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Implementación del servidor GPU en el área empresarial

Posted on jul 30, 2022
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Servidores de Rack de FS

Actualmente la mayoría de dispositivos electrónicos poseen una unidad de procesamiento para proporcionar las funciones que realiza, tecnologías como CPU y GPU son altamente utilizados en dispositivos de uso diario como computadoras, celulares, tablets, entre muchos otros, por lo cual a continuación se definirá y explicará a fondo estas tecnologías.

¿Qué es la GPU?

GPU (Graphics Processing Unit) es un chip de silicio con una gran cantidad de transistores establecidos con cierta arquitectura para calcular información gráfica, también se suele encontrar como una parte integrada de la tarjeta gráfica conocido como el chip que realiza los cálculos complejos que permite visualizar y disfrutar diversas aplicaciones y programas donde mayormente son conocidos los de videojuegos o que requieran una calidad visual y procesamiento de imágen superior.

Elementos esenciales de la GPU

Todos los GPU poseen elementos básicos para su buen funcionamiento, la cantidad de estos elementos y el añadir otros elementos puede variar según modelos, marcas y especificaciones, pero los más básicos que podemos encontrar en una GPU son: la interfaz de memoria, DMA, el CODEC de video, procesador de comandos, unidad de rasterizado, unidad de texturizado, unidad shader, unidad de intersección, unidad de teselación y el raster output.

¿Cómo funciona una GPU?

La GPU funciona dando soporte a la CPU para que la CPU pueda ser más eficiente, la GPU toma tareas complejas de procesamiento de imágen donde aplicaciones que requieren cierta tecnología o rendimiento mínimo de procesamiento se pueda beneficiar de la GPU con mejoras notables en el rendimiento y en los tiempos de procesamiento.

La GPU funciona con un filtro anti-aliasing lo cual permite mejorar la imágen al calcular una combinación de distintos puntos que permiten representar dicha imágen, y entra en juego la rasterización que permite verificar y corregir los píxeles que representan cierto punto de una imágen.

¿Cuáles son las funciones principales de la GPU?

La GPU se encarga de procesar vértices, gráficos y píxeles de una imagen reordenando el espacio y la rotación para que se pueda visualizar la gráfica y seguir pixeleando la imágen según sea requerido, en palabras simples se encarga de procesar toda la parte gráfica que utiliza el computador disminuyendo la carga del microprocesador central, la CPU.

Diagrama de bloques de la GPU y CPU

Figura 1. Diagrama de bloques de la GPU y CPU

GPU vs CPU

Para conocer la diferencia entre estas dos unidades es necesario conocer la definición de CPU (Central Processing Unit) el cual es un procesador general que se encarga de procesar gran variedad de tareas, se encarga de los cálculos de cada acción de un computador funcionando como el cerebro del computador. Estos CPU contienen componentes básicos como los núcleos, la caché, la MMU (Memory Management Unit), el reloj y la unidad de control.

La CPU y la GPU se parecen ya que las dos son unidades de procesamiento y tienen componentes básicos muy similares pero se diferencian en el tipo y complejidad de las tareas a procesar, siendo las tareas de procesamiento complejo el procesamiento de gráficos con matemáticas complejas y en forma paralela los cuales son asignados a la GPU, ya que la CPU no puede soportar esta carga de trabajo.

Se puede observar de forma más notoria su diferencia en la especialización de cada una de las unidades y en la cantidad de los componentes básicos, ya que la CPU destaca el cambio de contexto para poder manejar múltiples tareas, mientras que la GPU destaca una gran cantidad de núcleos que permite el procesamiento de gran cantidad de datos en paralelo tomando instrucciones por lote y enviandolas en gran volumen para acelerar el procesamiento, pero cabe resaltar que todos estos núcleos no son tan potentes como los núcleo de la CPU.

De una manera más resumida podemos apreciar su diferencia mediante sus ventajas y desventajas en la tabla 1.

  CPU GPU
Ventajas - Flexibilidad
- Potencia
- Costo
- Disponibilidad
- Precisión
- Accesos a memoria
- Alto rendimiento de datos
- Cómputo paralelo masivo
Desventajas - Compatibilidad
- Procesamiento paralelo
- Evolución lenta
- Multitarea
- Costo
- Potencia
- Complejidad

Tabla 1. GPU vs CPU (ventajas y desventajas)

¿Qué es un servidor GPU?

Los servidores GPU son un servicio que además de contar con el clásico CPU cuentan con una tarjeta gráfica GPU con todas las ventajas que estas unidades poseen, brindando un procesamiento rápido y flexible siendo implementados en áreas de procesamiento masivo y complejo de datos tales como procesamiento de videos, aprendizaje profundo, entre otros.

¿Cuáles son las funciones principales de un servidor GPU?

Una de las principales funciones de este tipo de servidor es satisfacer las exigencias del cálculo masivo paralelo, ofreciendo aceleración de registros con un rendimiento informático más eficiente en las aplicaciones de procesamiento paralelo y en big data.

Esto los hace indispensables en tareas gráficas como la edición de videos y el dibujo artístico mediante dispositivos electrónicos.

Ventajas de los servidores GPU

Los servidores GPU al permitir la computación paralela de alto rendimiento presenta gran cantidad de ventajas en diversas áreas y en especial a las empresas y a diversas industrias, las ventajas más significativas son:

  • Su gran eficiencia al procesar intensas cargas de trabajo, aumentando el rendimiento computacional.

  • Alta flexibilidad y escalabilidad, debido que al ser un servicio se puede elegir y configurar el servicio según las necesidades del cliente.

  • Mejoras en inteligencia artificial con mejoras algorítmicas e IA para ciertas tareas estadísticas o autónomas.

  • Disminuye la carga de trabajo del CPU para que se encargue de tareas más importantes.

¿Qué usos y aplicaciones tienen los servidores GPU?

La mayoría de las personas piensan que los servidores GPU son solo para gráficos y juegos pero su aplicación se ha extendido a muchas más áreas volviéndose una herramienta de suma importancia para cualquier empresa, algunos de estos usos y aplicaciones son:

  • Procesamiento GPU (2D y 3D): donde la GPU maneja las imágenes 3D y 2D de forma tridimensional, cargando sus respectivas texturas, el color por pixel y sus respectivas sombras.

  • Análisis de los datos: la GPU brinda un mejor rendimiento para los flujos de trabajo en la ciencia de datos y reduce los costos de infraestructura.

  • Aprendizaje automático y aprendizaje profundo: la GPU permite reiterar, predecir y realizar soluciones más rápidas entendiendo las necesidades del cliente.

  • Codificación y transmisión de video: como ejemplo de esto podemos encontrar los usuarios de youtube con necesidades de utilizar la edición de videos y optan por un servidor de GPU.

  • Computación y el almacenamiento de datos: especialmente con muchos paquetes de software compatibles con la aceleración de GPU permite computación eficiente y mejores tiempos de respuesta.

  • Alta computación e inteligencia artificial: mediante los servidores GPU, su rendimiento y escalabilidad permite el aprovechamiento de estas tecnologías y sus altas demandas.

  • Big Data: La big data es el procesamiento de datos con gran volumen, variedad, velocidad y voracidad, por lo cual el concepto de los servidores GPU viene a brindar soluciones para este tipo de tecnologías.

Conclusión

Con todo lo mencionado anteriormente se puede observar que los servidores GPU vienen a actualizar y a modernizar la tecnología con nuevos niveles de paralelización de procesos que permite que la tecnologías se puedan explotar lo mejor posible en un ambiente industrial, satisfaciendo necesidades de procesamiento de gran cantidad de datos que muchas empresas e industrias requieren, convirtiendo a los servidores GPU en una de las mejores opciones para cualquier compañía.

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