Definición de GPGPU (chip)
GPGPU significa en inglés "General-Purpose computation on Graphics Processing Units". Se refiere al uso de un chip GPU, tradicionalmente dedicado al procesamiento de gráficos por computadora, para realizar operaciones generales de computación, tarea que usualmente corresponde al CPU. Esta técnica permite aprovechar la enorme capacidad de procesamiento paralelo de las GPUs en ámbitos que van más allá de los gráficos, como cálculos científicos, inteligencia artificial y análisis de datos.
Los GPU están diseñados para ejecutar miles de operaciones de manera simultánea, lo que los hace ideales para tareas que pueden dividirse en múltiples procesos paralelos. Por ejemplo, en el procesamiento de imágenes médicas, la GPU puede analizar millones de píxeles de manera concurrente, acelerando significativamente el tiempo de procesamiento en comparación con una CPU.
GPGPU maximiza la eficiencia de procesamiento al descargar tareas intensivas desde la CPU hacia la GPU. De este modo, la GPU no permanece inactiva cuando no está procesando gráficos, sino que puede ser utilizada para cálculos generales, como simulaciones científicas, minería de criptomonedas o entrenamiento de redes neuronales.
Los sistemas operativos modernos y las plataformas de desarrollo permiten a los programas acceder y coordinar el uso conjunto de la CPU y la GPU, incrementando el rendimiento de las aplicaciones. Por ejemplo, en la edición de video, los efectos visuales y el renderizado pueden ser procesados por la GPU, mientras que la CPU gestiona otras tareas del sistema.
La GPU está especialmente optimizada para el procesamiento de vectores y operaciones matriciales, lo que le permite ejecutar ciertos cálculos matemáticos, como multiplicaciones de matrices o transformaciones geométricas, mucho más rápido que la CPU. Sin embargo, para tareas secuenciales o de lógica compleja, la CPU sigue siendo más adecuada.
GPGPU es un ejemplo claro de procesamiento paralelo, donde la carga de trabajo se distribuye entre la CPU y la GPU para lograr una mayor velocidad y eficiencia. Cuando la GPU finaliza un cálculo, los resultados pueden ser almacenados temporalmente en una memoria buffer y luego transferidos a la CPU para su posterior procesamiento.
Entre las tecnologías y herramientas que permiten programar utilizando GPGPU se destacan:
- OpenCL: Estándar abierto que permite desarrollar software capaz de aprovechar tanto la CPU como la GPU para el procesamiento conjunto.
- CUDA: API propietaria de NVIDIA que facilita el desarrollo de aplicaciones que explotan la arquitectura paralela de sus GPUs.
- APP (AMD Accelerated Parallel Processing): SDK proporcionado por AMD para aprovechar sus GPUs en tareas de cómputo general.
Ventajas de GPGPU:
- Aceleración significativa en tareas que pueden paralelizarse, como simulaciones científicas, renderizado 3D, aprendizaje automático, análisis de datos masivos y procesamiento de imágenes.
- Mejor aprovechamiento de los recursos del sistema, ya que se utiliza la GPU incluso cuando no está procesando gráficos.
- Reducción de los tiempos de cómputo en aplicaciones de alto rendimiento.
Desventajas de GPGPU:
- No todas las tareas pueden beneficiarse del procesamiento paralelo; las tareas secuenciales o con gran dependencia de resultados previos siguen siendo más eficientes en la CPU.
- Desarrollo más complejo, ya que requiere conocimientos específicos de programación paralela y de las APIs correspondientes.
- Dependencia del hardware y compatibilidad limitada con ciertos modelos de GPU o drivers.
Comparación con otras tecnologías:
- A diferencia de los FPGA o los ASIC, que también se usan para acelerar tareas específicas, las GPUs ofrecen mayor flexibilidad y facilidad de programación para una amplia variedad de aplicaciones.
- En comparación con la CPU, la GPU sobresale en tareas paralelizables, pero no reemplaza a la CPU en tareas generales o secuenciales.
Ejemplos de aplicaciones que utilizan GPGPU:
- Simulaciones físicas y científicas (dinámica de fluidos, modelado molecular).
- Procesamiento de imágenes y video (filtros, reconocimiento facial, edición).
- Minería de criptomonedas como Bitcoin y Ethereum.
- Entrenamiento de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje profundo.
Resumen: GPGPU
GPGPU significa "General-Purpose computation on Graphics Processing Units". Es el uso de un chip GPU para realizar operaciones generales de computación en lugar de solo procesar gráficos. Esto maximiza la eficiencia de procesamiento al descargar algunas operaciones desde la CPU hacia la GPU. Los sistemas operativos modernos permiten que la CPU y la GPU trabajen juntas, mejorando el rendimiento. La GPU es optimizada para el procesamiento de vectores y puede procesar ciertas instrucciones más rápido que la CPU. GPGPU es un tipo de procesamiento paralelo en el que tanto la CPU como la GPU trabajan juntas. OpenCL, CUDA y APP son ejemplos de tecnologías que permiten programar el uso compartido de procesamiento entre la CPU y la GPU.
¿Qué significa GPGPU?
GPGPU significa "General-Purpose computation on Graphics Processing Units", en español, "cómputo de propósito general en unidades de procesamiento gráfico".
¿En qué consiste el uso de GPGPU?
Consiste en aprovechar la capacidad de los chips de GPU, que están diseñados para procesar gráficos, para realizar operaciones generales de computación, especialmente aquellas que pueden dividirse en tareas paralelas.
¿Cuál es la ventaja de utilizar GPGPU?
La principal ventaja es maximizar la eficiencia de procesamiento al descargar operaciones desde la CPU hacia la GPU, permitiendo que esta última ejecute tareas de alto rendimiento en paralelo y reduzca los tiempos de procesamiento.
¿Qué permiten los sistemas operativos modernos en relación al uso de GPU y CPU?
Los sistemas operativos modernos permiten a los programas acceder tanto al GPU como a la CPU, lo que posibilita que ambos procesadores trabajen de forma conjunta y coordinada, mejorando el rendimiento global del sistema.
¿Cuál es una de las ventajas de la GPU en comparación con la CPU en términos de procesamiento de vectores?
La GPU está optimizada para el procesamiento de vectores y operaciones paralelas, lo que le permite procesar grandes volúmenes de datos de manera mucho más rápida que la CPU en este tipo de cálculos.
¿Qué herramientas y APIs existen para programar utilizando GPGPU?
Existen herramientas como OpenCL, que permite programar software para que tanto la CPU como la GPU compartan procesamiento. Otras opciones incluyen CUDA, una API de NVIDIA, y APP, un SDK proporcionado por AMD.
Tecnologías empleadas en CPUs |
|
| • Arquitectura |
• Harvard (Modified Harvard) • von Neumann • Dataflow • TTA |
| • Conjunto de instrucciones |
• ASIP • CISC • EDGE • EPIC • MISC • MIPS • NISC • OISC • RISC • TRIPS • VLIW • ZISC |
| • Tamaño de palabra (word) |
• 1 bit • 4 bit • 8 bit • 9 bit • 10 bit • 12 bit • 15 bit • 16 bit • 18 bit • 22 bit • 24 bit • 25 bit • 26 bit • 27 bit • 31 bit • 32 bit • 33 bit • 34 bit • 36 bit • 39 bit • 40 bit • 48 bit • 50 bit • 60 bit • 64 bit • 128 bit • 256 bit • 512 bit • bit variable |
| • Ejecución (ciclo de instrucción) |
• Segmentación (pipelining): Bubble, Operand forwarding |
| • Computación paralela |
• Paralelismo a nivel de Bit: bit-serial, palabra • Paralelismo a nivel de Instrucción: escalar, superescalar • Paralelismo de Datos: vector • Paralelismo a nivel de Memoria (MLP) • Paralelismo a nivel de Tareas: hilo de ejecución (thread) |
| • Multihilo |
• Temporal multithreading • Simultaneous multithreading: HyperThreading |
| • Taxonomía de Flynn |
• SISD • SIMD • MISD • MIMD (SPMD) • Modos de direccionamiento (addressing mode) |
| • Tipos |
• Procesador digital de señales (DSP) • GPGPU • Microcontrolador • Unidad de procesamiento físico (PPU) • System on a chip (SoC) • Celular (cellular architecture) |
| • Componentes |
• Unidad de generación de direcciones (address generation unit o AGU) |
| • Gestión de energía |
• APM • ACPI • Escala de frecuencia dinámica (Dynamic frequency scaling) • Escala de tensión dinámica (Dynamic voltage scaling) • Gating de reloj (clock gating) |
| • Seguridad por hardware de CPU |
• NX bit |
Autor: Leandro Alegsa
Actualizado: 14-07-2025
¿Cómo citar este artículo?
Alegsa, Leandro. (2025). Definición de GPGPU. Recuperado de https://www.alegsa.com.ar/Dic/gpgpu.php
