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26/07/2023
La revolución de la GPU en el centro de datos: una carrera para cubrir las necesidades de la IA
La aparición de las GPUs en los centros de datos ha generado una revolución en el ámbito de la informática y las nuevas tecnologías. A medida que la Inteligencia Artificial (IA) se afianza como una herramienta poderosa en diversos sectores, surge una carrera frenética por cubrir las crecientes necesidades de procesamiento.
En este escenario, las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) se han posicionado como elementos clave para cubrir las necesidades de procesamiento de la IA en los centros de datos, ofreciendo un rendimiento y eficiencia sin precedentes. Por ello, nos encontramos ante un panorama donde grandes empresas como son Intel, Nvidia y AMD están luchando por liderar el mercado.
Hoy profundizamos más en este componente en nuestro blog, en su utilidad y funcionamiento, así como en su creciente popularidad.
Una Unidad de Procesamiento Gráfico, o procesador gráfico es un coprocesador especializado en el procesamiento de gráficos y operaciones de coma flotante.
Su principal función es aliviar la carga de trabajo del procesador o CPU central en aplicaciones que requieren un alto rendimiento gráfico, como videojuegos o aplicaciones interactivas en 3D.
Al permitir que gran parte del procesamiento gráfico sea realizado por la GPU, la CPU puede dedicarse a realizar otros cálculos. Esta distribución de cargas de trabajo entre la CPU y la GPU mejora el rendimiento general del sistema y proporciona una experiencia más fluida y visualmente impresionante en aplicaciones gráficamente intensivas.
Con ello, ya puedes imaginar la aplicación y beneficios que este componente tiene en un entorno crítico para abastecer las inmensas necesidades de procesamiento gráfico con las que cuenta hoy en día una IA para su entrenamiento, más todavía si hablamos de IA generativa de imagen o vídeo.
La GPU es un chip de silicio, el cual está compuesto por una gran cantidad de núcleos de procesamiento, que trabajan en conjunto para ejecutar tareas simultáneas y realizar cálculos masivos en paralelo.
Estos núcleos de procesamiento están diseñados para realizar operaciones matemáticas y de punto flotante, lo que las hace especialmente adecuadas para aplicaciones que requieren un alto rendimiento en términos de procesamiento gráfico y cálculos intensivos.
Adicionalmente, poseen una memoria que realiza un papel clave para almacenar los resultados intermedios de cada operación y las texturas utilizadas.
1- La GPU procesa en primer lugar la información de la CPU en forma de vértices y realiza transformaciones como rotación y movimiento en el vertex shader (una herramienta que trabaja con la estructura de vértices de figuras modeladas en 3D).
2- Luego, se realiza el clipping para definir qué parte de los vértices será visible, y se transforman en píxeles a través de la rasterización de las imágenes. Estas etapas no generan una carga significativa para la GPU.
3- El paso crítico se encuentra en el pixel shader, donde se realizan las transformaciones relacionadas con los píxeles, como la aplicación de texturas. Posteriormente, se aplican efectos como antialiasing, blending y efecto niebla antes de almacenar los píxeles en la caché.
4- Las unidades de salida de renderizado (ROP) cogen la información de la caché y preparan los píxeles para su visualización.
5- Posteriormente, la salida se almacena en el búfer de fotogramas. En cuanto a la visualización, se puede optar por mostrar directamente los píxeles en un monitor digital o por otro lado, convertirlos en una señal analógica a través de un DAC para monitores analógicos.
Una de las principales ventajas de las GPU en comparación con las CPU tradicionales radica en su capacidad de procesamiento masivo en paralelo.
Mientras que las CPU son ideales para realizar una amplia variedad de tareas, incluyendo tareas de propósito general, las GPU se destacan en el ámbito de la IA debido a su capacidad de realizar procesos intensivos de manera simultánea.
Esto las convierte en la elección perfecta para el procesamiento y entrenamiento de modelos de IA en los centros de datos.
Con el auge de la IA y el aprendizaje automático, las organizaciones necesitan infraestructuras potentes y eficientes para procesar grandes volúmenes de datos y entrenar modelos complejos.
Las GPU permiten acelerar estos procesos de manera significativa, lo que se traduce en un tiempo de respuesta más rápido y un rendimiento mejorado.
