Cuál'es la diferencia)

    ¿Qué son los gráficos integrados?

    Los gráficos integrados o compartidos están incorporados en el mismo chip que la CPU. Algunas CPU pueden tener una GPU integrada, lo que elimina la necesidad de depender de una tarjeta gráfica dedicada o discreta.

    Gráficos integrados
    Gráficos integrados

    Los procesadores gráficos integrados ofrecen varias ventajas. La integración en la CPU tiene ventajas de espacio, coste y eficiencia energética frente a un procesador gráfico discreto. Procesan datos e instrucciones relacionados con la tarjeta gráfica para tareas habituales como la navegación web, el streaming de películas 4K y los juegos ocasionales.

    Este método es el más utilizado en dispositivos compactos y de bajo consumo, como portátiles, tabletas, teléfonos inteligentes y algunos ordenadores de sobremesa.

    Aceleración del aprendizaje profundo y la inteligencia artificial

    Las GPU actuales ejecutan un número cada vez mayor de cargas de trabajo, como el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial (IA). Las GPU u otros aceleradores son adecuados para el entrenamiento del aprendizaje profundo mediante capas de redes neuronales o en grandes conjuntos de datos como imágenes 2D.

    El algoritmo de aprendizaje profundo se adapta para utilizar métodos acelerados en la GPU. Mediante la aceleración, estos algoritmos pueden mejorar significativamente el rendimiento y reducir el tiempo de entrenamiento para problemas prácticos a un rango factible.

    Las CPU y las bibliotecas de software que se ejecutan en ellas han evolucionado con el tiempo, y su capacidad para realizar tareas de aprendizaje profundo ha mejorado mucho. Por ejemplo, en los procesadores Intel® Xeon® Scalable más recientes, el rendimiento de aprendizaje profundo del sistema de CPU puede mejorarse mediante un exhaustivo trabajo de optimización del software y la incorporación de hardware dedicado a la IA, como Intel® Deep Learning Acceleration (Intel® DL Boost).

    Para muchas aplicaciones, como el aprendizaje profundo basado en imágenes HD, 3D y no basado en imágenes sobre datos de lenguaje, texto y series temporales, las CPU pueden brillar. Para modelos complejos o aplicaciones de aprendizaje profundo (por ejemplo, detección de imágenes 2D), las CPU pueden soportar capacidades de memoria mucho mayores que las GPU más potentes de la actualidad.

    La combinación de CPU y GPU y la amplia RAM proporcionan un excelente banco de pruebas para el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial.

    FAQ-sobre PCB

    Una CPU está formada por millones de transistores, puede tener varios núcleos de procesamiento y suele denominarse el cerebro del ordenador. Es un componente esencial de todos los sistemas informáticos modernos porque ejecuta los comandos y procesos requeridos por el ordenador y el sistema operativo. La CPU también es importante para determinar la velocidad a la que se ejecutan los programas, desde la navegación web hasta la creación de hojas de cálculo.

    Una GPU es un procesador compuesto por muchos núcleos más pequeños y especializados. Cuando una tarea de procesamiento se divide y ejecuta entre varios núcleos, trabajando juntos, estos núcleos pueden ofrecer un potente rendimiento.

    La CPU se encarga de todas las tareas necesarias para que todo el software del servidor funcione correctamente. Una GPU, por su parte, ayuda a la CPU a realizar cálculos concurrentes.

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