1. Potencia de procesamiento paralelo: Las GPU contienen miles de núcleos más pequeños y simples, optimizados para realizar la misma operación en muchos puntos de datos simultáneamente (SIMD - Instrucción única, datos múltiples). Esto contrasta con las CPU, que generalmente tienen menos núcleos más potentes diseñados para tareas más complejas y secuenciales. Para los problemas que pueden ser paralelizados, como el procesamiento de imágenes, las simulaciones científicas, el aprendizaje automático, las GPU ofrecen una ventaja de velocidad significativa.
2. Ancho de banda de memoria alta: Las GPU cuentan con un ancho de banda de memoria significativamente mayor que las CPU. Esto significa que pueden acceder rápidamente y procesar grandes conjuntos de datos, un factor crítico en muchas tareas computacionalmente intensivas. La transferencia de datos más rápida reduce los cuellos de botella y acelera el cálculo general.
3. Hardware especializado: Las GPU contienen unidades de hardware especializadas optimizadas para operaciones específicas que se encuentran con frecuencia en tareas computacionales. Por ejemplo, tienen unidades dedicadas para la multiplicación de matriz, que es fundamental para muchos algoritmos de aprendizaje automático. Estas unidades especializadas mejoran significativamente la eficiencia de estas operaciones.
4. Software y bibliotecas optimizadas: La adopción generalizada de GPGPU ha llevado al desarrollo de bibliotecas y marcos sofisticados de sofisticados (como CUDA, OpenCL, ROCM) que simplifican el proceso de programación de GPU para el cálculo de uso general. Estas bibliotecas abstractan muchos detalles de bajo nivel, lo que facilita a los desarrolladores aprovechar el poder de las GPU.
5. Rentable: Si bien las GPU de alta gama pueden ser costosas, ofrecen una solución mucho más rentable para ciertas tareas computacionalmente exigentes que ampliar los grupos basados en CPU. Una GPU única y potente a menudo puede superar a un clúster de CPU en aplicaciones específicas.
Ejemplos de mejoras del rendimiento:
* Aprendizaje profundo: La capacitación de redes neuronales implica operaciones de matriz masivas, lo que hace que las GPU cruciales para acelerar el proceso de capacitación.
* Simulación científica: Las simulaciones como la dinámica de fluidos, el pronóstico del tiempo y la dinámica molecular se benefician significativamente de las capacidades de procesamiento paralelas de las GPU.
* Procesamiento de imágenes y video: Las tareas como el filtrado de imágenes, la codificación/decodificación de video y los algoritmos de visión por computadora son altamente paralelizables y se ejecutan mucho más rápido en las GPU.
* Modelado financiero: La evaluación de riesgos, los precios de las opciones y otros cálculos financieros complejos pueden acelerarse utilizando la tecnología GPGPU.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que no todos los problemas computacionales se benefician de la aceleración de GPGPU. Las tareas que son inherentemente secuenciales o requieren un flujo de control complejo pueden no ver ganancias de rendimiento significativas, y la sobrecarga de la transferencia de datos hacia y desde la GPU a veces puede superar los beneficios del procesamiento paralelo. La efectividad de GPGPU depende de la naturaleza del problema y la capacidad de paralelizar eficientemente la carga de trabajo.