Diferencias entre GPU y CPU a raíz del auge de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial está en boga y mucho se habla de los sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, métodos cuya intención es hacer que las computadoras se acerquen a la forma en que procesa la información el cerebro humano y en base a dicha información generen contenidos orales entendibles por cualquier persona, tomen decisiones propias, hagan pronósticos o produzcan nuevos conocimientos que al mismo tiempo sean de gran precisión.

Asimismo, es tendencia su implementación en las máquinas por medio de los CPU convencionales o los GPU, la versión moderna de las tarjetas gráficas de antaño. Por lo que te damos una breve descripción de ambos componentes de hardware.

CPU (unidad de procesamiento central) y GPU (unidad de procesamiento gráfico) son dos tipos de procesadores de información utilizados en las computadoras. En el primer caso, ejecuta las instrucciones en secuencia que componen un programa o aplicación, así como los procesos al interior del sistema operativo que los acoge, y los hay con la suficiente capacidad de cómputo para llevar a cabo las tareas habituales de la informática actual.

Por otro lado, las GPU, como se les denomina a las tarjetas gráficas de última generación, han estado ligadas desde sus orígenes con el componente visual de la computación, transformando los datos en información visible por medio de la pantalla, aligerando de esta forma la carga de trabajo del CPU. Sin embargo, han evolucionado favorablemente gracias al desarrollo de los videojuegos en 3D y las exigencias visuales cada vez mayores de los aficionados a esta actividad, a tal punto que su poder de procesamiento actual es similar al de los CPU convencionales.

Cómo se usan el CPU y GPU en los sistemas de inteligencia artificial

En primer lugar, ambos son componentes de hardware que en el más alto y bajo nivel son fabricados con los mismos insumos. Poseen núcleos y memoria interna, entre otros elementos afines. Sin embargo, se debe tener en cuenta su arquitectura.

En efecto, los CPU cuentan con múltiples núcleos en su conformación pero acoplados para el procesamiento en serie, lo que los hace ideales para ejecutar diversas tareas en simultáneo, incluyendo sistemas de aprendizaje automático

En cambio, en la arquitectura de los GPU, los núcleos están diseñados para el trabajo en paralelo y pueden coexistir cientos o miles de ellos. Esto quiere decir que con una misma muestra de datos el trabajo de procesamiento puede ser repartido entre todos ellos, obteniendo un mejor desempeño en conjunto.

Pero esto último también quiere decir que las GPU tienen mejor predisposición para el trabajo con modelos de inteligencia artificial que utilicen algoritmos de aprendizaje profundo, pues esta técnica se caracteriza por procesar la información por capas de redes neuronales, simulando el mecanismo que emplea el cerebro humano para aprender algo nuevo. Cada capa procesa un grupo de datos que se optimizan con el entrenamiento y está conectada con la anterior con el fin de que el aprendizaje sea posible.

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