¿Cuál es la diferencia entre CPU y GPU?

Las CPU y las GPU son similares, están hechas de millones de transistores y procesan miles de operaciones por segundo. A pesar de sus similitudes, originalmente fueron creados para resolver problemas diferentes. En el artículo entenderemos en qué se diferencian la CPU y la GPU y qué problemas resuelven.

¿Qué son CPU y GPU? 

La unidad central de procesamiento (CPU ) es el nodo central que controla todos los procesos en la computadora. Por ejemplo, realiza operaciones aritméticas y lógicas con datos, transmite resultados a dispositivos externos y almacena los resultados de las operaciones realizadas. Cualquier dispositivo funciona con la CPU, ya sea una tableta o un teléfono inteligente.

Una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) es un microprocesador que acelera los gráficos que se muestran en la pantalla. Anteriormente, se utilizaba principalmente para renderizado de imágenes y modelado 3D. Ahora las GPU se utilizan para informática de alto rendimiento, aprendizaje automático e investigación científica.

Diferencias entre GPU y CPU

Numero de nucleos

Una CPU suele tener entre 4 y 8 núcleos que funcionan de forma independiente unos de otros. La arquitectura de la CPU suele basarse en el principio de menos núcleos de procesamiento pero más potentes. Las GPU tienen muchos más núcleos, de 100 a 1000, pero son menos potentes que las CPU.

Método de procesamiento de datos

La CPU es un procesador de propósito general y realiza tareas secuenciales. Por ejemplo, informática, gestión de sistemas operativos y ejecución de programas. 

A su vez, la GPU procesa datos en paralelo, lo que le permite realizar tareas intensivas como renderizado de gráficos, modelado 3D, aprendizaje automático y HCI.

Uso de memoria del dispositivo

Para el procesador central, la memoria caché es un parámetro clave, por lo que ocupa una gran cantidad de memoria del dispositivo. La GPU no necesita una gran memoria caché. Por ejemplo, 128-256 kB son suficientes para renderizar imágenes.

Velocidad de computación

La frecuencia del reloj es uno de los principales indicadores técnicos de cualquier procesador y se mide en hercios. Cuanto mayor sea este indicador, más cálculos podrá realizar el equipo por unidad de tiempo. A diferencia de la CPU, las aplicaciones en la GPU se ejecutan más rápido sin tartamudear.

Número de hilos

El procesador central admite hasta dos subprocesos de cálculo por núcleo y el procesador gráfico admite varios miles de subprocesos por multiprocesador, de los cuales hay varios en el chip. Para cambiar de un subproceso a otro, la CPU necesita cientos de ciclos de reloj y la GPU cambia varios subprocesos en un ciclo de reloj.

Tareas de CPU y GPU

Cuándo usar CPU:

• trabajar con aplicaciones generales como procesadores de textos, hojas de cálculo u otros documentos de oficina;
• procesar grandes cantidades de datos, pero estos datos no son gráficos;
• realizando múltiples tareas secuencialmente.

¿Cuándo es más adecuada una GPU?

• trabajar con gráficos como modelado 3D, visualización de datos, procesamiento de imágenes o videos;
• aprendizaje automático o cálculos científicos que requieren potencia informática;
• uso de algoritmos paralelos.

Cuando CPU y GPU trabajan juntas

La CPU y la GPU pueden trabajar juntas para aumentar el rendimiento de los datos y la computación concurrente. La GPU puede complementar la arquitectura de la CPU para realizar cálculos repetitivos en paralelo mientras el resto del trabajo se realiza de forma secuencial en la CPU. Además, cada uno de los procesadores se ocupa de sus propias tareas inmediatas: la GPU realiza cálculos complejos y la CPU coordina una amplia gama de acciones.

¿Cuáles son las diferencias entre procesadores para computadoras y servidores?

Los procesadores de computadora difieren en arquitectura de los procesadores de servidor. Las CPU de los servidores están sujetas a requisitos especiales de fiabilidad y fiabilidad. Estos procesadores están diseñados para funcionar las 24 horas y cargas elevadas.

Las GPU para servidores también están diseñadas para una carga continua. Incluso si los procesadores de una computadora y un servidor son externamente similares, sus características técnicas serán diferentes. Nvidia ofrece líneas de GPU especiales para equipos de servidor llamadas TESLA y QUADRO. AMD tiene FirePro o Radeon & Vega para servidores.

Alquiler de servidores en la nube con GPU

Hoy en día, el alquiler de servidores en la nube con GPU es uno de los servicios populares para las empresas. Las empresas obtienen potencia informática para resolver una variedad de problemas sin la necesidad de invertir en equipos o esperar largos períodos de tiempo para la entrega. En la nube se pueden utilizar recursos dependiendo de las necesidades del proyecto.