¿Qué es una GPU?

Las GPU son la opción ideal para realizar procesamiento paralelo de uso general, pero históricamente no siempre fue así. Como el nombre indica, las GPU se diseñaron inicialmente para una tarea específica: controlar la visualización de imágenes.

Origen de la GPU

Antes de la GPU, teníamos pantallas de matriz de puntos, que se lanzaron en las décadas de 1940 y 1950. Las pantallas de vectores y rásteres se lanzaron después, y más tarde se empezó a usar las primeras consolas de videojuegos y PC. En ese momento, un dispositivo no programable llamado controlador de gráficos coordinaba la visualización con la pantalla. Los controladores gráficos tradicionalmente dependían de la CPU para el procesamiento, aunque algunos incluían procesadores integrados en el chip.

Casi al mismo tiempo, se desarrollaba un proyecto de imágenes en 3D que consistía en generar un solo píxel en una pantalla con un solo procesador. El objetivo era producir una imagen que combinara muchos píxeles en poco tiempo. Este proyecto fue el origen de la GPU tal y como la conocemos.

Sin embargo, no fue hasta finales de la década de 1990 que aparecieron las primeras GPU. Estaban dirigidas a los mercados de juegos y diseño asistido por computadora (CAD). La GPU integró un motor de renderizado previamente basado en software y un motor de transformación e iluminación con el controlador de gráficos, todo en un chip programable. 

Evolución de la tecnología de GPU

NVIDIA fue la primera empresa en comercializar las GPU GeForce 256 de un solo chip en 1999. Las décadas de 2000 y 2010 establecieron una era de crecimiento en la que las GPU adquirieron funciones, como el trazado de rayos, el sombreado en malla y la teselación de hardware. Esto llevó a una generación de imágenes y un rendimiento gráfico cada vez más avanzados. 

No fue hasta 2007 que NVIDIA lanzó CUDA, una capa de software que permite el procesamiento paralelo en la GPU. En esta misma época, quedó claro que las GPU eran muy eficaces a la hora de realizar tareas muy específicas. En particular, se destacaron en tareas que requieren una gran capacidad de procesamiento para lograr cierto resultado.

Cuando NVIDIA lanzó CUDA, llevó la programación de GPU a un público más amplio. Los desarrolladores podían entonces programar la tecnología de GPU para todo tipo de aplicaciones prácticas que requieren mucha capacidad de procesamiento. La computación con GPU comenzó a generalizarse mucho más.

Las GPU son chips muy solicitados para la cadena de bloques y otras aplicaciones emergentes. Se están orientando cada vez más hacia la inteligencia artificial y el machine learning (IA/ML).

Las GPU modernas suelen contener varios multiprocesadores. Cada uno tiene un bloque de memoria compartida, además de varios procesadores y los registros correspondientes. La propia GPU tiene memoria constante, además de la memoria del dispositivo en la placa en la que se encuentra. 

Cada GPU funciona de forma un poco diferente según su propósito, el fabricante, las características específicas del chip y el software utilizado para coordinar la GPU. Por ejemplo, el software de procesamiento paralelo CUDA de NVIDIA permite a los desarrolladores programar la GPU específicamente considerando casi todas las aplicaciones de procesamiento paralelo de uso general. 

Las GPU pueden ser chips independientes, conocidos como GPU separadas, o bien, pueden ser GPU integradas a otro hardware de computación, conocidas como GPU integradas (iGPU).

GPU separadas

Las GPU separadas existen como un chip totalmente dedicado a la tarea en cuestión. Si bien esa tarea ha sido tradicionalmente gráfica, ahora las GPU separadas se pueden utilizar como procesamiento dedicado para otras tareas, como el machine learning o la simulación compleja.

Si se usa para gráficos, la GPU normalmente se encuentra en una tarjeta gráfica que se inserta en una placa base. Para otras tareas, la GPU puede encontrarse en una tarjeta o ranura diferente en la propia placa base directamente. 

GPUs integradas

A principios de la década de 2010, se observó una migración hacia las GPU separadas. Los fabricantes adoptaron la combinación de CPU y GPU en un chip, conocida como iGPU. Las primeras de estas iGPU para PC fueron las líneas Celeron, Pentium y Core de Intel. Estas opciones siguen siendo populares en computadoras portátiles y PC. 

Otro tipo de iGPU es el sistema en un chip (SoC) que contiene componentes como una CPU, una GPU, memoria y redes. Estos son los tipos de chips que suelen encontrarse en los teléfonos inteligentes.

Virtual

Al igual que otros tipos de infraestructura de hardware informático, las GPU también se pueden virtualizar. Las GPU virtualizadas son una representación basada en software de una GPU que comparte espacio con otras GPU virtuales en instancias de servidores en la nube. Puede utilizarlas para ejecutar sus cargas de trabajo sin tener que preocuparse por el mantenimiento del hardware subyacente.

Los términos unidad de procesamiento gráfico y tarjeta gráfica a menudo se usan indistintamente, pero no son lo mismo.

Las tarjetas gráficas son placas complementarias (AIB) que se colocan en la placa base de una computadora. Las tarjetas gráficas no vienen integradas a la propia computadora; son tarjetas intercambiables. La tarjeta gráfica incluye una GPU.

La GPU es el componente principal de las tarjetas gráficas. Se encuentra al lado de otros componentes, como la RAM de video (VRAM) para la memoria de video, los puertos (como HDMI o DisplayPort) y un componente de refrigeración. Sin embargo, una GPU también puede integrarse directamente a la placa base o incluirse como un chip integral junto con otros componentes.