Mientras que las CPU (unidades de procesamiento central) son procesadores de uso general que manejan una amplia variedad de tareas, las GPU son procesadores altamente paralelos optimizados para realizar muchos cálculos más pequeños simultáneamente. Esto los hace excepcionalmente buenos en las tareas que involucran paralelismo de datos masivos, como:
* Renderización de gráficos 3D: Esta es su función principal, impulsando las imágenes en videojuegos, películas y software de modelado 3D.
* Procesamiento de video: Codificación, decodificación y edición de video.
* Procesamiento de imágenes: Aplicación de filtros, mejora de imágenes y otras tareas de manipulación de imágenes.
* Aprendizaje automático/inteligencia artificial (AI): El poder de procesamiento paralelo de las GPU es extremadamente útil para capacitar a los modelos de aprendizaje profundo.
* Computación científica: Las simulaciones y otras tareas computacionalmente intensivas pueden beneficiarse de la aceleración de la GPU.
* Minería de criptomonedas: (Aunque esto se está volviendo menos común debido a los costos de energía)
La diferencia clave entre una CPU y GPU radica en su arquitectura. Las CPU tienen algunos núcleos potentes diseñados para el procesamiento secuencial, mientras que las GPU tienen muchos núcleos más pequeños y menos potentes diseñados para el procesamiento paralelo. Esto permite a las GPU manejar muchos más cálculos simultáneamente, lo que lleva a un rendimiento significativamente más rápido para las tareas intensivas en gráficos.