CPU vs GPU vs NPU: ¿Cuál es la diferencia?

Con el advenimiento de la IA llega un nuevo tipo de chip informático que se va a utilizar cada vez más. Probablemente ya habrás oído hablar de la CPU, la GPU y, más recientemente, la NPU. Vamos a desentrañar la diferencia entre estas distintas unidades de cálculo y cómo utilizarlas mejor. Pero antes, una lección de historia.

Introducidas por primera vez en la década de 1960, las CPU (unidades centrales de procesamiento) son el corazón palpitante de todos los ordenadores, responsables de realizar todas las operaciones básicas. Diseñadas para ser versátiles y capaces de manejar una amplia gama de instrucciones y operaciones, son ideales para ejecutar sistemas operativos, software de productividad y muchas otras aplicaciones de uso general. Sin embargo, con la aparición de los primeros videojuegos 3D y aplicaciones gráficas avanzadas, las limitaciones de las CPU se hicieron patentes. Diseñadas para la computación de propósito general, su arquitectura no estaba optimizada para el procesamiento paralelo masivo que requieren las aplicaciones de uso intensivo de gráficos y las simulaciones científicas.

Sin embargo, con la creciente demanda de procesamiento paralelo masivo que exigían las aplicaciones con uso intensivo de gráficos y las simulaciones científicas, se hicieron patentes las limitaciones de las CPU y los coprocesadores matemáticos. Esto condujo al desarrollo de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) en la década de 1990, que rápidamente se hicieron indispensables y se especializaron en el procesamiento paralelo de grandes cantidades de datos. Las GPU (disponibles como chips gráficos integrados o tarjetas gráficas independientes) se construyen con cientos o miles de pequeños núcleos especializados (ALU: Arithmetic Logic Units) que pueden realizar múltiples operaciones simultáneamente, lo que las hace ideales para el renderizado de gráficos y, más recientemente, para el entrenamiento y despliegue de modelos de aprendizaje profundo.

En los últimos años ha surgido una nueva categoría denominada unidades de procesamiento neuronal (NPU). Mientras que los coprocesadores matemáticos y las GPU han acelerado los cálculos en coma flotante y el procesamiento paralelo de grandes cantidades de datos, las NPU están diseñadas para manejar con eficiencia la multiplicación y suma de matrices, algo esencial para las cargas de trabajo de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático.

En la práctica, CPU, GPU y NPU son esenciales para el funcionamiento de un ordenador moderno, pero cada una está optimizada para diferentes tipos de cálculo y renderizado. Desglosémoslo.

En el corazón de cualquier dispositivo informático se encuentra el procesador, a menudo denominado el "cerebro" del sistema. Es conocido por su versatilidad y sus capacidades informáticas de propósito general, gracias a una arquitectura diseñada para gestionar aplicaciones y tareas que requieren una toma de decisiones compleja.

Puntos fuertes

• Compatibilidad
  Prácticamente todas las aplicaciones de software están diseñadas para ejecutarse en la CPU, lo que garantiza una integración perfecta con los sistemas existentes.
  
• Versatilidad
  Ya se trate de ejecutar sistemas operativos o algoritmos complejos, las CPU pueden gestionar con facilidad diversas cargas de trabajo.

Puntos débiles

• Paralelismo limitado
  Las CPU tradicionales están limitadas por su incapacidad para gestionar eficientemente tareas paralelas, lo que crea cuellos de botella en escenarios de computación paralela.
  
• Coste de escalado
  Implementar la computación basada en CPU para satisfacer las necesidades de las cargas de trabajo de IA puede resultar prohibitivamente caro, especialmente para despliegues a gran escala.
  
  

Diseñadas originalmente para renderizar gráficos en videojuegos, las GPU han cambiado las reglas del juego de la IA gracias a sus inigualables capacidades de procesamiento paralelo, como el aprendizaje profundo y el procesamiento de imágenes.

A diferencia de las CPU, las GPU son capaces de ejecutar miles de tareas de cálculo de forma simultánea y paralela, lo que las hace esenciales para entrenar y operar redes neuronales complejas.

Puntos fuertes

• Potencia de procesamiento paralelo
  Con miles de núcleos optimizados para el cálculo paralelo, las GPU permiten gráficos cada vez más realistas. También aceleran drásticamente las cargas de trabajo de IA, reduciendo los tiempos de entrenamiento de semanas a horas.
• Escalabilidad
  Al aprovechar la potencia de múltiples GPU en paralelo, las organizaciones pueden escalar sin problemas su infraestructura de IA para satisfacer sus necesidades cambiantes.

Puntos débiles

• Casos de uso específicos
  Aunque las GPU destacan en tareas de procesamiento paralelo, pueden no ser tan eficientes en aplicaciones secuenciales o de un solo subproceso, lo que limita su versatilidad.

En la búsqueda de la innovación en IA, un nuevo actor ha entrado en escena: la NPU (unidad de procesamiento neuronal). Diseñadas desde cero para acelerar los cálculos de las redes neuronales, las NPU están hechas a medida para satisfacer las demandas del aprendizaje profundo y las cargas de trabajo de IA. Las NPU ofrecen un rendimiento y una eficiencia energética inigualables gracias a la optimización del hardware y el software.

Puntos fuertes

• Optimización específica para IA
  Las NPU están diseñadas específicamente para acelerar el procesamiento y entrenamiento de redes neuronales, ofreciendo un rendimiento superior al de las CPU y GPU.
  
• Eficiencia energética
  Al minimizar las operaciones innecesarias y maximizar la eficiencia computacional, las NPU consumen mucha menos energía que sus homólogas CPU y GPU, lo que las hace ideales para dispositivos alimentados por batería y aplicaciones IoT.
  
• Capacidades de computación periférica
  Las NPU son idóneas para su uso en entornos de computación periférica en los que la baja latencia y el procesamiento de datos en tiempo real son esenciales.

Puntos débiles

• Complejidad del desarrollo
  Desarrollar y optimizar aplicaciones de software para NPU requiere conocimientos y herramientas especializados, lo que puede aumentar los costes de desarrollo y el tiempo de comercialización.
  
• Versatilidad limitada
  Aunque las NPU destacan en tareas específicas de la IA, no son muy adecuadas para tareas informáticas de uso general, lo que limita su aplicabilidad.