Unidad de procesamiento gráfico (GPU)

¿Qué es una unidad de procesamiento gráfico (GPU)?

Las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) son procesadores especializados para el procesamiento en paralelo en imágenes de renderización, vídeos, simulaciones científicas y aprendizaje automático. A diferencia de las CPU, que se especializan en tareas secuenciales, las GPU utilizan miles de procesadores más pequeños y eficientes para completar tareas en paralelo. Las GPU utilizan el paralelismo y hardware especializado para procesar la información. Una explicación simplificada de cómo procesan los datos las GPU es la siguiente:

• Paralelismo: las GPU tienen miles de núcleos organizados en multiprocesadores de streaming (SM). La GPU puede realizar miles de cálculos en paralelo, de tal forma que cada núcleo puede ejecutar sus instrucciones simultáneamente. La cantidad enorme de datos que se requiere para renderizar imágenes de alta resolución o entrenar redes neuronales profundas se puede gestionar de manera eficiente mediante el paralelismo.
• Vectorización: las GPU destacan en el procesamiento simultáneo de grandes vectores de datos utilizando este método. Las GPU pueden alcanzar un rendimiento y una eficiencia elevados mediante la aplicación simultánea de la misma operación a múltiples elementos de datos. Esta propiedad ofrece ventajas importantes en la renderización de gráficos y la computación científica, donde los píxeles se pueden renderizar en paralelo y las matrices grandes se pueden manipular con eficacia.
• Descarga de tareas: las GPU contemporáneas se pueden utilizar para tareas genéricas como CUDA y OpenCL y renderización de gráficos. Al utilizar estas API, los programadores pueden transferir tareas exigentes en términos de computación de la unidad de procesamiento central a la tarjeta gráfica, aprovechando las capacidades de procesamiento en paralelo de las GPU. Esto resulta especialmente útil en las simulaciones científicas, el aprendizaje automático y el análisis de datos.
• Jerarquía de la memoria: las GPU están equipadas con una arquitectura de memoria jerarquizada optimizada para el procesamiento en paralelo. La configuración incluye VRAM fuera de chip para gráficos y memoria en chip para los datos temporales. Resulta esencial optimizar el rendimiento de la GPU para implementar patrones de acceso a la memoria eficientes, dado que la latencia de la memoria puede afectar de manera sustancial al rendimiento general.
• Unidades especializadas: las GPU suelen incorporar unidades especializadas, como el mapeo de texturas, la rasterización y la computación geométrica, además de sus procesadores convencionales. Estos componentes especializados están diseñados para ejecutar tareas relacionadas con gráficos particulares y colaboran con motores genéricos para renderizar escenas complejas con eficacia.

En general, las GPU emplean varias técnicas para procesar datos, como la vectorización, la jerarquía de memoria, el paralelismo y las unidades de hardware especializadas. La arquitectura excepcional de las GPU les permite gestionar de manera eficaz un amplio espectro de tareas de computación, por lo que resultan esenciales para aplicaciones como la computación científica, la inteligencia artificial, los videojuegos y los contenidos multimedia.

El rendimiento de la GPU se mide por su capacidad para manejar la renderización visual, las cargas de trabajo de computación y las actividades de aprendizaje automático. El rendimiento de la GPU se mide utilizando estos métodos:

• Rendimiento de la renderización de gráficos:
  • FPS: la GPU puede renderizar un determinado número de fotogramas o imágenes por segundo en un videojuego o programa gráfico. Los gráficos son más nítidos y reactivos con un valor de FPS más elevado.
  • Herramientas de estudio comparativo: 3DMark, Unigine Heaven y GFXBench realizan estudios comparativos de GPU ejecutando pruebas y puntuaciones estandarizadas que se pueden examinar en diferentes ordenadores y configuraciones.
• Rendimiento de computación:
  • Operaciones de coma flotante por segundo (FLOPS): FLOPS es una medición de cuántas operaciones aritméticas de coma flotante puede realizar una GPU por segundo. Es una indicación general del rendimiento de computación.
  • CUDA Cores o Stream Processors: la capacidad de la GPU para el procesamiento en paralelo se indica a través del número de CUDA Cores (para GPU NVIDIA) o Stream Processors (para GPU AMD). Los núcleos incrementan el rendimiento de computación.
  • Estudios comparativos de computación: estos estudios comparativos, que incluyen comparativas GPGPU (como CUDA-Z) y pruebas de rendimiento de computación (como Linpack), evalúan el rendimiento de una GPU en actividades de computación particulares, como el procesamiento de datos y las simulaciones científicas.
• Rendimiento de memoria:
  • Ancho de banda de memoria: el ancho de banda de memoria mide la rapidez con la que se pueden transferir datos entre la GPU y su memoria. El rendimiento y el acceso a los datos mejoran con un mayor ancho de banda de memoria.
  • Tipo y capacidad de memoria: la capacidad de la GPU para procesar conjuntos de datos y texturas enormes depende del tipo y la capacidad de la memoria (GDDR6, HBM2).
• Rendimiento de aprendizaje automático:
  • En las actividades de aprendizaje automático, el rendimiento de la GPU se mide por la rapidez con la que entrena modelos y realiza predicciones.
  • Software de estudios comparativos: TensorFlow, PyTorch y MLPerf ofrecen software de estudios comparativos de la GPU en aprendizaje automático.
• Eficiencia energética:
  • Rendimiento por vatio: esta medida compara el rendimiento de la GPU con el consumo energético. Los centros de datos y los dispositivos móviles necesitan eficiencia energética y, por tanto, un mayor rendimiento por vatio es lo deseable.

Los usuarios pueden calcular correctamente el rendimiento de la GPU para gaming, producción de contenidos, computación científica y aprendizaje automático evaluando estos parámetros y realizando pruebas y comparativas relevantes.

HPE utiliza GPU para la computación de alto rendimiento en las plataformas:

• HPE Cray XD670: este supercomputer destaca en simulaciones científicas complicadas, IA y tareas que hacen un uso intensivo de los datos con potentes CPU y GPU. Las GPU proporcionan computación en paralelo, lo cual permite a investigadores y científicos resolver problemas de genómica, modelos climáticos y de otro tipo con mayor rapidez y precisión.
• Serie ProLiant: los servidores HPE ProLiant utilizan GPU para acelerar la virtualización, el aprendizaje profundo y la computación de alto rendimiento. Los servidores optimizados para GPU proporcionan la capacidad de procesamiento necesaria para las aplicaciones de finanzas, atención sanitaria y fabricación más exigentes.
• Supercomputación para IA generativa: HPE utiliza CPU y GPU para desarrollar inteligencia artificial y aprendizaje automático. HPE ayuda a las empresas a entrenar e implementar modelos de IA con mayor rapidez con GPU en plataformas de supercomputación, como los servidores ProLiant y Cray XD670, lo cual hace posible acceder a nuevos conocimientos y avances en diferentes sectores.

Las soluciones de computación habilitadas por GPU de HPE estimulan la capacidad de procesamiento para ayudar a las empresas a resolver problemas difíciles e impulsar la transformación digital con una velocidad y eficacia inigualadas.