¿Por qué son importantes las GPU para la IA?
Las GPU (Graphics Processing Units – unidades de procesamiento gráfico) son la espina dorsal del procesamiento de IA y desempeñan un papel cada vez más importante en los centros de datos. Al proporcionar prestaciones de vanguardia para el entrenamiento y la inferencia de la IA, estas GPU despiertan el apetito de las empresas y las impulsan a invertir en nuevas capacidades de almacenamiento y cálculo. En este sentido, la inversión récord de Microsoft (4000 millones de euros) para desarrollar su infraestructura en la nube y la IA de nueva generación en Francia, proporcionará al país una capacidad de hasta 25 000 GPU de última generación para finales de 2025.
Pero, ¿qué es una GPU? ¿En qué se diferencia de una CPU? ¿Y cuáles son las aplicaciones concretas que tiene? Analicémoslo en profundidad.
¿Qué es una GPU?
La GPU es un procesador ampliamente utilizado en centros de datos para aplicaciones de cálculo intensivo, como la creación de modelos y la simulación en ámbitos como los efectos especiales de vídeo, la investigación científica, la ingeniería, las finanzas o incluso la meteorología. Su arquitectura paralela permite acelerar considerablemente estos cálculos en comparación con las CPU (Central Processing Units – unidades centrales de procesamiento) tradicionales.
¿Qué es una CPU?
La CPU (Central Processing Unit) es la unidad central de procesamiento. Para el ordenador, es lo más parecido a un cerebro para una persona. También conocida como procesador, la CPU es, por lo tanto, una de las partes más importantes de un ordenador. En efecto, va a permitir los intercambios entre todos los componentes de un PC. Asimismo, un procesador recupera la información almacenada en la memoria RAM o en el disco duro, la procesa y, a continuación, muestra el resultado en la pantalla. Como podéis ver, sin la CPU el ordenador no puede «pensar» y, por tanto, no puede funcionar. Ante la demanda de una velocidad cada vez mayor, las CPU han evolucionado enormemente desde su creación, y hoy disponemos de procesadores capaces de realizar numerosas tareas al mismo tiempo, con resultados casi instantáneos.
GPU: ¿qué aplicaciones tiene?
- Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático: Los centros de datos utilizan GPU para acelerar las tareas relacionadas con la IA y el machine learning (ML), incluido el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales profundas. Las GPU son especialmente eficaces para realizar cálculos en grandes conjuntos de datos, lo que las convierte en una opción popular para aplicaciones de aprendizaje profundo.
- Virtualización de las GPU: La virtualización de las GPU permite compartir los recursos de las GPU de forma eficiente entre varias máquinas virtuales, lo que resulta útil en entornos de computación en la nube en los que varios usuarios pueden necesitar acceder a la capacidad de cálculo de las GPU de forma simultánea y aislada.
- Procesamiento de vídeo y gráfico: Las GPU se utilizan para acelerar el procesamiento de vídeo y gráfico en los centros de datos, por ejemplo, para el renderizado de contenidos multimedia en tiempo real, el streaming de vídeo de alta resolución y las aplicaciones de realidad virtual y aumentada.
- Cálculo científico y de simulación: Las GPU también se utilizan para aplicaciones de cálculo científico y de simulación, como la modelización climática, la investigación de la física de partículas, la bioinformática, el diseño de fármacos y los ensayos clínicos.
Por tanto, las GPU desempeñan un papel crucial en los centros de datos, ya que proporcionan prestaciones de cálculo elevadas, aceleran las tareas de la IA y ML y facilitan el procesamiento de vídeo y gráfico, así como las aplicaciones de cálculo científico y de simulación. Como parte del desarrollo de nuestros campus «IA-Ready», apoyamos a nuestros clientes en la implantación de GPU.
