Introducción
Las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y las unidades centrales de procesamiento (CPU) son partes fundamentales de todos los sistemas informáticos, cada una se centra en un tipo de trabajo en concreto.
Las CPU están hechas para realizar diversas operaciones y secuencias lógicas sofisticadas, actuando así como la mente del ordenador. Se ocupan de los sistemas operativos, los procesos y el uso general de los ordenadores a la máxima velocidad. Por otro lado, una GPU puede gestionar muchas tareas a la vez y lo hace mediante procesamiento paralelo, hace que sea la solución perfecta para tareas como el renderizado de gráficos y la IA, que exigen realizar muchos cálculos simultáneamente.
Este artículo trata sobre las diferencias en la estructura, las características de rendimiento y los escenarios de aplicación tanto de las GPU como de las CPU. Así, combinando sus fuerzas se convierten en la parte crucial del progreso tecnológico.
Diferencias arquitectónicas entre CPU y GPU
La diferencia fundamental de arquitectura entre la unidad central de procesamiento (CPU) y la GPU es la base de sus fortalezas.
Las unidades centrales de procesamiento (CPU) se fabrican centrándose en la latencia y la ejecución secuencial de tareas. Generalmente tienen de 4 a 32 núcleos de alto rendimiento y están optimizados principalmente para su uso en caso de instrucciones complicadas y en el proceso de ejecución de las tareas una a una. Además, las CPU incorporan un sistema de caché multinivel de baja latencia (L1, L2, L3) que permite acceder rápidamente a los datos y, por los tanto, es el más adecuado para tareas que requieren un procesamiento secuencial inmediato, como las funciones del sistema operativo y la informática en general.
En otro lado tenemos las GPU (unidades de procesamiento gráfico) que están pensadas para el procesamiento paralelo y de alto rendimiento. Por ejemplo, los núcleos CUDA de NVIDIA, desarrollados para realizar varias tareas simultaneamente. Esta arquitectura permite a las GPU ejecutar con eficacia tareas paralelas como el renderizado de gráficos, el aprendizaje automático y las simulaciones científicas. Por otro lado, a diferencia de las CPU, las GPU dependen de una memoria de gran ancho de banda junto con la limitada caché compartida que respalda su capacidad para procesar abundantes volúmenes de datos al mismo tiempo.
Los objetivos ligados al diseño de cada procesador indican lo que los usuarios quieren hacer con él. Las unidades centrales de procesamiento (CPU) son las más adecuadas para los casos en los que hay que tomar decisiones con rapidez para ejecutar aplicaciones y supervisar el sistema operativo. Sin embargo, las GPU se separan claramente de las CPU por su especialización en tareas que aprovechan las ventajas del paralelismo, como el renderizado de gráficos 3D y la resolución de problemas de cálculo complejos en algoritmos de aprendizaje automático.
Estas diferencias que se encuentran en la arquitectura de estas dos unidades centrales de procesamiento demuestran lo bien que pueden trabajar juntas. Las CPU realizan todo el trabajo de hacer funcionar el sistema y, por tanto, se encargan de procesos que pueden ser bastante complejos de resolver.
Por otro lado, las GPU se ocupan de tareas específicas que requieren mucho paralelismo y, por tanto, afectan positivamente al rendimiento general de los sistemas informáticos.
De hecho, la tecnología que está en constante evolución hace que la unión entre CPU y GPU sea el ejemplo perfecto de cómo los avances tecnológicos influyen en la capacidad de cálculo. Es probable que este vínculo entre los ecosistemas de CPU y GPU contribuya en gran proporción a la capacidad de procesamiento computacional en el futuro.
Comparación funcional y de rendimiento entre CPU y GPU
Las características de funcionalidad y rendimiento de los procesadores y los procesadores gráficos es lo que los diferencia, y por eso tienen papeles distintos en la informática.
El principal trabajo de una CPU es dividir el trabajo en unidades más pequeñas para que sean tratadas por dos o más procesadores, lo que hace que la tarea sea aún más rápida y con un buen tiempo de decisión. Con velocidades de reloj de entre 3 y 5 GHz, las CPU pueden ser una buena opción para tareas sin pausas, como la lógica de programas y la toma de decisiones de IA. Además, los sistemas de caché altamente optimizados permiten a esta tecnología localizar y procesar datos de forma instantánea, lo que les otorga una posición ideal en tareas de procesamiento rápido y secuencial.
Las GPU, por su parte, están perfeccionadas para el procesamiento paralelo, por lo que son fundamentales en las tareas de tratamiento de datos. Tienen tal cantidad de núcleos que pueden llevar miles de tareas al mismo tiempo, lo que resulta especialmente útil cuando se trata de procesos como la multiplicación de matrices y el renderizado de imágenes. Por ejemplo, en simulaciones computacionales, una sola GPU de alto rendimiento puede superar a cientos de núcleos de CPU, lo que demuestra su eficiencia en tareas paralelas.
En términos de consumo de energía y eficiencia, las GPUs tiene una ventaja sobre las CPUs en el caso de alta densidad de tareas. Su arquitectura paralela elimina la redundancia de los cálculos, lo que significa que se consume menos energía en comparación con los clusters de CPU que realizan las mismas tareas. Como resultado, las GPU son más eficientes en energéticamente como en el aprendizaje automático y las simulaciones científicas, ya que proporcionan una mejora significativa del rendimiento utilizando menos energía.
Sin embargo, las unidades centrales de procesamiento, a diferencia de las GPU, ofrecen más libertad para gestionar varias tareas simultáneamente. Pueden asignar el ámbito adecuado a cada tarea, lo que las hace más apropiadas para ejecutar varios procesos a la vez, como jugar a videojuegos en paralelo con las comunicaciones de red.
La combinación de los puntos fuertes de las CPU y las GPU proporciona tecnologías de cálculo adecuadas, y son el “motor” de cálculos altamente eficientes. Las CPU son excelentes para tareas complicadas y secuenciales, mientras que las GPU tienen ventaja en el procesamiento paralelo. Así, el efecto de sinergia resultante en el rendimiento y las capacidades de los sistemas informáticos modernos es notable.
Escenarios al aplicarlo en el gaming
En el gaming, las GPUs o CPUs son una parte esencial. Las GPU o CPU se encargan de gestionar las pequeñas piezas y realizar las tareas necesarias para crear una experiencia de juego fluida y de calidad.
Para renderizar vídeo de la máxima calidad y aplicar los efectos visuales más creativos, las GPU siempre vienen bien. Cuando un juego tiene una pantalla 4K u 8K, la realización de texturas exigentes y técnicas de iluminación sofisticadas, por ejemplo, el trazado de rayos, recae en las GPU.
Para que lo veas claro, en “Cyberpunk 2077”, la GPU es la que engloba los entornos con sombras reales y la fuente de luz, de ahí que aproveche el procesamiento ultrarrápido. También se necesita para que los juegos de realidad virtual (RV) tengan un alto nivel de calidad para que funcionen correctamente y proporcionen un conjunto de texturas a una alta frecuencia de imagen. Aquí se utiliza una GPU para realizar múltiples tareas, como procesar varios flujos de datos para ofrecer una buena experiencia.
A menudo, la CPU se encuentra en el centro de complejos problemas matemáticos y de toma de decisiones basadas en IA. Sin embargo, la CPU debe realizar tareas como orquestar todos los elementos, calcular y representar el entorno que cambia dinámicamente en un videojuego. Además, cuando se juega a MMO, la CPU, al ser un router, se encarga de tomar paquetes de datos de la red para sincronizar varias acciones del juego desde distintos servidores.
Es crucial encontrar el compromiso adecuado para distribuir la carga de trabajo entre la GPU y la CPU de forma que se consiga el mejor rendimiento. Si la GPU es responsable de la parte visual, la CPU se encarga de la mecánica del juego y del proceso de toma de decisiones. Así pues, tanto los desarrolladores de juegos como los jugadores deben ponderar estos componentes para no quedarse atascados en un trío sin salida que disminuya el rendimiento del juego con el tiempo.
En resumen, el trabajo conjunto entre CPU y GPU en los juegos representa a la perfección su carácter complementario.
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Identificar y resolver los cuellos de botella
La investigación satisfactoria y la resolución oportuna de los problemas han hecho que los juegos y las tareas computacionales tengan la máxima prioridad y son clave para la optimización del rendimiento de manera adecuada y eficaz. El cuello de botella se produce cuando un componente ralentiza y/o detiene el rendimiento de todo el sistema, como suele ocurrir entre la CPU y la GPU, pero puede estar en cualquier parte del sistema.
- Cuello de botella de la CPU: Se produce cuando la CPU es incapaz de seguir el ritmo de la GPU y, por tanto, está inactiva. Los síntomas incluyen un bajo uso de la GPU (por debajo del 70 %) y frecuencias de frames inestables. También es habitual que la CPU intervenga en escenarios como el cálculo de inteligencia artificial o la simulación de la física y se sobrecargue.
- Cuello de botella en la GPU: En el escenario opuesto, se produce un cuello de botella en la GPU cuando ésta se encuentra en el nivel alto de rendimiento o al máximo, pero la CPU se encuentra en el punto bajo de utilización contrario. Se trata de un proceso normal mientras se juega con altas resoluciones o cuando el usuario activa algunos efectos gráficos avanzados. Entre ellos se encuentran los programas de sombreado y superposición de detalles, como los que utiliza el software de trazado de rayos, por ejemplo, el programa Lattice-based Experimental.
- Identificación de cuellos de botella: Una de las cosas que se pueden hacer es comprobar si ya existe un cuello de botella con la ayuda del software especial. Por ejemplo, si cada límite virtual funciona correctamente a la velocidad de un maratón, pero una de ellas no va bien, es más probable que el problema se deba a la que funciona a más del 100%. La interrupción de la red puede ser la consecuencia de que el ordenador que funciona rápido se quede corto en la red. El éxito de la reparación implicaría la desconexión de la red.
- Resolver los cuellos de botella de la CPU: Un problema puede resolverse aumentando la velocidad de reloj a una CPU más potente y con más núcleos o utilizando menos núcleos y, por tanto, de menor potencia, lo que se traduce en una menor carga de la CPU, ya que los programas utilizan menos de su tiempo de procesamiento. Esta condición es el resultado de errores en el microcódigo de la CPU y provoca que el ordenador deje de funcionar correctamente; por lo tanto, reducir el requisito de hardware de sólo 10 GB de memoria podría aumentar la velocidad de reacción del ordenador.
- Resolver los cuellos de botella de la GPU: Si el sistema experimenta cuellos de botella en la GPU, es mejor utilizar una GPU potente o cambiar los ajustes gráficos, como reducir la resolución o desactivar cosas como el antialiasing que consumen demasiada GPU. Estas frecuencias de frames son estáticas y, por tanto, no pueden modificarse.
- Reducción de la perplejidad: Al proporcionar una mezcla muy sofisticada e innovadora de uso de la CPU y la GPU, se garantiza que los usuarios de la tecnología moderna de procesadores gráficos, como el trazado de rayos y el renderizado de IA, y una CPU de gama alta puedan jugar a los juegos con los ajustes máximos y resoluciones ultra altas a velocidades de fotogramas decentes.
Si se dominan las relaciones entre la eficacia del uso de la CPU y la utilización de la tarjeta gráfica y los cuellos de botella se resuelven, se puede influir sustancialmente en el rendimiento del sistema y en la experiencia del usuario.
Tendencias futuras
El mundo informático del mañana va a estar marcado por las CPU y las GPU debido al cambio de sus funciones. Las CPU y las GPU trabajan en parejas complementarias. Una tendencia nueva y significativa es la popularidad de la informática heterogénea. Esta técnica aprovecha la potencia de los dos procesadores, incluyendo trabajos como la inferencia de IA y el renderizado simultáneo. Además, incluso los aceleradores de IA integrados de Intel están diseñados para aumentar la eficiencia de los procesos mediante la distribución inteligente de la carga de trabajo entre CPU y GPU.
Además, el gaming en la nube está perturbando silenciosamente. Por otro lado, los clusters de GPU basados en la nube están evolucionando, al igual que sus capacidades para realizar cálculos en ambos lados de la nube. Servicios como NVIDIA GeForce Now y Google Stadia permiten a los usuarios jugar a juegos guardados y utilizarlos directamente desde la nube. Así, los usuarios ya no necesitan dispositivos personales. El escenario de juego se convierte en un tema de rendimiento de tu hardware en la nube. El factor de democratización, junto con una reducción del hardware, podría surgir al hacerlo.
Además, la inclusión de la IA en juegos y otras aplicaciones también contribuye al avance de GPUs más sofisticadas. Estas GPUs están hechas a medida para realizar tareas complejas de aprendizaje automático, lo que permite, además, renderizar gráficos y tomar decisiones en los juegos. Además, a medida que avance la IA, aumentará la demanda de GPUs capaces de realizar esos cálculos tan complejos.
Los continuos avances que experimenta la tecnología de semiconductores, como nodos de proceso más pequeños y mayor eficiencia energética, no sólo permiten que las CPUs y GPUs tengan mayor rendimiento, sino que también consuman menos energía y electricidad. La duración de la batería es un problema mayor en los dispositivos móviles y “wearables”, por lo que es bastante importante.
En resumen, el futuro de las CPU y las GPU se distingue por un mayor grado de cooperación, la integración en la nube y la mejora basada en la IA. A medida que pase el tiempo, se convertirán en una fuerza significativa fuera de lo posible, con ordenadores más eficientes y potentes en diversas aplicaciones.
Los mini PCs GEEKOM combinan la CPU y GPU para ofrecer ordenadores potentes e inteligentes como el GEEKOM A8 max:
Conclusión
A día de hoy, la correcta interacción de CPU y GPU es como el ABC de los sistemas informáticos. Los dos son buenos en cosas diferentes. Los ordenadores pueden manejar y gestionar tareas lógicas y secuenciales y codificarlas en un lenguaje informático para ejecutar las órdenes. Las GPUs pueden realizar muchas tareas a la vez, como el renderizado de gráficos y el cálculo de inteligencia artificial. La tecnología está forjando una nueva relación entre estos elementos, y su importancia está creciendo en el sector del gaming y la IA entre muchos otros.
El futuro parece prometedor en referencia a un mayor nivel de cooperación con la ayuda de la informática heterogénea, la nube y las mejoras de la IA, que alterarán el rendimiento. Si usamos los puntos fuertes tanto de las CPUs como de las GPUs, podemos conseguir la mayor rapidez y a la vez, las formas más óptimas de computación.
En pocas palabras, las empresas de CPUs y GPUs trabajan de la mano, lo que no sólo ayuda a mejorar el rendimiento de los ordenadores actuales, sino que también sienta las bases para los próximos avances, garantizando que los sistemas estén equipados para hacer frente a aplicaciones cada vez más complejas.
Geekom
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