Todos intuimos que hace falta una tarjeta gráfica decente para ejecutar los videojuegos con mejores gráficos, pero ¿por qué no se puede encargar de los gráficos el procesador? Para entender la diferencia entre CPU y GPU —y cómo esta última se usa cada vez más—, demos un repaso a sus arquitecturas.

En general, una CPU (unidad central de procesamiento) y una GPU (unidad de procesamiento gráfico) son lo mismo: circuitos integrados con un montón de transistores que realizan cálculos matemáticos leyendo números en binario; es decir, unos y ceros. La diferencia es que la CPU es un procesador de propósito general, con el que podemos hacer cualquier tipo de cálculo, mientras que la GPU es un procesador de propósito específico: está optimizada para trabajar con grandes cantidades de datos y realizar las mismas operaciones, una y otra vez.

Imagen: Nvidia

Por eso, a pesar de que ambos se dediquen a computar, tienen un diseño sustancialmente distinto. La CPU está diseñada para el procesamiento en serie: se compone de unos pocos núcleos muy complejos que pueden ejecutar unos pocos programas al mismo tiempo. En cambio, la GPU tiene cientos o miles de núcleos sencillos que pueden ejecutar cientos o miles de programas específicos a la vez. Las tareas de las que se encarga la GPU requieren un alto grado de paralelismo: tradicionalmente, una instrucción y múltiples datos.

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Una tarjeta gráfica, con sus miles de núcleos trabajando en paralelo, puede multiplicar por 100 el rendimiento de una CPU en operaciones con vectores y matrices, con vértices y píxeles. Por eso se encarga de procesar los gráficos, que no son más que operaciones geométricas. Nada como esta demostración en directo de los Cazadores de mitos para entender la diferencia de manera visual:

Pero las tarjetas gráficas se utilizan más allá del 3D y las interfaces gráficas. De hecho hoy en día se emplean en multitud de ámbitos, desde el académico hasta el financiero. No sólo es más eficiente: los semiconductores han reducido tanto su tamaño y su precio que la computación con GPUs es menos costosa.

Allá donde haga falta fuerza bruta computacional, como en la minería de Bitcoin, el cálculo científico, el análisis de datos de grandes empresas o la inteligencia artificial, hay un montón de tarjetas gráficas funcionando al ritmo del reloj. ¿Y cómo funciona exactamente una GPU? Gameranx lo explica en poco más de cinco minutos con el sentido del humor habitual:


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