La CPU y la GPU son procesadores diseñados para procesar y ejecutar diversos tipos de instrucciones y tareas. Aunque sirven para fines diferentes y ofrecen diferentes ventajas, ambas son una parte importante de los servidores de alto rendimiento. De hecho, pueden trabajar de forma conjunta para proporcionar aún más potencia de procesamiento.
Una de las principales diferencias es que las CPUs están pensadas para el procesamiento en serie, mientras que las GPUs están diseñadas para el procesamiento paralelo. Esto marca en gran medida las características y casos de uso particulares de cada tipo de procesador.
Para responder a la pregunta CPU vs GPU, empecemos por definirlos.
CPU: Unidad central de procesamiento
Una CPU o Unidad central de procesamiento (Central Processing Unit en inglés) es un procesador de propósito general fabricado con silicio, compuesto de un circuito electrónico, que está diseñado para recibir y ejecutar instrucciones; lo cual incluye operaciones básicas aritméticas, lógicas, de control y de entrada/salida. Es decir, la CPU se considera el cerebro de los servidores y sistemas de computación, sin el cual estos no pueden funcionar.
Los procesadores modernos tienen múltiples cores o núcleos de procesamiento, que pueden llegar a procesar varios hilos (threads) simultáneamente gracias a la tecnología de Intel conocida como «hyperthreading». De modo que la eficiencia de la CPU aumenta a medida que lo hace el número de núcleos de procesamiento.
Las CPUs se pueden usar para una amplia variedad de cargas de trabajo y aplicaciones: computación en serie, ejecución de sistemas de gestión de bases de datos, sistemas operativos, etc. Además, están especialmente optimizadas para proporcionar baja latencia y alto rendimiento por core, ya que los núcleos de procesamiento se centran en finalizar tareas individuales con rapidez.
GPU: Unidad de procesamiento gráfico
Una GPU o Unidad de procesamiento gráfico (Graphic Processing Unit, en inglés) es un procesador especializado fabricado con silicio, compuesto de un circuito electrónico, que está optimizado para manipular gráficos de ordenador y procesar imágenes. Al contrario que la CPU, no es esencial para el funcionamiento de un servidor.
Sin embargo, la combinación de una CPU y una GPU permite tratar una mayor gama de tareas de manera más eficiente y aumentar la velocidad de procesamiento. Por ejemplo, nuestros servidores dedicados con GPU NVIDIA Tesla T4 de 16 GB están impulsados por procesadores de 2ª generación Intel® Xeon® Scalable para acelerar el procesamiento de datos con la mejor relación rendimiento/precio.
Las GPUs están compuestas por cientos e incluso miles de núcleos de procesamiento y su arquitectura paralela permite dividir tareas en partes para ejecutarlas simultáneamente en múltiples cores. Esto permite gestionar miles de hilos en paralelo y proporcionar un gran rendimiento.
Asimismo, aunque en sus inicios las GPUs servían para acelerar videojuegos y gráficos, ahora son esenciales en muchos sectores, como el de la automoción y el de la asistencia médica. Se pueden usar para una amplia variedad de cargas de trabajo y aplicaciones: reconocimiento de imágenes, Inteligencia Artificial (IA), supercomputación, etc.
¿Cuál es la diferencia entre CPU y GPU?
A continuación resumimos las principales diferencias entre las GPUs y las CPUs.
| CPU | GPU | |
| Arquitectura | Optimizada para ejecutar tareas secuencialmente y diseñada para tratar una amplia gama de tareas complejas, de propósito general. Unidad aritmética lógica (ALU) y unidad de control más complejas. | Optimizada para ejecutar tareas simultáneamente y diseñada específicamente para procesamiento paralelo. ALU y unidad de control más simples. |
| Número de cores | Unos cuantos cores potentes que ejecutan tareas en orden, siguiendo el método PEPS (Primero en entrar, primero en salir) o FIFO (en inglés, first in, first out). | Cientos e incluso miles de núcleos de procesamiento más lentos, optimizados para la computación paralela. |
| Memoria | Memoria caché más rápida y mayor capacidad de memoria. | Memoria caché más pequeña y mayor ancho de banda de memoria. |
| Rendimiento | Optimizada para tareas de alto rendimiento de un solo hilo, con el foco en proporcionar baja latencia. | Optimizado para computaciones paralelas, con el foco en proporcionar un mayor rendimiento y velocidad computacional. |
| Cargas de trabajo | Computación general, sistemas operativos y una amplia gama de aplicaciones. Las CPUs pueden ejecutar una gran cantidad de tareas. | Renderización de gráficos, robótica, simulaciones, aprendizaje automático (ML), análisis de Big Data, etc. Las GPUs solo pueden ejecutar tareas relacionadas con gráficos. |
| Consumo energético | Diseñada para operar con un bajo consumo energético. | Mayor consumo energético al contar con un mayor número de cores, pero un rendimiento optimizado por cada unidad de energía. |
| Refrigeración | Por lo general se enfría usando pequeños refrigeradores o disipadores térmicos. | Se enfría con ventiladores o sistemas de refrigeración líquida, dado que genera más calor. |
En resumen, tanto las GPUs como las CPUs son componentes críticos de los ordenadores y servidores modernos. Los servidores con GPU son clave para acelerar la computación de alto rendimiento, la IA y el aprendizaje automático, entre otras cargas de trabajo. Asimismo, a parte de estos, también existen otros procesadores como los procesadores cuánticos, fabricados con aluminio.
