La computación acelerada por la GPU es el uso de una unidad de procesamiento gráfico (GPU) junto con una CPU para acelerar aplicaciones científicas, de ingeniería y empresariales.
Las GPUs se utilizan para acelerar las aplicaciones descargando las partes de la aplicación con mayor carga computacional en la GPU, mientras que el resto de la aplicación se sigue ejecutando en la CPU. Esto puede dar lugar a un aumento significativo del rendimiento de la aplicación.
El cálculo acelerado en la GPU es cada vez más popular a medida que las GPU se vuelven más potentes y asequibles. Muchas aplicaciones científicas y de ingeniería pueden beneficiarse de la aceleración en la GPU, y hay varias formas de implementarla.
Una de ellas es utilizar CUDA, una plataforma de cálculo paralelo y un modelo de programación desarrollado por NVIDIA. CUDA permite a los desarrolladores programar las GPU para realizar cálculos altamente paralelos.
Otro enfoque es utilizar OpenCL, un estándar abierto multiplataforma para programar las GPU. OpenCL permite a los desarrolladores escribir programas que pueden ejecutarse en cualquier plataforma que soporte el estándar, incluyendo CPUs, GPUs y otros tipos de procesadores.
El cálculo acelerado en la GPU puede utilizarse para una gran variedad de aplicaciones, como la simulación científica, el análisis de big data, el aprendizaje automático y el procesamiento de imágenes y vídeo.
¿Qué es la aceleración en la GPU?
La computación acelerada por la GPU es el uso de una unidad de procesamiento gráfico (GPU) junto con una CPU para acelerar aplicaciones científicas, de ingeniería y de consumo.
Las GPU se utilizan en sistemas embebidos, teléfonos móviles, ordenadores personales, estaciones de trabajo y videoconsolas. Las GPU modernas son muy eficientes en la manipulación de gráficos por ordenador y el procesamiento de imágenes, y su estructura altamente paralela las hace más eficaces que las CPU de propósito general para los algoritmos en los que el procesamiento de grandes bloques de datos se realiza en paralelo.
Se ha demostrado que la computación acelerada en la GPU ofrece importantes incrementos de velocidad en diversas aplicaciones. Por ejemplo, en el campo de la dinámica de fluidos computacional, se ha demostrado que un código acelerado en la GPU logra un aumento de velocidad de más de 100 veces con respecto a un código basado en la CPU para una simulación realista de un ala de avión.
En el ámbito de la visualización científica, se ha demostrado que un código de trazado de rayos acelerado en la GPU puede multiplicar por más de 1.000 la velocidad de un código basado en la CPU para la visualización de una gran simulación de dinámica molecular.
En el ámbito del consumidor, la aceleración en la GPU se utiliza para una amplia gama de aplicaciones, como la codificación de vídeo, los juegos y la edición de imágenes y vídeo. ¿Debo desactivar la aceleración de la GPU? Sí, deberías desactivar la aceleración de la GPU si no la estás utilizando. De lo contrario, puedes estar utilizando más energía de la necesaria y tu ordenador puede generar más calor del necesario, lo que podría provocar problemas.
¿Es la GPU un acelerador? Una GPU es un tipo de procesador diseñado para manejar operaciones gráficas. Las GPUs pueden utilizarse para acelerar ciertos tipos de cálculos, como los utilizados en los gráficos por ordenador o el aprendizaje automático. En general, una GPU es más rápida que una CPU para las operaciones que se pueden paralelizar y que requieren muchos datos para ser procesados.
¿Qué es un marco de trabajo acelerado por la GPU?
Hay varios frameworks acelerados por la GPU disponibles para el desarrollo de la Inteligencia Artificial, entre los que se encuentran:
TensorFlow: TensorFlow es una plataforma de aprendizaje automático de código abierto que puede utilizarse para una amplia variedad de tareas, incluido el aprendizaje profundo. Incluye una serie de herramientas y bibliotecas que permiten a los desarrolladores crear modelos y algoritmos sofisticados.
Caffe: Caffe es un marco de aprendizaje profundo de código abierto que está diseñado para la computación eficiente. Incluye una serie de técnicas de optimización que le permiten ejecutarse eficientemente en las GPU.
Theano: Theano es otro marco de aprendizaje profundo de código abierto que está diseñado para la computación eficiente. Al igual que TensorFlow, incluye una serie de herramientas y bibliotecas que permiten a los desarrolladores crear modelos y algoritmos sofisticados.
Torch: Torch es una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que proporciona una amplia gama de características, incluido el aprendizaje profundo. Está diseñada para ser eficiente y flexible, e incluye una serie de técnicas de optimización que le permiten ejecutarse eficientemente en las GPU. ¿Necesito desactivar la aceleración de la GPU? Si no utilizas la aceleración de la GPU, es mejor que la desactives. Podrías estar utilizando demasiada energía y el ordenador podría generar un calor que no es necesario. Esto puede dar lugar a graves problemas.