Las unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos, com\u00fanmente conocidas como GPU, forman una parte integral del mundo digital moderno. Como componente cr\u00edtico de un sistema inform\u00e1tico, est\u00e1n dise\u00f1ados para manipular y alterar r\u00e1pidamente la memoria para acelerar la creaci\u00f3n de im\u00e1genes en un b\u00fafer de cuadros destinado a su salida a un dispositivo de visualizaci\u00f3n. En t\u00e9rminos m\u00e1s simples, muestran im\u00e1genes, animaciones y v\u00eddeos en su pantalla. Dada su capacidad para realizar operaciones paralelas en m\u00faltiples conjuntos de datos, se emplean cada vez m\u00e1s en una variedad de c\u00e1lculos no gr\u00e1ficos.<\/p>\n
El concepto de GPU se introdujo por primera vez en la d\u00e9cada de 1970. Los primeros videojuegos como Pong y Space Invaders requer\u00edan la creaci\u00f3n de hardware de gr\u00e1ficos para mostrar im\u00e1genes en una pantalla. Estos eran rudimentarios para los est\u00e1ndares actuales, capaces de mostrar s\u00f3lo formas y colores simples. A menudo se le atribuye a NVIDIA el lanzamiento de la primera GPU, la GeForce 256, en 1999. Este fue el primer dispositivo etiquetado como GPU que pod\u00eda realizar operaciones de transformaci\u00f3n e iluminaci\u00f3n (T&L) por s\u00ed solo, lo que anteriormente era responsabilidad de la CPU.<\/p>\n
Con el tiempo, con los avances tecnol\u00f3gicos y el aumento de la demanda de mejores gr\u00e1ficos, la GPU ha evolucionado dr\u00e1sticamente. Hemos visto una progresi\u00f3n desde aceleradores de gr\u00e1ficos 2D de funci\u00f3n fija hasta chips programables inmensamente potentes que se utilizan hoy en d\u00eda, capaces de representar entornos 3D realistas en tiempo real.<\/p>\n
Las GPU est\u00e1n dise\u00f1adas espec\u00edficamente para ser eficientes en tareas que implican el manejo de grandes bloques de datos en paralelo, como renderizar im\u00e1genes y v\u00eddeos. Logran esta eficiencia al tener miles de n\u00facleos que pueden manejar miles de subprocesos simult\u00e1neamente. En comparaci\u00f3n, una CPU t\u00edpica puede tener entre dos y 32 n\u00facleos. Esta diferencia arquitect\u00f3nica permite que las GPU sean m\u00e1s eficientes en tareas como representaci\u00f3n de im\u00e1genes, computaci\u00f3n cient\u00edfica y aprendizaje profundo, que requieren realizar la misma operaci\u00f3n en grandes conjuntos de datos.<\/p>\n
Las GPU suelen dividirse en dos categor\u00edas: integradas y dedicadas. Las GPU integradas est\u00e1n integradas en el mismo chip que la CPU y comparten memoria con ella. Por otro lado, las GPU dedicadas son unidades independientes con su propia memoria, denominada Video RAM (VRAM).<\/p>\n
La GPU consta de varias partes, incluida una unidad de memoria, una unidad de procesamiento y una unidad de entrada\/salida (E\/S). En el coraz\u00f3n de cada GPU se encuentra el Graphics Core, que consta de cientos o miles de n\u00facleos. Estos n\u00facleos se agrupan adem\u00e1s en unidades m\u00e1s grandes, a menudo conocidas como multiprocesadores de transmisi\u00f3n (SM) en las GPU NVIDIA o unidades de c\u00f3mputo (CU) en las GPU AMD.<\/p>\n
Cuando llega una tarea, la GPU la divide en subtareas m\u00e1s peque\u00f1as y las distribuye entre los n\u00facleos disponibles. Esto permite la ejecuci\u00f3n simult\u00e1nea de tareas, lo que lleva a tiempos de finalizaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pidos en comparaci\u00f3n con la naturaleza de procesamiento secuencial de las CPU.<\/p>\n
Las caracter\u00edsticas clave de las GPU modernas incluyen:<\/p>\n
Hay dos tipos principales de GPU:<\/p>\n