En los dispositivos informáticos, tenemos una unidad de procesamiento que procesa los datos. Esta unidad se conoce como la unidad central de procesamiento. Las principales tareas de esta unidad incluyen la codificación y decodificación de datos, almacenamiento de datos, procesamiento y compilación de datos, ejecución de datos, etc. La frecuencia de la UPC determina la velocidad de procesamiento o funcionamiento del dispositivo. Cuando se trabaja con una gran cantidad de datos, se requiere un mayor almacenamiento de memoria. Hoy en día, con el aumento de las técnicas de procesamiento de imágenes, disfrutamos de imágenes de alta definición, gráficos claros, etc. La operación matemática requerida para estas técnicas es muy grande y requiere una unidad de procesamiento de velocidad. Para superar esto, la Unidad de procesamiento gráfico (GPU) entró en el centro de atención.
¿Qué es una unidad de procesamiento gráfico?
Las unidades de procesamiento se emplean para realizar cálculos en un dispositivo informático. Con el advenimiento de la tecnología, se introducen conceptos como imágenes en 3D, transmisión de video de alta definición, gráficos, etc. Para implementar estos conceptos en un dispositivo de hardware, se deben realizar operaciones matemáticas grandes y complejas y con mayor rapidez.
La unidad central de procesamiento, aunque tiene alta frecuencia, no puede procesar los cálculos de una escala tan grande de manera efectiva. Entonces, se introdujo una unidad de procesamiento dedicada para ejecutar cálculos más grandes con alta frecuencia. Esta unidad de procesamiento se denominó Unidad de procesamiento gráfico. La GPU es un dispositivo electrónico especializado que se utiliza principalmente para cálculos basados en gráficos por computadora y procesamiento de imágenes. Estos están incrustados en el SoC junto con el microprocesador o el procesador principal o disponibles como chips independientes con unidades de memoria dedicadas.
Funciones computacionales
Para los cálculos relacionados con los gráficos por computadora en 3D, GPU utiliza los transistores presentes en su diseño. Los cálculos en torno a los gráficos 3D incluyen operaciones geométricas como la rotación y traslación de vértices en diferentes sistemas de coordenadas, mapeo de texturas y polígonos de renderizado. Muchas funciones recientes de GPU también incluyen la funcionalidad de CPU, técnicas de sobremuestreo e interpolación para reducir el alias.
Hoy se ha observado un tremendo aumento en el uso de GPU con el aumento de las tecnologías de aprendizaje profundo y aprendizaje automático. Para entrenar un modelo de aprendizaje profundo, es necesario realizar una mayor cantidad de cálculos complejos. El uso de GPU ha facilitado el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
Las unidades de procesamiento gráfico son 250 veces más rápidas que la CPU. En la decodificación de video acelerada por GPU, la GPU realiza las partes del proceso de decodificación de video y el posprocesamiento de video. Las API más utilizadas para este propósito son DxVA, VDPAU, VAAPI, XvMC, XvBA. Aquí DxVA es para el sistema operativo basado en Windows y el resto son para sistemas operativos basados en Linux y Unix. XvMC solo puede decodificar videos codificados con MPEG-1 y MPEG-2.
Los procesos de decodificación de video que puede realizar la GPU son los siguientes:
- compensación de movimiento
- Transformada de coseno discreta inversa
- Transformada de coseno discreta modificada inversa.
- Filtro de desbloqueo en bucle
- Predicción intracuadro
- Cuantización inversa
- Decodificación de longitud variable
- Desentrelazado espacio-temporal
- Detección automática de fuente entrelazada
- Procesamiento de flujo de bits
- Posicionamiento perfecto de píxeles
Arquitectura de la unidad de procesamiento gráfico
La GPU se usa generalmente como coprocesador junto con la CPU. De esta manera, la CPU puede realizar computación científica y de ingeniería de propósito general con mayor frecuencia. Aquí, la parte del código que consume mucho tiempo y requiere muchos cálculos se mueve a la GPU, mientras que el código restante todavía funciona en la CPU. La GPU realiza un procesamiento paralelo del código, lo que aumenta el rendimiento del sistema. Este tipo de informática se conoce como informática híbrida.
Arquitectura de la unidad de procesamiento gráfico
A diferencia de la CPU que contiene de dos a ocho núcleos de CPU, la GPU se compone de cientos de núcleos más pequeños. Todos estos núcleos trabajan juntos en un procesamiento paralelo. Para utilizar de forma eficaz las funciones de la arquitectura de computación paralela de la GPU, los desarrolladores de aplicaciones de NVIDIA han diseñado un modelo de programación paralela denominado 'CUDA'.
La arquitectura de la GPU difiere según su modelo. La arquitectura general de la GPU consta de varios clústeres de procesamiento. Estos clústeres contienen múltiples multiprocesadores Streaming. Aquí, cada una de las transmisiones multiprocesadores contiene una capa de caché de instrucciones de capa 1 junto con sus núcleos asociados.
Formularios de GPU
Según su funcionalidad y métodos de procesamiento, existen diferentes formas de GPU disponibles en el mercado. Hay dos formas principales de GPU en las computadoras personales: tarjeta gráfica dedicada, gráficos integrados. La tarjeta gráfica dedicada también se conoce como GPU discreta. Los gráficos integrados también se conocen como arquitectura de memoria unificada, soluciones de gráficos compartidos.
La mayoría de las GPU están diseñadas teniendo en cuenta su aplicación, como procesamiento de gráficos 3D, juegos, etc. GeForceGTX está diseñado específicamente para juegos, Nvidia Titan está diseñado para computación en la nube, Nvidia Quadro está diseñado para estaciones de trabajo y animaciones 3D, Nvidia Tesla está diseñado para la nube estación de trabajo y entrenamiento en inteligencia artificial, Nvidia Drive PX diseñada para el automóvil automatizado, etc.
Tarjeta gráfica dedicada
Los sistemas con GPU dedicada se conocen como 'sistemas DIS'. Aquí el dedicado se refiere al hecho de que estos chips GPU tienen un RAM utilizado exclusivamente por la tarjeta. Por lo general, se interconectan con la placa base mediante ranuras de expansión como PCI Express o Puerto de gráficos acelerado. Estos chips se reemplazan o actualizan fácilmente. Debido a las limitaciones de tamaño y peso, la GPU dedicada en las computadoras portátiles está interconectada a través de una ranura no estándar.
Unidad de procesamiento de gráficos integrada
Este tipo de GPU no tiene una unidad RAM dedicada. En cambio, utiliza una parte de la memoria de la computadora para su funcionamiento. Esta GPU puede integrarse en la placa base como parte de su conjunto de chips o construirse en el mismo dado con CPU. Estos tienen menor capacidad que la tarjeta gráfica dedicada, pero son menos costosos de implementar. Intel HD Graphics y AMD Accelerated Processing Unit son ejemplos de esta GPU.
Procesamiento de gráficos híbridos
La funcionalidad de esta GPU se encuentra entre la tarjeta gráfica dedicada y la tarjeta gráfica integrada. Utiliza una parte de la memoria del sistema y también tiene una pequeña memoria caché dedicada. Esta caché dedicada compensa la alta latencia de la RAM. La hipermemoria de ATI y el TurboCache de Nvidia son las unidades de procesamiento de gráficos híbridos de uso común.
Procesamiento de secuencias y GPU de procesamiento general
Estos se denominan popularmente GPGPU. La unidad de procesamiento de gráficos de propósito general se usa comúnmente como el procesador de flujo modificado para realizar núcleos de computadora. Usando este concepto, el poder computacional masivo del sombreador del acelerador de gráficos moderno se usa como el poder computacional de propósito general. Para operaciones vectoriales masivas, este método ofrece un rendimiento superior al de una CPU simple.
GPU externa
Similar a un disco duro externo grande, esta unidad de procesamiento gráfico también está presente en el exterior de la unidad de computadora. Estos también están conectados externamente a computadoras portátiles. Los portátiles suelen tener una buena cantidad de RAM y una CPU suficientemente potente. En lugar de un potente procesador de gráficos, las computadoras portátiles están integradas con un chip de gráficos integrado menos potente pero más eficiente en energía. Estos no son lo suficientemente potentes para realizar gráficos de juegos y no son compatibles con juegos de gráficos más altos. Entonces, esta GPU externa se usa con computadoras portátiles para un mayor rendimiento.
Con la creciente demanda de gráficos de alta calidad y buenas resoluciones de imagen, también está aumentando la demanda de GPU más potentes. Con la disponibilidad de una GPU potente, se puede lograr mucho más en el campo de las tecnologías de alto procesamiento, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. La GPU también ha acelerado un tremendo auge en la industria del juego. Se han lanzado muchos juegos de alto nivel gráfico que utilizan al máximo la potencia de la GPU. ¿Qué tipo de GPU se puede conectar externamente a los portátiles?
Preguntas frecuentes
1). ¿Es una GPU una tarjeta gráfica?
Una tarjeta gráfica presente en el dispositivo informático es una parte completa del hardware. Mientras que una GPU es un chip presente en la tarjeta gráfica.
2). ¿Cuál es una CPU o GPU más rápida?
Hoy en día, la GPU está disponible con unidades de memoria más grandes, mayor potencia de procesamiento y mayor ancho de banda de memoria en comparación con la CPU tradicional. Entonces, se encuentra que la GPU es entre 50 y 100 veces más rápida que la CPU.
3). ¿Cuántos núcleos tiene una GPU?
La GPU hace computación en paralelo. Tiene cientos de núcleos más pequeños trabajando juntos. Esta computación paralela masiva le da a la GPU su potencia informática superior.
4). ¿Es mejor RTX o GTX?
En comparación con la GTX 1080 Ti, RTX 2080 tiene tecnología más nueva y ofrece un rendimiento mejor y más rápido. RTX tiene un costo menor en comparación con GTX.
5). ¿Puede una GPU reemplazar una CPU?
La GPU es más rápida que la CPU. Realizan la tarea muy rápido al realizar muchas tareas a la vez. Pero solo puede realizar ciertas operaciones de frecuencia más alta y todas las demás ejecuciones, como la gestión de interrupciones, el almacenamiento de datos se realiza mediante la CPU. No, la GPU no puede reemplazar una CPU.
