¿Qué es una GPU? Todo lo que necesita saber

Por Tibor Moes / Actualizado: Julio de 2023

¿Qué es una GPU? Todo lo que necesita saber (2023)

¿Qué es una GPU?

¿Se ha preguntado alguna vez cómo su ordenador o consola de videojuegos puede mostrar unos efectos visuales tan impresionantes? El secreto reside en un potente componente denominado unidad de procesamiento gráfico (GPU). Estos procesadores especializados han recorrido un largo camino desde su creación, desempeñando un papel crucial no sólo en la representación de gráficos llamativos, sino también en numerosas aplicaciones diversas.

Abróchese el cinturón porque le llevaremos en un fascinante viaje a través del mundo de las GPU, explorando sus orígenes, arquitectura, tipos y los principales actores del mercado.

Resumen

  • La GPU es un procesador especializado diseñado para renderizar con rapidez gráficos complejos para aplicaciones de juegos y edición de vídeo.
  • Sus capacidades de procesamiento paralelo pueden acelerar el aprendizaje automático, renderizar visuales de alta definición y crear gráficos 3D en tiempo real.
  • Las GPU de Nvidia están en el centro de la revolución de la IA, ya que alimentan muchos de los centros de datos que manejan aplicaciones similares a ChatGPT.

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Comprender la GPU

Una GPU, o unidad de procesamiento gráfico gpu, es un procesador especializado diseñado para gestionar tareas de alta carga gráfica en los ordenadores, como la renderización de imágenes y vídeos. Se presentan en diversas formas, desde las tarjetas modulares que se encuentran en los PC de sobremesa hasta las GPU integradas en los chips del procesador de dispositivos más pequeños, como los portátiles.

Las GPU pueden procesar datos de forma paralela utilizando miles de núcleos, lo que les permite manejar varias tareas simultáneamente y mejorar considerablemente su rendimiento en tareas relacionadas con los gráficos.

Arquitectura de la GPU

Las unidades de procesamiento gráfico de propósito general (GPGPU) son una tecnología que permite utilizar las GPU para diversas tareas, como la computación científica, el análisis de datos y el aprendizaje automático. Nvidia, una de las principales empresas del mercado de GPU, lanzó su primera GPU para ordenadores personales, la GeForce 256, en 1999. Desde entonces, las GPU han evolucionado hasta hacerse más eficientes y versátiles, lo que les permite manipular gráficos informáticos y procesar imágenes con mucha más eficacia que las unidades centrales de procesamiento (CPU) de propósito general.

Las GPU modernas se utilizan principalmente para los cálculos relacionados con los gráficos por ordenador en 3D y ofrecen un rendimiento gráfico mejorado en comparación con las GPU más antiguas. Pueden manejar múltiples cálculos simultáneamente, lo que las hace más rápidas a la hora de renderizar imágenes que las CPU, que procesan los datos de forma secuencial. Esta estructura paralela hace que las GPU sean más eficientes y adecuadas para determinadas tareas, como los juegos y la edición de vídeo.

Tipos de GPU

Existen dos tipos principales de GPU: integradas y discretas. Las GPU integradas se incorporan en el mismo chip que la CPU, compartiendo la misma memoria y los mismos recursos, lo que las hace rentables y energéticamente eficientes. Sin embargo, suelen ofrecer un rendimiento gráfico inferior en comparación con las GPU discretas, por lo que algunos usuarios pueden preferir un sistema con una GPU integrada para las tareas cotidianas y una GPU discreta para las aplicaciones más exigentes.

Las GPU discretas, por su parte, son tarjetas gráficas independientes que disponen de su propia memoria y potencia de procesamiento dedicadas, lo que proporciona un mejor rendimiento gráfico para los juegos y otras tareas con un uso intensivo de gráficos. Las modernas unidades de procesamiento gráfico integradas, como la Unidad de Procesamiento Acelerado de AMD y la Tecnología Gráfica de Intel, pueden manejar fácilmente gráficos 2D o gráficos 3D de bajo esfuerzo.

Las GPU discretas son más potentes y adecuadas para los juegos de gama alta, la edición de vídeo y la animación 3D, ya que ofrecen una mejor resolución y una mayor velocidad de fotogramas. En función de sus necesidades específicas y del dispositivo que utilice, podrá elegir entre GPU integradas o discretas para conseguir el rendimiento gráfico deseado.

Aplicaciones para la GPU: Más allá de los gráficos

Las GPU no se limitan a renderizar gráficos. También se utilizan en otros muchos campos, como los juegos, el software empresarial, la edición de vídeo e incluso el entrenamiento de redes neuronales para aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA). Los principales fabricantes de GPU, como Nvidia y AMD, no han dejado de innovar y desarrollar nuevas GPU que se adapten a estas diversas aplicaciones, lo que las ha convertido en componentes esenciales de los dispositivos informáticos modernos.

Las GPU son ahora capaces de realizar tareas complejas que antes se consideraban imposibles. Se utilizan en una gran variedad de aplicaciones, desde la medicina hasta el entretenimiento.

Juegos y edición de vídeo

En los juegos y la edición de vídeo, las GPU desempeñan un papel fundamental a la hora de renderizar gráficos de alta calidad y mejorar el rendimiento general del sistema. Son capaces de renderizar gráficos tanto en 2D como en 3D, proporcionando una mejor resolución y una mayor velocidad de fotogramas para una experiencia visual mejorada.

Las GPU ofrecen procesamiento paralelo, lo que les permite acceder a las funciones de IA y obtener una aceleración avanzada. Esto reduce el tiempo necesario para renderizar vídeo y gráficos en formatos de mayor definición. Esto hace que las GPU sean indispensables para los jugadores y los editores de vídeo que exigen un rendimiento gráfico de primera categoría.

Aprendizaje automático e IA

La capacidad de procesamiento paralelo de las GPU las hace muy adecuadas para aplicaciones de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Pueden manejar múltiples cálculos simultáneamente, lo que las hace más rápidas y eficientes a la hora de entrenar redes neuronales y procesar grandes cantidades de datos.

Esto ha propiciado el uso creciente de las GPU en diversas aplicaciones de IA y aprendizaje automático, desde el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural hasta los vehículos autónomos y la robótica.

Minería de criptomonedas

La minería de criptomonedas es otra área en la que las GPU han encontrado un uso significativo. Gracias a su capacidad de procesamiento paralelo y su habilidad para manejar miles de cálculos simultáneamente, las GPU son muy eficientes en el minado de criptodivisas como Bitcoin y Ethereum.

Esto ha provocado una enorme demanda de GPU en el sector de la minería de criptomonedas, causando una escasez de GPU en el mercado y haciendo subir los precios tanto para los clientes mineros como para los que no lo son.

Comparación entre GPU y CPU

Aunque tanto las GPU como las CPU funcionan como procesadores, difieren en su forma de procesar los datos. La unidad central de procesamiento (CPU) está diseñada para tareas de cálculo de propósito general y procesa los datos en serie, mientras que las GPU pueden procesar los datos en paralelo, lo que las hace más eficientes para determinadas tareas.

En las secciones siguientes, profundizaremos en las diferencias entre GPU y CPU en términos de procesamiento paralelo y en serie, así como en su rendimiento y eficiencia.

Procesamiento paralelo frente a procesamiento en serie

El procesamiento paralelo es una técnica informática que divide una tarea en partes más pequeñas que pueden ser realizadas simultáneamente por diferentes procesadores, lo que da como resultado una realización más rápida y eficiente de la tarea. Las GPU destacan en el procesamiento paralelo gracias a su enorme paralelismo, que les permite manejar múltiples tareas simultáneamente y mejorar considerablemente su rendimiento en tareas relacionadas con los gráficos.

El procesamiento en serie, por otro lado, es una técnica en la que las tareas se ejecutan de una en una, lo que la hace más lenta y menos eficiente en comparación con el procesamiento en paralelo. Las CPU se basan en el procesamiento en serie, que es adecuado para tareas informáticas básicas pero puede resultar limitante cuando se trata de cargas de trabajo con un uso intensivo de gráficos.

Rendimiento y eficacia

Las GPU ofrecen un rendimiento y una eficiencia superiores para las tareas que requieren un uso intensivo de gráficos gracias a su capacidad de procesamiento paralelo y su paralelismo masivo. Sin embargo, las CPU son más versátiles y pueden manejar casi cualquier tipo de cálculo, lo que las hace más adecuadas para tareas informáticas básicas.

La principal diferencia entre las GPU y las CPU radica en su forma de procesar los datos: las GPU destacan en el procesamiento paralelo y las CPU se centran en el procesamiento en serie. Esta distinción hace que cada procesador sea más adecuado para tareas y aplicaciones específicas, en función de los requisitos y el rendimiento deseado.

Tarjetas gráficas: Alojamiento de la GPU

Las tarjetas gráficas son un componente esencial de los dispositivos informáticos modernos, ya que alojan la GPU y proporcionan la potencia de procesamiento necesaria para las tareas que requieren un uso intensivo de gráficos. Se presentan en diversas formas e incluyen componentes como la memoria, los sistemas de refrigeración y la fuente de alimentación.

En esta sección, hablaremos de los componentes de una tarjeta gráfica y le ofreceremos consejos para seleccionar la tarjeta gráfica adecuada a sus necesidades.

Componentes de una tarjeta gráfica

Una tarjeta gráfica consta de varios componentes clave, como la GPU, la memoria de vídeo (VRAM), un convertidor digital-analógico de memoria de acceso aleatorio (RAMDAC), la interfaz de la placa base, el sistema de refrigeración y varios puertos. La GPU es el corazón de la tarjeta gráfica, responsable de procesar los datos gráficos y renderizar imágenes, vídeos y animaciones. La VRAM almacena datos gráficos como texturas, imágenes y otra información requerida por la GPU.

Otros componentes, como el RAMDAC, la interfaz de la placa base, el sistema de refrigeración y los puertos, desempeñan papeles cruciales en el rendimiento y la funcionalidad generales de la tarjeta gráfica. El RAMDAC convierte las señales digitales de la GPU en señales analógicas para su visualización en un monitor, mientras que la interfaz de la placa base conecta la tarjeta gráfica al ordenador.

El sistema de refrigeración garantiza que la GPU y los demás componentes se mantengan dentro de temperaturas de funcionamiento seguras, y los diversos puertos permiten la conectividad con pantallas y otros periféricos.

Selección de la tarjeta gráfica adecuada

A la hora de elegir una tarjeta gráfica, es esencial tener en cuenta factores como el precio, el valor, el rendimiento, las características, la memoria de vídeo y la disponibilidad. Para los juegos, es crucial tener en cuenta los requisitos de la fuente de alimentación, las dimensiones físicas y la compatibilidad con su ordenador. Para la edición de vídeo, suelen preferirse las tarjetas Nvidia, y debe prestar atención a la cantidad de RAM y núcleos CUDA disponibles en la tarjeta.

A la hora de elegir una tarjeta gráfica, es esencial encontrar un equilibrio entre rendimiento y coste. Las tarjetas gráficas de gama alta pueden ser caras, pero ofrecen mejores prestaciones y características. Por otro lado, las tarjetas gráficas económicas pueden no ofrecer el mismo nivel de rendimiento, pero aun así pueden proporcionar resultados satisfactorios para tareas menos exigentes. En última instancia, la tarjeta gráfica adecuada para usted dependerá de sus necesidades específicas y de su presupuesto.

Principales actores del mercado de GPU

El mercado de las GPU está dominado por varias grandes empresas, como Nvidia, AMD, Intel y Arm. Estas empresas diseñan y fabrican GPU para diversas aplicaciones y dispositivos, que van desde los juegos y la edición de vídeo hasta el aprendizaje automático y la IA.

En esta sección analizaremos las funciones y la cuota de mercado de estas empresas, así como las GPU utilizadas en los smartphones actuales.

Nvidia

Nvidia es una empresa líder en el mercado de las GPU, con una larga historia de innovación y desarrollo en la tecnología de GPU. La empresa tiene su sede en California y fue fundada en 1993. Diseña gpus nvidia para los mercados de juegos y profesional, así como unidades de sistema en chip (SoC) para los mercados de la informática móvil y la automoción.

En 2018, Nvidia posee una cuota de mercado del 66% en el mercado de las GPU gracias a sus GPU pioneras como la GeForce 256, lanzada en 1999.

AMD

AMD, también conocida como Advanced Micro Devices, es otro de los principales competidores en el mercado de las GPU, que se disputa la cuota de mercado con Nvidia. La compañía se ha enfrentado a retos como la escasez de pedidos y la caída de su cuota de mercado, pero sigue innovando y desarrollando nuevas GPU para diversas aplicaciones.

Las GPU de AMD son conocidas por su rendimiento y precio competitivos, lo que las convierte en una opción popular entre jugadores y creadores de contenidos.

Intel y Arm

Intel y Arm son también actores clave en el mercado de las GPU, y ambas compañías se aventuran en el desarrollo de GPU discretas. Intel ha entrado recientemente en el mercado con sus productos Arc, mientras que Arm lleva varios años trabajando en GPU discretas.

Además de sus esfuerzos en el mercado de GPU discretas, se espera que los portátiles basados en Arm casi dupliquen su cuota de mercado hasta alcanzar el 25% en 2027, lo que pone de manifiesto la creciente importancia de estas empresas en el panorama de las GPU.

La evolución de la tecnología de la GPU

Los chips de procesamiento gráfico especializados existen desde la década de 1970, pero la evolución de la tecnología de las GPU ha experimentado avances increíbles a lo largo de los años. Desde sus humildes comienzos como circuitos gráficos especializados en placas de sistemas arcade y en el hardware de los primeros videojuegos, las GPU han evolucionado hasta integrarse en las CPU y utilizarse para tareas no gráficas como la IA y el aprendizaje automático.

En esta sección exploraremos la historia y la evolución de la tecnología de la GPU, destacando los principales hitos e innovaciones.

Chips gráficos pioneros

Los chips de procesamiento gráfico aparecieron por primera vez en la década de 1970. Placas de sistemas arcade como Sega Model 1, Namco System 22 y Sega Model 2, y consolas de videojuegos como Saturn, PlayStation y Nintendo 64 hicieron uso de estos chips. Estos primeros chips gráficos eran circuitos especializados diseñados para manejar tareas gráficas específicas, como el renderizado de imágenes y animaciones, y no eran tan versátiles como las GPU que conocemos hoy en día.

La primera GPU de uso generalizado, la Nvidia GeForce 256, se presentó en 1999 y marcó un hito importante en la evolución de la tecnología de GPU. Esta GPU pionera allanó el camino para el desarrollo de GPU más potentes y versátiles, capaces de manejar una amplia gama de tareas más allá del mero renderizado de gráficos.

En la actualidad, las GPU están integradas en las CPU y se utilizan para diversas aplicaciones, como la IA, el aprendizaje automático y la minería de criptomonedas.

Aparición de los sombreadores programables

Los sombreadores programables surgieron como una importante innovación en la tecnología de las GPU, ya que permitían a los desarrolladores escribir código personalizado que controlara la forma en que la GPU renderizaba los gráficos. Esto fue posible gracias al uso de lenguajes de sombreado como HLSL, GLSL y Cg. Los sombreadores programables permitieron crear gráficos y simulaciones más intrincados, lo que contribuyó a aumentar la capacidad y versatilidad de las GPU.

El primer chip capaz de realizar sombreado programable fue la GeForce 3 (NV20), lo que marcó otro hito importante en la evolución de la tecnología de las GPU.

Tendencias e innovaciones modernas

Las últimas tendencias e innovaciones en tecnología de GPU incluyen la creciente utilización de la IA y el aprendizaje automático, así como el avance de la tecnología de trazado de rayos. La IA y el aprendizaje automático han impulsado el rendimiento de las GPU y han permitido realizar gráficos y simulaciones más intrincados, mientras que la tecnología de trazado de rayos ha revolucionado la forma de renderizar la luz y las sombras en los gráficos 3D, creando imágenes de gran realismo.

El mercado de las GPU sigue evolucionando, con grandes actores como Nvidia, AMD, Intel y Arm impulsando la innovación y el desarrollo. A medida que las GPU se vuelvan más potentes y versátiles, desempeñarán un papel cada vez más importante en una amplia gama de aplicaciones, desde los juegos y la edición de vídeo hasta la IA y el aprendizaje automático.

El futuro de la tecnología de GPU promete avances y posibilidades apasionantes a medida que sigamos superando los límites de la capacidad de cálculo y los gráficos.

Resumen

A lo largo de esta entrada del blog, hemos explorado el fascinante mundo de las GPU, desde sus orígenes como chips gráficos especializados hasta sus funciones modernas en los juegos, la edición de vídeo, la IA y el aprendizaje automático. También hemos hablado de los principales actores del mercado de las GPU, como Nvidia, AMD, Intel y Arm, y hemos abordado las distintas tendencias e innovaciones que configuran el futuro de la tecnología de GPU. A medida que las GPU sigan evolucionando y superando los límites de la capacidad de cálculo y los gráficos, una cosa es segura: la potencia y versatilidad de estos extraordinarios procesadores seguirán impactando y transformando nuestra forma de vivir, trabajar y jugar.

Cómo mantenerse seguro en línea:

  • Utilice contraseñas seguras: Utilice una contraseña única y compleja para cada cuenta. Un gestor de contraseñas puede ayudarle a generarlas y almacenarlas. Además, active la autenticación de dos factores (2FA) siempre que esté disponible.
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  • Tenga cuidado con los intentos de phishing: Sea precavido cuando reciba comunicaciones sospechosas que le pidan información personal. Las empresas legítimas nunca le pedirán datos confidenciales por correo electrónico o mensaje de texto. Antes de hacer clic en cualquier enlace, asegúrese de la autenticidad del remitente.
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Preguntas más frecuentes

A continuación encontrará las preguntas más frecuentes.

¿Qué es una GPU en un ordenador?

Una GPU, o Unidad de Procesamiento Gráfico, es un procesador especializado que ayuda a renderizar gráficos e imágenes para la informática profesional y personal. Utiliza cálculos matemáticos rápidos para ayudar a procesar grandes cantidades de datos simultáneamente, lo que la hace útil para aplicaciones como el aprendizaje automático, la edición de vídeo y los juegos.

¿Es lo mismo una GPU que una tarjeta gráfica?

A menudo se utilizan indistintamente. Pero una GPU es un chip dentro de la tarjeta gráfica que procesa los datos gráficos y los muestra en el monitor o dispositivo. Mientras que una tarjeta gráfica es el componente físico que alberga la GPU.

¿Es mejor una GPU que una CPU?

En general, las GPU son mejores que las CPU para ciertas tareas específicas, como el aprendizaje profundo y las operaciones gráficamente intensas. Sin embargo, las CPU ofrecen más versatilidad y son más rápidas para otras tareas como el procesamiento de datos en RAM, las operaciones de E/S y la administración del sistema operativo. Así pues, dependiendo de la tarea, cualquier tipo de procesador puede ser mejor que el otro.

¿Qué hace realmente la GPU?

La GPU es un procesador especializado diseñado para realizar cálculos rápidos, lo que permite renderizar a gran velocidad gráficos complejos para aplicaciones de juegos y edición de vídeo. Su capacidad de procesamiento paralelo puede acelerar el aprendizaje automático, el renderizado de imágenes de alta definición y la creación de gráficos 3D en tiempo real.

¿Qué hay en una unidad de procesamiento gráfico?

Una GPU es un circuito electrónico especializado diseñado para procesar con rapidez datos gráficos. Las GPU se utilizan en sistemas integrados, teléfonos móviles, ordenadores personales, estaciones de trabajo y videoconsolas para generar imágenes realistas para su visualización. Pueden contener más transistores que una CPU, utilizan el procesamiento paralelo y disponen de su propia RAM para almacenar los datos de las imágenes que procesan.

Autor: Tibor Moes

Autor: Tibor Moes

Fundador y redactor jefe de SoftwareLab

Tibor ha probado 39 programas antivirus y 30 servicios VPN, y posee un certificado de posgrado en ciberseguridad de la Universidad de Stanford.

Utiliza Norton para proteger sus dispositivos, CyberGhost para su privacidad y Dashlane para sus contraseñas.

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