Informática GPU
¿Qué es la informática GPU?
La informática con unidades de procesamiento gráfico (GPU) es el proceso de extraer las necesidades de procesamiento fuera de una unidad central de procesamiento (CPU) para conseguir una renderización más suave o realizar varias tareas con código a través de la informática en paralelo.
¿Qué relación tiene la informática GPU con el aprendizaje profundo y la IA?
La informática GPU se ha convertido en la clave para la optimización del aprendizaje profundo, la aceleración de la obtención de beneficios, el aumento de la velocidad de procesamiento durante la codificación, la mejora de la gestión de datos, la creación de contenidos y la ingeniería de productos, y la obtención de conocimientos integrales a partir del análisis de datos.
Este proceso ventajoso y polivalente se produce a través de la informática en paralelo. Cuando las CPU se saturan al tener que procesar ingentes volúmenes de datos (p. ej., Big Data), la GPU entra en escena para segmentar problemas complejos en millones de tareas, lo que hace más sencillo encontrar soluciones de manera conjunta. La GPU ejecuta varios niveles de tareas consecutivamente, lo que permite liberar las capacidades normales de procesamiento de la CPU y proteger la integridad de ambos sistemas mediante la asignación de cargas de trabajo específicas al procesador más eficiente para ese trabajo. Tanto la CPU como la GPU pueden trabajar juntas en un ecosistema de inteligencia artificial (IA), contribuyendo indistintamente a la resolución de problemas.
¿Cómo se relacionan las GPU y las CPU?
Las GPU tienen la fama de liderar la marcha en el terreno de la supercomputación. En situaciones donde se deben renderizar gráficos o contenidos a grandes velocidades, las GPU resultan fundamentales. Utilizar informática GPU beneficia a la CPU interna, lo que permite procesar y renderizar gráficos a una velocidad más acelerada.
Esta alianza entre unidades de procesamiento gráfico y unidades centrales de procesamiento propicia un funcionamiento mucho más fluido del sistema de procesamiento, consiguiendo una utilización que no se podría lograr solo con una CPU. Mientras que las CPU tienen velocidades de procesamiento mucho mayores, las GPU gozan de capacidades imbatibles de procesamiento gracias al paralelismo.
¿Cuáles son las ventajas de la informática GPU?
Al actuar como un procesador complementario a las CPU, las GPU mejoran exponencialmente la velocidad y capacidades de procesamiento de un sistema. Las GPU realizan aplicaciones de computación relacionadas con datos científicos y técnicos de una manera acelerada, añadiendo eficiencia cuando su integración se realiza junto con las CPU.
Otra ventaja de usar las GPU es que logran disminuir la carga que soporta la CPU mediante el procesamiento de los datos más repetitivos en grupos más pequeños en distintos procesadores, permitiendo que la computación se lleve a cabo sin restricciones causadas por tener que ocuparse de tareas de resolución de un número ilimitado de problemas.
Además del potencial de procesamiento, las GPU amplían el ancho de banda de la memoria. Con un funcionamiento cientos de veces más rápido que el de las CPU, las GPU hacen posible la automatización e inteligencia del aprendizaje automático (ML) y del análisis del Big Data, al procesar ingentes cantidades de datos a través de redes neuronales. Acto seguido, la IA puede aprender tareas profundamente complejas que ningún científico de datos tendría la capacidad de enseñar o traducir.
Algunas de las ventajas adicionales son:
- Potencial superior de procesamiento
- Ancho de banda y almacenamiento de memoria exponencialmente más grande
- Análisis eficaz de datos y análisis de IA y ML
- Avances rápidos en videojuegos y gráficos
- Fácil integración en centros de datos
¿Cómo funciona la informática GPU?
La TI centra ahora su atención en asimilar y cubrir las demandas de computación de la IA y del data science. Las GPU se encargan de realizar este trabajo. Las aplicaciones que se están ejecutando en las CPU se ven aceleradas con el uso de la informática GPU, que permite optimizar el rendimiento y la capacidad de las cargas de trabajo.
La informática GPU permite que las aplicaciones se ejecuten con una extraordinaria eficiencia al extraer una serie de tareas computacionales científicas y técnicas fuera de la CPU. Las GPU son capaces de procesar miles de tareas en cuestión de segundos a través de sus cientos de núcleos mediante el uso del procesamiento en paralelo. El procesamiento en paralelo denota una función en la que los conjuntos de datos se encauzan hacia los núcleos de procesamiento de las GPU y se resuelven simultáneamente. El rendimiento aumenta a medida que la GPU calcula y traduce los datos, mientras que la CPU se encarga de ejecutar el resto de aplicaciones.
La información obtenida del análisis de datos marca el camino de la resolución de problemas y mejora esta funcionalidad con el uso de la informática GPU. La capacidad de las GPU para procesar rápidamente y clasificar ingentes cantidades de datos permite a las empresas líderes del sector contar con un acceso rápido y preciso a la información obtenida de sus datos y a realizar las pertinentes innovaciones.
Informática GPU y HPE
HPE es un partner de confianza para organizaciones empresariales gracias a su oferta de infraestructuras de computación, tanto de hardware como de software. Con la comercialización de soluciones de vanguardia, HPE facilita el trabajo del departamento informático con sistemas de computación locales, en coubicaciones y desde el extremo hasta la nube. Se puede elegir entre una gran variedad de configuraciones preestablecidas. Tanto si se trata de una solución de análisis de Big Data, una infraestructura de uso general o una infraestructura modular optimizada, HPE presta su ayuda allí donde las empresas e instituciones más lo necesitan.
Con HPE ProLiant llega un nuevo concepto de computación inteligente para uso empresarial, que ofrece capacidades mejoradas en seguridad, automatización y potencial de procesamiento informático. Específicamente diseñados para usar en la nube híbrida, los servidores ProLiant aceleran la IA y consolidan la gestión por parte de la TI.
Los sistemas HPE Apollo ayudan proporcionando supercomputación a los centros de datos y a las aplicaciones de IA. Las capacidades de HPE Apollo permiten crear infraestructuras que resultan compatibles con cargas de trabajo con un uso intensivo de datos y facilitan la innovación mediante el acceso intencionado y el análisis de los problemas más complejos que existen dentro de los datos.
Estructuradas como un marco de trabajo de pago por consumo, las soluciones de computación HPE tienen la capacidad de crecer según las necesidades; así se cubren las fluctuaciones habituales y los aumentos imprevistos de la demanda. El crecimiento rápido no es lo único que determina las necesidades de capacidad, sino que existen acontecimientos imprevistos que requieren nuevos recursos que afectan a la capacidad y eficiencia informática. HPE ofrece opciones a escala bajo demanda con una reserva de capacidad incluida para prestar un servicio completo.
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