CPU vs. GPU: diferencias principales en alta computación

Actualizado el lunes, 18 septiembre, 2023

Seguramente en los últimos tiempos hayas empezado a escuchar mucho el término GPU. Si la informática no es tu punto fuerte, intentaremos resolverte las principales dudas que puedan surgirte sobre GPU vs. CPU, sus diferencias y por dónde pasa el futuro de la computación.

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Funcionamiento de un equipo

Ya sea un ordenador o un servidor, esta máquina que se ha vuelto casi imprescindible en nuestros días está compuesta grosso modo por los mismos componentes: un procesador, dispositivos de memoria y periféricos. Este tipo de arquitectura es conocida como arquitectura de Von Neumann, y en ella cada componente tiene un cometido específico:

• Procesador: el encargado de realizar las operaciones que convertirán nuestras instrucciones en secuencias digitales y las ejecutará.
• Memoria: almacena la información de manera temporal o final.
• Periféricos: son los medios por los cuales podemos comunicarnos con el procesador. Pueden ser de entrada o salida, como por ejemplo:
  • Pantalla del ordenador
  • Teclado
  • Ratón
  • Impresora
  • …

Puntualizar que existen más elementos que componen un ordenador a día de hoy (entre ellos, las tarjetas gráficas); sin embargo, este esquema simplificado de arquitectura de los años 40 sigue siendo válido.

Historia

El procesador, o CPU, era el encargado de hacer todas las operaciones en un ordenador. Una CPU está formada por una serie de circuitos electrónicos y registros a través de los cuales se ejecutaban las operaciones solicitadas.

A lo que llamamos procesador o CPU, en la arquitectura de Von Neumann estaba formado por: una unidad de control, que era la encargada de enviar cada instrucción al lugar donde resolverlas, y una unidad aritmético-lógica, donde se resolvían esas instrucciones.

Con la evolución de la tecnología y el aumento de los requerimientos, las operaciones se fueron volviendo cada vez más complejas y el procesamiento que podía llevar a cabo la CPU rápidamente empezó a quedarse corto.

Uno de los motivos principales fue el aumento y mejora de las pantallas e interfaces gráficas, cada vez más complejas. Recordemos que se pasó de interfaces supersencillas en la que se mostraba la información solamente en texto y un color a una interfaz tan elaborada que podría confundirse con un televisor.

Para conseguir esta calidad en la representación fue necesario el salto a operaciones con coma flotante (en la que existe una mayor precisión). De aquella las CPU no estaban preparadas para ese tipo de cálculos y fue cuando aparecieron las primeras tarjetas gráficas. Estas las podríamos definir como “CPU auxiliares” que ayudaban a las CPU con los cálculos relacionados con las interfaces gráficas, de ahí el nombre GPU (Unidades de Procesamiento Gráfico).

CPU vs. GPU: sus diferencias principales

Podría pensarse que si las GPU pueden realizar operaciones más potentes, ¿cuál es el motivo por el cual no trabajamos directamente con GPU y dejamos de emplear la CPU?

Las CPU siguen siendo fundamentales en los equipos. No es comparable el modo de trabajo de una GPU y una CPU. Además, las CPU se encargan de una serie de procesos cruciales en las máquinas que no podríamos encomendar a las GPU.

Las GPU están compuestas por miles de núcleos que se encargan de dividir y realizar tareas de forma paralela para conseguir un resultado único. En cambio, las CPU trabajan de manera secuencial, y se encargan de tareas tan esenciales como recuperar información de disco o dar respuesta de los estímulos externos (periféricos), como puede ser el teclado o un ratón.

Aun así, y pensando que el procesamiento de las GPU es mucho más óptimo que en la CPU, ¿por qué no hacer tareas de las CPU en las GPU? Actualmente, se está trabajando en ello y, de hecho, se ha acuñado con el término GPGPU.

Como hemos comentado, las tareas que se ejecutan en las GPU suelen ser tareas complejas que pueden subdividirse en múltiples tareas más sencillas; y no todas las tareas que se efectúan en la CPU pueden subdividirse en instrucciones más sencillas, o hacerse en paralelo.

Las mejoras de las GPU (mayor cantidad de procesamiento, muchos procesos en paralelo, trabajo con coma flotante…) fueron empleadas por los ingenieros, no solo para la parte gráfica del equipo, sino que en los últimos años se han aprovechado para la realización de cálculos complejos y tareas de computación, sin afectar al normal funcionamiento de la CPU.

Esta capacidad para el manejo e ingesta de grandes cantidades de información a través de esos miles de núcleos ha convertido al procesamiento por GPU en un gran aliado para realizar cálculos en inteligencia artificial, minería de criptomonedas o análisis de imágenes en el sector sanitario.

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