La diferencia entre una CPU y una GPU

Las CPU y las GPU son bastante similares. Ambos están hechos de cientos de millones de transistores y pueden procesar miles de operaciones por segundo. Pero, ¿cuál es la diferencia entre una CPU y una GPU?

¿Qué es una CPU?

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La CPU (unidad central de procesamiento) de una computadora a menudo se denomina “cerebro” de una computadora. Es una colección de millones de transistores que se pueden manipular para realizar una asombrosa variedad de cálculos. Una CPU estándar tiene entre uno y cuatro núcleos de procesamiento sincronizados entre 1 y 4 GHz.

Una CPU es poderosa porque puede hacer todo. Si una computadora es capaz de realizar una tarea, es porque la CPU puede hacerlo. Los programadores logran esto a través de amplios conjuntos de instrucciones y largas listas de funciones compartidas por todas las CPU.

¿Qué es una GPU?

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Una GPU (unidad de procesamiento de gráficos) es un tipo especializado de microprocesador. Está optimizado para mostrar gráficos y realizar tareas computacionales muy específicas. Funciona a una velocidad de reloj más baja que una CPU, pero tiene muchas veces el número de núcleos de procesamiento.

Casi puede pensar en una GPU como una CPU especializada que ha sido construida para un propósito muy específico. La reproducción de video se trata de realizar operaciones matemáticas simples una y otra vez, y eso es lo que mejor hace una GPU. Una GPU tendrá miles de núcleos de procesamiento funcionando simultáneamente. Cada núcleo, aunque más lento que un núcleo de CPU, está ajustado para ser especialmente eficiente en las operaciones matemáticas básicas necesarias para la reproducción de video. Este paralelismo masivo es lo que hace que las GPU sean capaces de representar los complejos gráficos en 3D que requieren los juegos modernos.

¿Cuál es la diferencia entre una CPU y una GPU?

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Si una CPU es un Leatherman, una GPU es un cuchillo muy afilado. No puedes apretar un perno hexagonal con un cuchillo, pero definitivamente puedes cortar algunas cosas.

Una GPU solo puede realizar una fracción de las muchas operaciones que realiza una CPU, pero lo hace con una velocidad increíble. Una GPU utilizará cientos de núcleos para realizar cálculos sensibles al tiempo para miles de píxeles a la vez, lo que permite mostrar gráficos 3D complejos. Sin embargo, tan rápido como puede ir una GPU, solo puede realizar operaciones “tontas”.

Por ejemplo, una GPU moderna como la Nvidia GTX 1080 tiene 2560 núcleos de sombreado. Gracias a esos núcleos, puede ejecutar 2560 instrucciones u operaciones durante un ciclo de reloj. Y cuando necesita hacer que los píxeles de una pantalla sean un por ciento más brillantes, eso es perfecto. En comparación, una CPU Intel i5 de cuatro núcleos solo puede ejecutar cuatro instrucciones simultáneas por ciclo de reloj.

Sin embargo, las CPU son más flexibles que las GPU. Las CPU tienen un conjunto de instrucciones más grande, por lo que pueden realizar una gama más amplia de tareas. Las CPU también funcionan a velocidades de reloj máximas más altas y son capaces de administrar la entrada y salida de todos los componentes de una computadora. Por ejemplo, las CPU pueden organizarse e integrarse con la memoria virtual, que es esencial para ejecutar un sistema operativo moderno. Eso no es algo que una GPU pueda lograr.

¿Qué pasa con la computación con GPU?

Aunque las GPU son las mejores para la reproducción de video, técnicamente son capaces de hacer más. El procesamiento de gráficos es solo un tipo de tarea informática repetitiva y altamente paralela. Otras tareas como la minería de bitcoins y el descifrado de contraseñas se basan en los mismos tipos de conjuntos de datos masivos y operaciones matemáticas simples. Es por eso que algunas personas usarán GPU para ejecutar operaciones no gráficas. Esto se conoce mejor como “cálculo de GPU”.

Conclusión

Las CPU y GPU tienen propósitos similares pero están optimizadas para diferentes tareas informáticas. Una computadora eficiente necesitará ambos para funcionar correctamente.

Credito de imagen: Mmanss (trabajo propio)

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