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 el «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 hacerlo 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 más núcleos de procesamiento.

Casi puedes pensar en una GPU como una CPU especializada que se creó 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 ejecutándose simultáneamente. Cada núcleo, aunque más lento que un núcleo de CPU, está ajustado para ser especialmente eficiente en las operaciones matemáticas básicas requeridas para la reproducción de video. Este paralelismo masivo es lo que hace que las GPU sean capaces de generar los gráficos 3D complejos que requieren los juegos modernos.

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

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Si una CPU es una 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 hacer una fracción de las muchas operaciones que hace una CPU, pero lo hace a una velocidad increíble. Una GPU utilizará cientos de núcleos para realizar cálculos sensibles al tiempo para miles de píxeles a la vez, lo que hace posible mostrar gráficos 3D complejos. Sin embargo, tan rápido como puede ir una GPU, en realidad 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 uno 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, lo cual es esencial para ejecutar un sistema operativo moderno. Eso no es algo que una GPU pueda lograr.

¿Qué pasa con la computación GPU?

Aunque las GPU son mejores en 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 extracción 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 GPU».

Conclusión

Las CPU y las 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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