La CPU y la GPU son los dos procesadores principales que existen en todo PC, el primero se encarga de todo tipo de tareas mientras que el segundo está especializado en los gráficos, por tanto, es lógico que existan grandes diferencias entre ellos pese a que ambos están formados por los mismos elementos básicos, los transistores. En este artículo damos un repaso a la arquitectura general de CPU y GPU para entender sus grandes diferencias.
¿En qué se diferencia la CPU de la GPU?
Tanto la GPU como la CPU son procesadores que están formados por un montón de transistores, de una forma sencilla podemos decir que los transistores realizan operaciones matemáticas y leen datos en lenguaje binario, un lenguaje formado por ceros y unos que es el único que son capaces de entender los ordenadores. Más allá de ello todo son diferencias.
En primer lugar, nos centramos en la CPU que es el procesador de propósito general, esto significa que puede hacer todo tipo de cálculos, la CPU está diseñada para el procesamiento en serie de los datos. Esto último implica la presencia de núcleos muy grandes en un número muy reducido, por tanto, es capaz de ejecutar un reducido número de programas a la vez. Sin embargo, estos programas son enormemente complejos e incluyen grandes cantidades de instrucciones.
Por otra parte, tenemos el procesador gráfico o GPU que está mucho más especializado para tareas que requieren de un alto grado de paralelismo. La GPU está formada por miles de núcleos en su interior, unos núcleos que son mucho más pequeños y que por tanto pueden realizar una cantidad de operaciones mucho más reducida. Esto hace que una GPU esté optimizada para procesar grandes cantidades de datos y realizar las mismas operaciones específicas una y otra vez. Una GPU es capaz de ejecutar miles de programas a la vez, aunque estos han de ser mucho más específicos que los que puede manejar una CPU. Tradicionalmente los programas que ejecuta una GPU se componen de una única instrucción y múltiples datos.
La GPU se encuentra en la tarjeta gráfica y su capacidad para trabajar en paralelo es tan grande que puede multiplicar por 100 o incluso por mucho más el rendimiento que puede alcanzar una CPU en operaciones especializadas en vectores y matrices, esto son operaciones geométricas.
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Inicialmente las GPUs se usaban solo para el procesamiento de gráficos, pero la gran evolución que han sufrido ha hecho que sus capacidades aumenten mucho, por ello hoy en día existen muchos campos en los que se puede aprovechar su gran capacidad para trabajar en paralelo, por ejemplo, en la investigación científica con la simulación de modelos, la inteligencia artificial o el minado de criptomonedas.
[irp]Para comprender la gran diferencia que existe entre una CPU y una GPU nada mejor que el siguiente vídeo de Cazadores de Mitos, en primer lugar veremos un pequeño robot dibujando un rostro, en segundo lugar vemos una gran maquina que representa a la GPU y que hace algo mucho más complejo en menos tiempo.
