¿Cuál es la diferencia entre CPU, GPU, TPU y NPU? ¿Cuál es su uso en la IA?

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Una CPU, GPU, TPU y NPU son unidades de procesamiento. Sin embargo, la aplicación de cada una es distinta. Dependiendo de la carga de trabajo, unas son preferibles que otras. La distinción entre CPU, GPU, TPU y NPU resulta incluso más importante con el auge de la inteligencia artificial (IA).

A continuación, explicaremos qué hace cada una de estas unidades de procesamiento y sus aplicaciones en el desarrollo, el entrenamiento y la ejecución de tecnologías de IA.

¿Qué es CPU?

Desde su creación en los años 60, la CPU (Central Processing Unit o unidad central de procesamiento) ha ejercido como el «cerebro» de todo computador. Como tal, la CPU se encarga de procesar las instrucciones de los programas. Es responsable de ejecutar las operaciones básicas de computación y coordinar otros componentes del ordenador.

No obstante, ¿por qué esta tecnología sigue siendo el estándar?

Las CPU están compuestas de una serie de unidades funcionales que trabajan juntas para procesar las instrucciones. Estas son la unidad de control (Control Unit o CU), la unidad aritmético-lógica (Arithmetic Logic Unit o ALU) y la unidad de caché. Detallaremos lo que hace cada una.

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Por un lado, la CU administra el tráfico de información entre los registros de la CPU y las conexiones con la ALU. Por otro lado, la ALU se encarga de realizar las operaciones matemáticas y lógicas necesarias para completar las instrucciones. Por último, la memoria caché almacena temporalmente los datos e instrucciones más utilizados. Esto permite a la CPU acelerar la ejecución de las instrucciones, lo que aumenta el rendimiento.

Gracias a su diseño versátil y compatible con todo tipo de computación, las CPU son capaces de gestionar decisiones lógicas y procesos secuenciales. Por dicha razón, siguen siendo ideales para ejecutar sistemas operativos, software de productividad, servidores web, operaciones de bases de datos, algoritmos complejos y otras aplicaciones de uso general.

¿Qué es GPU?

A pesar las fortalezas de las CPU, la llegada de los videojuegos con gráficos 3D y las aplicaciones gráficas avanzadas en la década de los 90 dejó en evidencia sus limitaciones. Su arquitectura no estaba optimizada para la computación paralela, método necesario para ejecutar dichas aplicaciones.

Aquí es donde entran las GPU (Graphics Processing Units o unidades de procesamiento gráfico).

Disponibles como chips gráficos o tarjetas gráficas, están especializadas en el procesamiento y renderizado de videos y animaciones. Lo anterior se debe a su arquitectura. A diferencia de las CPU, las GPU poseen cientos o miles de núcleos especializados o ALU. Gracias a esto, pueden desempeñar múltiples tareas de forma simultánea. Esto las hace ideales para la minería de criptomonedas, además del procesamiento de video y streaming.

Adicionalmente, las GPU modernas suelen incluir una memoria de alta velocidad dedicada. Esta proporciona un ancho de banda de datos mucho más alto que la memoria principal de la computadora. Lo anterior permite que la GPU acceda a los datos de manera más rápida y eficiente. Como resultado, el rendimiento general del dispositivo mejora.

¿Qué es TPU?

Creadas por Google en 2016 para sus sistemas de búsqueda y recomendaciones, las TPU (Tensor Processing Units o unidades de procesamiento de tensores) están diseñadas para el procesamiento de tareas de inteligencia artificial que requieren una gran cantidad de operaciones de multiplicación de matrices. Esto es vital para el desarrollo y funcionamiento de modelos de IA.

Aunque similares a las GPU, las TPU ofrecen un mayor grado de especialización y paralelismo. Al fin y al cabo, están inherentemente diseñadas para operaciones de machine learning (ML) a gran escala en la nube. Destacan no tanto por su precisión, sino por su gran velocidad y rentabilidad.

Aunque es compatible con otros frameworks, tales como PyTorch y JAX, las TPU funcionan principalmente a través de Google Cloud. Hoy en día, están disponibles como un servicio para que diseñadores construyan plataformas de ML e IA en el entorno de nube de Google.

¿Qué es NPU?

A diferencia de las CPU y GPU, que buscan un equilibrio entre versatilidad y rendimiento, las NPU (Neural Processing Units o unidades de procesamiento neural) fueron especialmente creadas para cargas de trabajo y procesamiento de IA. Esto se debe a que están diseñadas para acelerar el procesamiento de redes neuronales profundas en aplicaciones de inteligencia artificial.

Adicionalmente, consumen menos energía gracias a su optimización. A diferencia de las GPU —cuya ineptitud en el desarrollo de tareas secuenciales o de un solo subproceso, además de su alto consumo energético, las hace inadecuadas para el funcionamiento de IA—, las NPU son ideales para dispositivos móviles, IoT y edge computing. Lo anterior les permite superar a las GPU en tareas específicas, tales como el reconocimiento facial o el procesamiento del lenguaje natural.

¿Cómo se emplean las CPU, GPU, TPU y NPU en la IA?

Las CPU, GPU, TPU y NPU tienen diferentes aplicaciones en el desarrollo y funcionamiento de la IA. Dependiendo de la necesidad, cada una de estas unidades de procesamiento puede ser más o menos eficiente. Hoy en día, los dispositivos domésticos suelen contar únicamente con CPU y GPU. Sin embargo, ya hay equipos —tanto portátiles como de escritorio— que cuentan con NPU.

TechTarget señala algunos casos de uso de las diferentes unidades de procesamiento en la IA:

CPU

En machine learning, las CPU se utilizan en los equipos personales para el procesado de datos de baja intensidad. Si bien pueden participar en tareas que involucren ML e IA, su principal rol es ejecutar software de IA y ML. Esto se debe a que su arquitectura no está optimizada para manejar la computación paralela masiva que requiere dicha tecnología. Aun así, hay casos de uso:

∙ Tareas de ML e IA simples que involucren pequeños conjuntos de datos y esquemas de entrenamiento simples

∙ Procesos con requisitos elevados de memoria, tales como sistemas de inferencia y entrenamiento.

∙ Algoritmos de ML que no sean compatibles con paralelización, tales como algoritmos de inferencia en tiempo real.

∙ Tareas que requieren datos secuenciales, tales como redes neuronales recurrentes.

∙ Modelos que involucran grandes muestras de datos.

A pesar de los mencionados casos de uso, el principal obstáculo a la hora de utilizar una CPU para procesos de ML e IA es la falta de rentabilidad. Como señala Corsair, implementar computación basada en CPU para satisfacer las necesidades de las cargas de trabajo de IA puede ser costoso.

GPU

Las GPU se utilizan para acelerar el procesamiento de datos en aplicaciones de deep learning. Esto se debe a que los algoritmos de deep learning suelen requerir una gran cantidad de operaciones matriciales. Estas pueden procesarse de manera más eficiente en una GPU que en una CPU.

Estos son algunos casos de uso:

∙ El desarrollo, entrenamiento y operación de redes neuronales.

∙ Cualquier tarea de IA o deep learning que involucre grandes volúmenes de procesamiento paralelo de datos. Lo anterior incluye analíticas big data e investigaciones científicas.

∙ La mayoría de tareas de ML o aplicaciones de IA que entrenan e infieren, tales como el procesamiento de imágenes.

Si bien el paralelismo de las GPU es una fortaleza en los procesos de ML e IA, también puede ser su talón de Aquiles. Software de ML e IA compatible con GPU debe ser diseñado para minimizar la complejidad. De lo contrario, la eficiencia y rentabilidad de la GPU se pueden ver afectadas.

TPU

Las TPU se utilizan para acelerar el procesamiento de operaciones tensoriales. Son especialmente eficientes en tareas como el procesamiento de grandes conjuntos de datos, el desarrollo de modelos LLM, la ejecución de inferencias y la creación de redes neuronales que imiten el comportamiento humano. Esto incluye aplicaciones como la síntesis de voz y la visión artificial.

NPU

Las NPU se utilizan para acelerar el procesamiento de redes neuronales profundas que dependen de la inferencia. Esto consiste en la capacidad del modelo de IA de llegar a una conclusión a partir de evidencia previa y racionamiento. Adicionalmente, las NPU son capaces de procesar grandes cantidades de datos y realizar operaciones matriciales en paralelo. Esto las hace especialmente eficientes para tareas como el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de voz.

Hoy en día, estas unidades se usan en aplicaciones de IA en las que el procesamiento de grandes cantidades de datos en tiempo real es esencial. Ejemplos de estas aplicaciones incluyen la conducción autónoma, la video vigilancia y tareas de automatización industrial.

Ahora que sabe qué hace una CPU, GPU, TPU y NPU, puede destinar cada una de estas unidades a la carga de trabajo de IA más conveniente. Al fin y al cabo, tanto el desarrollo como el funcionamiento de IA pueden ser costosos. ¡Téngalo en cuenta al implementarla en su empresa!