Procesadores: ¿Qué son CPU, GPU, TPU, DPU, QPU, NPU, ASIC y FPGA?

Los dispositivos digitales como ordenadores, teléfonos inteligentes, tabletas, televisores, cámaras, consolas de videojuegos, juguetes y similares contienen una amplia variedad de componentes. Bajo el amplio término “chip” se pueden abrir otras subcategorías diferentes. Uno de ellos son los procesadores. Un procesador está ahí para realizar cálculos o procesar datos de una determinada manera y generar los resultados. Los procesadores de diversas formas se utilizan como circuitos integrados, individualmente o como parte de un sistema de chip único (SoC). A continuación encontrará qué tareas especiales tienen la CPU, GPU, TPU, DPU, QPU, NPU, ASIC y FPGA.

Procesadores para tareas diversas o únicas: ¿Qué son CPU, GPU, TPU, DPU, QPU, NPU, ASIC y FPGA? Aquí encontrará información sobre las tareas y la aplicación de los chips y sistemas. También descubrirás qué es un SoC.
Procesadores para tareas diversas o únicas: ¿Qué son CPU, GPU, TPU, DPU, QPU, NPU, ASIC y FPGA? Aquí encontrará información sobre las tareas y la aplicación de los chips y sistemas. También descubrirás qué es un SoC.

Procesador principal: ¿qué es una CPU?

La CPU (Ccentral Prodeo Unit) es el procesador central o unidad central de procesamiento de un sistema informático. Es el componente principal de muchas computadoras, servidores y otros dispositivos cotidianos que se encarga de ejecutar comandos y procesar datos. La CPU interpreta datos y ejecuta comandos dados por las aplicaciones de software y el sistema operativo.

Las funciones más importantes de una CPU incluyen:

  • Ejecución de comando: La CPU ejecuta instrucciones escritas en lenguaje de máquina, y cada instrucción representa una acción específica.
  • Proceso de datos: La CPU puede realizar operaciones aritméticas y lógicas sobre valores y datos. Esto incluye operaciones de suma, resta, multiplicación, división y comparación.
  • direccion: La CPU controla el flujo de datos dentro del sistema informático. Marca el ritmo de ejecución de comandos y sincroniza la secuencia de operaciones.

Las CPU modernas constan de varios núcleos, lo que les permite procesar múltiples tareas en paralelo (arquitectura multinúcleo). El rendimiento de la CPU de una computadora alguna vez se medía a menudo en megahercios (MHz) y ahora se mide más comúnmente en gigahercios (GHz), que representa el número de ciclos por segundo. Otros factores de rendimiento a considerar al elegir una CPU incluyen la arquitectura (x86, RISC-V o ARM), el tamaño de la caché y la cantidad de subprocesos.

Procesador especial: ¿Qué es un ASIC?

ASIC significa “AaplicaciónSespecífico Integrated Circuit” (circuito integrado de aplicación específica). Este procesador está diseñado y utilizado específicamente para una aplicación o tarea específica. A diferencia de los procesadores generales como las CPU (Unidades centrales de procesamiento) o las GPU (Unidades de procesamiento de gráficos), que son adecuados para una amplia gama de aplicaciones, los ASIC están diseñados para realizar una función específica de manera extremadamente eficiente. Sólo están hechos para sus cálculos o algoritmos. Los ASIC se instalan, por ejemplo, en cargadores USB y conmutadores de red. 

Algunas características de los ASIC son:

  • Especificidad: Los ASIC están diseñados para una tarea o aplicación específica. Esto permite una alta eficiencia y rendimiento relacionado con esta función específica, pero la hace menos flexible en comparación con los procesadores generales.
  • Eficiencia: Debido a que los ASIC están diseñados para una tarea específica, a menudo pueden realizar esa tarea de manera mucho más eficiente y rápida que los procesadores de propósito general. Esto es particularmente importante en áreas donde la velocidad y la eficiencia energética son críticas.
  • Aplicaciones: Los ASIC se utilizan en diversas áreas, incluidas las telecomunicaciones, equipos de red, minería de criptomonedas (por ejemplo, mineros ASIC para Bitcoin), sistemas integrados y muchas otras aplicaciones especializadas.
  • Costos de desarrollo: El desarrollo de ASIC puede resultar costoso y llevar mucho tiempo porque es necesario personalizarlos para una aplicación en particular. Esto hace que los ASIC sean particularmente útiles para aplicaciones en las que se producen grandes volúmenes y los costos pueden amortizarse mediante ventas masivas.

Los ASIC no son tan flexibles como las CPU o las GPU, pero cuando se trata de tareas especializadas y de uso intensivo de computación, pueden ofrecer un rendimiento superior. Si desea una estructura de procesador especial pero desea utilizarla individualmente para diferentes aplicaciones, entonces debería elegir una FPGA.

Especial pero flexible: ¿Qué es una FPGA?

FPGA significa "Fcampo-Programmable Gate Array” (disposición de puerta programable en campo). Este procesador, a diferencia de los ASIC, es programable. Esto significa que el usuario puede configurar una FPGA después de la producción. Por ejemplo, este tipo de procesadores se encuentran en soluciones modernas de juegos retro que pretenden imitar varias consolas. La FPGA puede transportar la estructura de un hardware antiguo, pero no se limita a simular un dispositivo concreto, sino que puede servir, por ejemplo, como una SNES, Sega Genesis, Sega Saturn o similar, dependiendo del juego utilizado. En términos generales, los FPGA se encuentran entre las CPU y los ASIC en forma y función. 

Algunas características de los FPGA son:

  • programabilidad: Los FPGA son flexibles y se pueden programar según sea necesario. Esto permite personalizar la funcionalidad del circuito después de la fabricación. Esto es particularmente útil cuando cambian los requisitos o cuando se desarrollan prototipos.
  • Puertas y conexiones: Los FPGA constan de una matriz de bloques lógicos programables (puertas) y recursos de enrutamiento. Estos bloques se pueden conectar entre sí de diferentes formas para crear circuitos digitales complejos.
  • Aplicaciones: Los FPGA se utilizan en una variedad de aplicaciones que incluyen procesamiento de señales, comunicaciones inalámbricas, procesamiento de imágenes, automoción, redes y muchas otras. Son particularmente útiles en áreas donde la personalización, el rendimiento y el procesamiento paralelo son importantes.
  • el tiempo de desarrollo: En comparación con los ASIC, los FPGA tienen tiempos de desarrollo más cortos porque son programables después de la fabricación y no requieren una personalización especial para una aplicación específica.

Aunque los FPGA pueden no ser tan eficientes como los ASIC para una aplicación específica, ofrecen la ventaja de la programabilidad y la flexibilidad, lo que los convierte en una opción adecuada para diversos escenarios de desarrollo y creación de prototipos. Los desarrolladores pueden crear y personalizar su propia lógica digital para implementar funciones específicas sin tener que rediseñar circuitos físicos.

La unidad gráfica: ¿Qué es una GPU?

Una GPU (Ggráficos Prodeo Unit) es un tipo especializado de procesador principalmente responsable de procesar gráficos y datos de imágenes en una computadora. A diferencia de la CPU, que tiene fines generales, la GPU está diseñada para procesar grandes cantidades de datos en paralelo. Originalmente, las GPU en forma de "tarjetas gráficas" se diseñaron principalmente para mostrar gráficos 3D en videojuegos y aplicaciones de gráficos por computadora, pero con el tiempo han evolucionado hasta convertirse en potentes aceleradores para una amplia gama de tareas computacionales intensivas.

Las características y funciones clave de una GPU incluyen:

  • Procesamiento en paralelo: A diferencia del procesamiento secuencial de datos por parte de una CPU, una GPU puede realizar muchas operaciones al mismo tiempo (en paralelo). Esto es particularmente ventajoso para tareas que requieren el procesamiento simultáneo de grandes cantidades de datos, como la edición de imágenes y videos o cálculos científicos.
  • shader: Las GPU utilizan programas especiales llamados sombreadores para crear efectos gráficos complejos. Estos sombreadores se pueden personalizar para diversos fines, incluida la simulación de luces y sombras, la representación de texturas y otros efectos visuales y animaciones.
  • CUDA y OpenCL: Muchas GPU modernas admiten marcos como CUDA (Compute Unified Device Architecture) de NVIDIA u OpenCL (Open Computing Language), que permiten a los desarrolladores utilizar la potencia informática de la GPU para fines generales. Esto permite la aceleración de aplicaciones más allá del puro procesamiento de gráficos, como simulaciones científicas, aprendizaje automático y minería de criptomonedas.

En general, las GPU ofrecen una solución poderosa para aplicaciones de computación intensiva que pueden beneficiarse del procesamiento de grandes cantidades de datos en paralelo. En el siguiente vídeo puedes ver un modelo simplificado de representación del procesamiento de imágenes mediante una CPU (lento y en pasos individuales) y una GPU (rápida y con creación global de imágenes). La representación simplificada debería hacer comprensible la comparación:

Aplicación de la IA: ¿Qué es una NPU?

La abreviatura NPU significa “Neuro Prodeo Unit” (Unidad de Procesamiento Neural). Una NPU es un componente de hardware especializado diseñado para acelerar tareas relacionadas con la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, en particular aquellas que involucran redes neuronales.

Estas son algunas características importantes de las NPU:

  • Redes neuronales: Las NPU están diseñadas para satisfacer las necesidades especializadas de las redes neuronales utilizadas en muchas aplicaciones de IA, como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, la traducción automática y otras tareas complejas de reconocimiento de patrones.
  • Procesamiento en paralelo: Las redes neuronales requieren cálculos intensivos, especialmente operaciones matriciales y álgebra lineal. Las NPU están diseñadas para procesar eficientemente estos cálculos en paralelo, lo que resulta en una ejecución acelerada de modelos de IA.
  • Aceleración de inferencias: Las NPU suelen estar especializadas para acelerar las operaciones de inferencia (aplicar un modelo entrenado a nuevos datos). Un ejemplo de esto sería el “Neural Engine” en los modelos SoC de Apple, como el chip A del iPhone o el chip M del Mac.
  • Eficiencia Energética: Dado que la inteligencia artificial se utiliza en diversas aplicaciones, como teléfonos inteligentes, dispositivos IoT y otros sistemas integrados, la eficiencia energética de las NPU suele ser una característica importante para minimizar el consumo de energía. Pero también se pueden utilizar de forma eficiente en ordenadores de sobremesa con conexión a la red eléctrica para reducir el consumo de energía de las aplicaciones de IA.

Las NPU son un ejemplo de hardware especializado diseñado para satisfacer la creciente necesidad de potencia informática para aplicaciones de IA. Se pueden utilizar en varios dispositivos, desde servidores en la nube hasta dispositivos periféricos y productos de consumo, para optimizar la ejecución de algoritmos de IA. Un ejemplo es el "motor neuronal" de Apple.

Aprendizaje automático: ¿Qué es una TPU?

TPU significa "Tensor Prodeo Uliendre." Es un hardware especialmente desarrollado por Google para aprendizaje automático y cálculos basados ​​en tensores. TPU está diseñado para realizar tareas de TensorFlow, que es un marco de aprendizaje automático de código abierto ampliamente utilizado, de manera particularmente eficiente.

Algunas características de los TPU son:

  • Basado en tensor: Los TPU están optimizados específicamente para procesar tensores. Los tensores son estructuras de datos multidimensionales que se utilizan en muchas aplicaciones de aprendizaje automático, particularmente en redes neuronales.
  • Eficiencia: Las TPU están diseñadas para realizar cálculos de aprendizaje automático de manera más eficiente que las CPU o GPU tradicionales. Esto se debe a que pueden realizar determinadas operaciones que son habituales en los algoritmos de aprendizaje automático de forma especialmente rápida y eficaz.
  • TPU de Google Cloud: Google ofrece Cloud TPU que permiten a los desarrolladores aprovechar la potencia informática de los TPU a través de Google Cloud Platform. Esto hace posible ejecutar modelos sofisticados de aprendizaje automático en la nube, ahorrando costos de hardware especializado aplicado localmente.
  • Aplicaciones: Las TPU se utilizan en diversas aplicaciones de aprendizaje automático, incluido el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje, la traducción y otras tareas que requieren cálculos intensivos de redes neuronales.

Es importante señalar que las TPU están optimizadas específicamente para cálculos basados ​​en tensores y son particularmente efectivas en aplicaciones de aprendizaje automático. Por lo tanto, en comparación con las CPU y GPU generales, las TPU pueden proporcionar un mayor rendimiento y eficiencia energética en estos casos de uso específicos.

Procesamiento de datos: ¿Qué es una DPU?

Como DPU (DATA Prodeo Unit) generalmente se refiere a un componente o unidad en un sistema informático que es responsable de procesar (ciertos) datos. Pueden ser diferentes tipos de procesadores o hardware especializado diseñado para procesar datos de una manera particular. Aquí hay algunas posibles interpretaciones:

  • Unidad de procesamiento de datos generales: El término DPU puede ser simplemente un nombre general para una unidad informática responsable de procesar datos en una computadora u otro sistema electrónico. Esto podría incluir una CPU (unidad central de procesamiento) u otro tipo de procesador que ejecute instrucciones y procese datos de acuerdo con instrucciones de aplicaciones de software.
  • Unidad de procesamiento de datos especializada: En algunos casos, DPU puede indicar una unidad de hardware especializada optimizada para tipos específicos de tareas de procesamiento de datos. Por ejemplo, podría ser una unidad diseñada para el procesamiento de datos gráficos, procesamiento de señales o aprendizaje automático. Por lo tanto, DPU se puede utilizar como un término general para GPU, NPU, TPU y similares.
  • Unidad de procesamiento de datos de red: En redes, DPU puede indicar una unidad que está específicamente optimizada para procesar datos en el contexto de las comunicaciones de red. Esto podría incluir funciones como enrutar paquetes de datos, realizar controles de seguridad o procesar análisis de red. En las redes, para la seguridad informática también se puede utilizar una “Unidad de procesamiento de inspección profunda de paquetes”, que inspecciona los paquetes de datos y que también se abrevia como “DPU”.

El contexto exacto en el que se utiliza el término determina a qué tipo de procesamiento de datos y a qué tipo de unidad de procesamiento se refiere. Sin embargo, normalmente DPU se refiere a un componente de hardware que se especializa en procesar datos de forma fija.

Computadora cuántica: ¿Qué es una QPU?

La abreviatura QPU significa “Qcuanto Prodeo Unit” (unidad de procesamiento cuántico). A diferencia de las computadoras clásicas, que se basan en bits que pueden asumir el estado 0 o 1, las computadoras cuánticas usan qubits que pueden estar en una superposición de estados. Esto permite a los ordenadores cuánticos resolver problemas específicos, como determinadas aplicaciones criptográficas o problemas complejos de optimización, potencialmente más rápido que los ordenadores tradicionales.

Algunos puntos importantes sobre QPU:

  • Superposición cuántica: Los Qubits pueden representar varios estados al mismo tiempo debido al estado de superposición cuántica. Esto abre la posibilidad de realizar determinados cálculos en paralelo.
  • Entrelazamiento: Los qubits se pueden entrelazar entre sí de modo que el estado de un qubit esté vinculado al estado de otro qubit. Esto permite una fuerte correlación entre los qubits, lo que puede resultar útil en determinadas aplicaciones.
  • Cifrado cuántico: Las computadoras cuánticas podrían romper los sistemas de cifrado cuántico, pero también podrían usarse para permitir comunicaciones cuánticas seguras.
  • Ampliación en lugar de sustitución del hardware existente: Las computadoras cuánticas están destinadas a abrir nuevas áreas de la informática. Además de cifrar y descifrar datos, también se pueden utilizar simulaciones complejas. Sin embargo, las computadoras cuánticas no pretenden reemplazar la tecnología informática actual como una “superversión” de la misma. Por lo tanto, cualquiera que espere un “salto cuántico” literal para su configuración de juego se sentirá decepcionado.

Es importante señalar que las computadoras cuánticas aún se encuentran en la fase de desarrollo y hay muchos desafíos técnicos que deben superarse antes de que puedan usarse para aplicaciones generales. El término QPU se refiere a la unidad de procesamiento especial en una computadora cuántica que es responsable de ejecutar cálculos de mecánica cuántica. Empresas e instituciones de investigación de todo el mundo están trabajando intensamente en el desarrollo de computadoras cuánticas y QPU para mejorar el rendimiento y la confiabilidad de esta tecnología.

Varias unidades en una: ¿qué es un SoC?

Un SoC significa "Ssistemaon / A-Chip” (sistema en un chip). Es un circuito integrado que combina varios componentes y funciones de un sistema informático completo en un solo chip, es decir, varios circuitos integrados en una única placa de silicio. Estos componentes pueden incluir procesadores, memoria, interfaces, módulos de comunicación y otros que normalmente se encuentran conectados individualmente a una placa base (placa base o placa lógica) de una computadora tradicional.

Algunas características importantes de un SoC son:

  • moderna: SoC integra varios componentes en un solo chip, lo que ahorra espacio, acelera el intercambio de datos y puede mejorar la eficiencia energética.
  • Eficiencia Energética: Al integrar componentes en un chip, se pueden minimizar las pérdidas de energía debidas a la comunicación entre diferentes chips.
  • compacidad: Los SoC suelen estar disponibles en factores de forma compactos y pequeños, lo que los hace ideales para su uso en dispositivos móviles, dispositivos de Internet de las cosas (IoT), computadoras portátiles, minicomputadoras y otros entornos con limitaciones de espacio.
  • Aplicaciones: Los SoC se utilizan en una variedad de dispositivos, incluidos teléfonos inteligentes, tabletas, sistemas integrados, dispositivos IoT, televisores inteligentes, etc. Debido a su eficiencia energética (y a los esfuerzos de Apple desde 2020), también se utilizan cada vez más en computadoras.
  • versatilidad: Debido a que los SoC pueden integrar varias funciones, son extremadamente versátiles y pueden personalizarse para una amplia gama de aplicaciones. Puede garantizar la implementación de sistemas operativos modernos y aplicaciones desarrolladas para ellos.

Se pueden encontrar ejemplos de SoC en Apple, desde Mac, iPad y iPhone hasta Apple Watch y Apple TV, Studio Display y Vision Pro. Además de la unidad gráfica (CPU), un chip M en el Apple Mac incluye, entre otras cosas: También puede encontrar una unidad gráfica (GPU), un motor neuronal (NPU), un motor multimedia (unidad especializada en codificación y decodificación de vídeo) y similares. Aquí se utiliza una amplia variedad de procesadores para poder completar una amplia variedad de tareas de la manera más rápida y eficiente posible.

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