CPU vs GPU ¿Que son y para que sirven?

  • 05-Ago-2024 10:53:47

CPU (Unidad Central de Procesamiento)

  1. Propósito: La CPU es el "cerebro" del ordenador. Está diseñada para manejar una amplia variedad de tareas generales, desde ejecutar sistemas operativos hasta aplicaciones de software.
  2. Arquitectura:
    • Núcleos: Las CPU suelen tener un número limitado de núcleos (por ejemplo, 2, 4, 8, 16).
    • Hilos: Pueden ejecutar varios hilos (threads) simultáneamente, pero generalmente en un número limitado.
    • Velocidad de reloj: Alta velocidad de reloj para ejecutar tareas rápidamente.
  3. Tareas: Ideal para tareas que requieren operaciones secuenciales y de baja latencia, como cálculos matemáticos, ejecución de programas y manejo de sistemas operativos.

GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico)

  1. Propósito: La GPU está diseñada específicamente para manejar y acelerar el procesamiento gráfico y operaciones paralelas masivas. Inicialmente creada para renderizar gráficos, ahora también se utiliza en tareas de computación de propósito general.
  2. Arquitectura:
    • Núcleos: Las GPU tienen miles de núcleos más simples y pequeños en comparación con las CPU.
    • Paralelismo: Pueden ejecutar miles de hilos simultáneamente, lo que las hace ideales para tareas paralelas.
    • Velocidad de reloj: Generalmente tienen velocidades de reloj más bajas que las CPU, pero compensan esto con el alto paralelismo.
  3. Tareas: Ideal para tareas que pueden ser paralelizadas, como renderizado gráfico, aprendizaje automático (machine learning), minería de criptomonedas y procesamiento de grandes volúmenes de datos.

Comparación

  • Flexibilidad: La CPU es más versátil y puede manejar una variedad más amplia de tareas.
  • Rendimiento en paralelo: La GPU es superior en tareas que pueden beneficiarse de un alto grado de paralelismo.
  • Uso específico: Las CPU son mejores para operaciones secuenciales y de propósito general, mientras que las GPU son mejores para tareas que requieren procesamiento masivo y paralelo.

Ambos componentes son complementarios y, en muchos sistemas modernos, trabajan juntos para optimizar el rendimiento del sistema en una variedad de aplicaciones.