GPU

Si alguna vez te has preguntado qué es la GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico), estás en el lugar adecuado. La GPU, cuyas siglas vienen del término en inglés «Graphics Processing Unit», se ha convertido en uno de los componentes clave de la computación moderna.

Pero, ¿qué es una GPU en informática? Podemos decirte que es un chip especializado diseñado originalmente para acelerar el procesamiento de gráficos que ha evolucionado hasta convertirse en la columna vertebral de aplicaciones que van mucho más allá.

Así es, en la actualidad, la GPU se usa para machine learning, simulaciones científicas, criptografía y computación de alto rendimiento. Su arquitectura permite realizar miles de operaciones simultáneas, algo en lo que supera con creces a las CPU tradicionales.

Por otra parte, puede que te interese saber qué es la GPU de un ordenador. En términos prácticos, es ese componente que determina si podrás jugar a los últimos títulos en ultra calidad, editar vídeo en 4K sin tirones, o incluso entrenar modelos de inteligencia artificial desde tu propia casa.

En esencia, la GPU es el «músculo» computacional que descarga a la CPU de tareas intensivas y repetitivas, permitiendo que todo el sistema funcione de forma más eficiente.

¿Qué es una GPU?

Veamos qué es la GPU desde un punto de vista más preciso: se trata de un circuito integrado especializado en cálculos intensivos y paralelos.

Mientras que una CPU (Unidad Central de Procesamiento) funciona como un experto en tareas complejas y secuenciales, la GPU actúa como una brigada de cientos o miles de ayudantes que ejecutan la misma tarea simple a la vez.

Esta diferencia fundamental en la arquitectura es lo que hace a las GPU tan potentes para ciertos tipos de trabajo. Están diseñadas para procesar grandes volúmenes de datos aplicando las mismas operaciones matemáticas en paralelo, lo que resulta ideal para renderizar millones de píxeles, calcular física en tiempo real o entrenar redes neuronales.

Técnicamente, una GPU puede tener desde cientos hasta miles de núcleos de procesamiento trabajando al unísono, comparado con los pocos núcleos (pero muy potentes) de una CPU convencional.

Las GPU se presentan en variantes integradas (iGPU), que vienen incorporadas en el mismo chip que la CPU y comparten la memoria RAM del sistema; y discretas (dGPU), que son tarjetas de expansión independientes con su propia memoria dedicada (VRAM).

¿Para qué sirve una GPU?

Ahora que sabes qué es la GPU, hablemos de sus funciones principales y aplicaciones. La versatilidad de estas unidades de procesamiento ha crecido exponencialmente en la última década, expandiéndose desde su propósito original hasta ámbitos que probablemente nunca imaginaron sus creadores.

Procesamiento gráfico y renderizado de imágenes

Esta es la función original y más conocida de las GPU. En videojuegos, diseño CAD, edición multimedia y modelado 3D, la GPU se encarga de generar y mostrar miles de píxeles simultáneamente, aplicando texturas, efectos de iluminación y sombras de forma fluida.

Las arquitecturas modernas incorporan tecnologías avanzadas como el trazado de rayos (ray tracing) para lograr gráficos fotorrealistas, calculando cómo rebota la luz en las superficies en tiempo real.

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Computación de alto rendimiento (HPC)

En entornos científicos e industriales, las GPU son fundamentales en supercomputadoras y clústeres de cómputo.

Las GPU aportan cientos o miles de núcleos de procesamiento paralelo, permitiendo resolver en horas problemas que de otro modo tardarían días o semanas. Los centros de datos modernos se construyen alrededor de clústeres de GPU precisamente por esta capacidad de aceleración.

Procesamiento paralelo y aceleración de tareas

La arquitectura de las GPU está optimizada para dividir una tarea grande en muchas subtareas más pequeñas y procesarlas simultáneamente. Esto las hace ideales para cualquier aplicación que pueda paralelizarse.

NVIDIA popularizó el uso general de esta capacidad con CUDA en 2007, permitiendo a los desarrolladores ejecutar todo tipo de programas de cómputo intensivo en la GPU, no solo gráficos. AMD ofrece su alternativa de código abierto ROCm para el mismo propósito.

Inteligencia Artificial y Machine Learning

Este es probablemente el ámbito de mayor crecimiento actual. Entrenar redes neuronales profundas implica millones de operaciones matriciales paralelas, exactamente el tipo de cálculo en el que las GPU sobresalen.

Por ello, prácticamente todas las aplicaciones modernas de IA y ML se sirven de GPU para mejorar drásticamente su velocidad y eficiencia.

Las GPU con Tensor Cores especializados (como las de NVIDIA) aceleran específicamente estas operaciones de inteligencia artificial, permitiendo entrenar y ejecutar modelos complejos de visión por computador y procesamiento de lenguaje natural.

Minería de criptomonedas y otras aplicaciones

Las GPU jugaron un papel central en la minería de criptomonedas como Bitcoin o Ethereum, gracias a su capacidad para ejecutar millones de cálculos de hash en paralelo.

Lo que hace NVIDIA en este contexto es interesante, ya que, durante los picos de demanda, la compañía comercializó unidades especializadas (serie CMP HX) e introdujo limitaciones de tasa de hash (LHR) en sus tarjetas de consumo para redirigir el inventario hacia gamers y profesionales.

Aunque el mercado ha evolucionado hacia chips ASIC más especializados y protocolos de Prueba de Consenso, las GPU siguen siendo relevantes para minería «casera» de ciertas criptomonedas.

Diferencias entre GPU y CPU

Una búsqueda común en internet es «¿qué es CPU y GPU?», porque muchos usuarios quieren entender cómo se complementan estas dos unidades de procesamiento fundamentales.

La clave está en comprender que ninguna es superior a la otra: son complementarias y están diseñadas para propósitos diferentes.

• Arquitectura: Las CPU tienen pocos núcleos muy potentes (típicamente entre 4 y 64 en equipos de consumo), optimizados para procesar instrucciones complejas de forma secuencial. Las GPU, en cambio, incorporan cientos o miles de núcleos más simples diseñados para trabajar en paralelo simultáneamente.
• Propósito: La CPU es el «cerebro general» del sistema; controla el sistema operativo, gestiona la memoria, coordina dispositivos y ejecuta programas de uso general. La GPU es un coprocesador especializado cuya función principal es acelerar operaciones de cálculo intensivo.
• Velocidad y procesamiento: Las CPU priorizan la latencia baja (respuesta rápida a tareas individuales) y cambian rápidamente entre tareas diferentes. Las GPU priorizan el alto rendimiento (throughput), procesando grandes volúmenes de datos simultáneamente aplicando las mismas operaciones.
• Ejemplos de uso: La CPU maneja aplicaciones cotidianas (navegador, ofimática, servicios del sistema), mientras que la GPU interviene cuando necesitas potencia extra, como calcular gráficos 3D en videojuegos, procesar vídeo, renderizar animaciones o ejecutar cálculos científicos masivos en paralelo.

La computación moderna opera bajo un modelo heterogéneo donde la CPU actúa como director que gestiona las tareas generales, mientras la GPU funciona como acelerador masivo para secciones específicas del código.

¿Es lo mismo una GPU y una tarjeta gráfica?

¿GPU es lo mismo que tarjeta gráfica? Respondamos a esa pregunta de forma sencilla: no son exactamente lo mismo, aunque en el habla cotidiana los términos se usen como sinónimos.

La GPU es el chip de procesamiento, el cerebro de silicio que realiza los cálculos. La tarjeta gráfica (o tarjeta de vídeo) es la placa de expansión completa que se inserta en la placa base de tu ordenador.

La tarjeta gráfica incluye la GPU junto con otros componentes esenciales: memoria de vídeo dedicada (VRAM), sistema de refrigeración (disipadores y ventiladores), reguladores de energía, BIOS y conectores de salida de vídeo (HDMI, DisplayPort, etc.).

En otras palabras, cuando compras una «GPU», en realidad estás adquiriendo una tarjeta gráfica completa con el chip GPU como componente central.

La GPU es solo el procesador; la tarjeta gráfica es el ecosistema completo que permite que ese procesador funcione óptimamente.

Componentes clave de una GPU

Para entender cómo funcionan estas potentes unidades, conviene conocer sus elementos internos principales:

1. Núcleos de procesamiento (CUDA Cores o Stream Processors): Son las unidades aritméticas fundamentales que ejecutan los cálculos. NVIDIA los llama CUDA Cores, AMD los denomina Stream Processors.
2. Memoria de vídeo (VRAM): Es la memoria dedicada y ultrarrápida donde la GPU almacena texturas, modelos 3D, buffers de fotogramas o los enormes conjuntos de datos de modelos de IA.
3. Interfaz de memoria (bus): Es el canal físico por donde viajan los datos entre la GPU y su VRAM. Se mide en bits (256, 384 o 512 bits típicamente) y determina cuánta información puede transferirse en cada ciclo.
4. Unidades de textura y ROPs: Las TMUs (Texture Mapping Units) aplican texturas a superficies 3D y realizan filtrado e interpolación. Las ROPs (Render Output Units) son las unidades finales que escriben los píxeles procesados en el framebuffer y aplican efectos como antialiasing y gestión de profundidad.

Principales fabricantes de GPU

El mercado está dominado por tres actores principales, cada uno con fortalezas en diferentes segmentos:

• NVIDIA es el líder indiscutible en GPU de alto rendimiento. Sus tarjetas GeForce (serie RTX) dominan gaming y creación de contenido, mientras que sus GPU para centros de datos (series H100, GB200) lideran el mercado de IA con una cuota muy elevada.
• AMD es el principal competidor, con sus tarjetas Radeon basadas en arquitectura RDNA para gaming y CDNA para centros de datos. Ofrece buen rendimiento-precio y suministra las GPU integradas en consolas PlayStation y Xbox.
• Intel, aunque más conocido por sus CPU, domina el mercado de GPU integradas por estar presente en millones de procesadores. Recientemente, ha entrado en GPU discretas con la serie Arc, basada en arquitectura Xe.

En cuanto a fabricantes que trabajen con la GPU de NVIDIA 9600GT, cabe mencionar que este modelo específico formaba parte de la serie GeForce 9 y fue fabricado por diversos partners de NVIDIA como ASUS, MSI, Gigabyte, EVGA y Zotac.

Este modelo representó un hito en su época al ofrecer excelente rendimiento-precio para gaming y fue una de las tarjetas más populares antes de la revolución de la computación paralela que vendría después.

Si te ha resultado útil entender qué es una GPU y cómo funciona, te invitamos a descubrir más sobre los componentes para tu PC gaming para que puedas montar o mejorar tu equipo con conocimiento de causa.