¿Qué es una GPU (unidad de procesamiento gráfico)?

Una GPU, siglas de unidad de procesamiento gráfico, es un chip que aplica una misma operación sencilla a miles de números a la vez. Una CPU trabaja en profundidad, llevando una tarea por muchos pasos variados. Una GPU trabaja en anchura, tomando un paso y ejecutándolo sobre todos los datos al mismo tiempo. Dibujar una pantalla es trabajo de anchura, y por eso el chip nació para los gráficos. Entrenar IA es trabajo de anchura a escala mucho mayor, y por eso el mismo chip está hoy en el centro de la IA.

Una GPU es un chip que acelera los ordenadores haciendo miles de cosas a la vez. Una CPU tiene pocos núcleos potentes que llevan una tarea por pasos variados en orden; una GPU tiene miles de núcleos sencillos que ejecutan el mismo paso a la vez, cada uno sobre su trozo de los datos. El diseño nace de lo que exigen las pantallas. Una imagen son millones de píxeles con la misma aritmética en cada fotograma, y un núcleo yendo de uno en uno jamás daría abasto, así que los chips gráficos criaron miles de núcleos para despachar el lote a la vez. Décadas después, entrenar IA resultó ser trabajo de la misma forma. Una red neuronal es sobre todo multiplicación sobre cuadrículas enormes de números, la misma operación repetida miles de millones de veces, así que el chip de los gráficos ya era la herramienta correcta. El diseño importa más cada año. Los núcleos individuales dejaron de acelerarse mucho hace años, así que la velocidad extra tiene que venir de hacer más a la vez. El límite: solo el trabajo que se parte en piezas idénticas e independientes se reparte así. Donde cada paso espera al anterior, un formulario de impuestos línea a línea, todo se queda en la CPU por muchos núcleos de GPU que haya ociosos al lado. Entrenar un modelo grande es el caso extremo: miles de GPU de centro de datos ocupadas durante meses, y cuando las noticias dicen que un laboratorio tiene «cómputo», están contando estos chips.

Corregir exámenes muestra la división. Mil hojas de opción múltiple necesitan la misma plantilla de respuestas aplicada mil veces. Un catedrático revisando hoja tras hoja tarda toda la noche. Quinientos ayudantes, cada uno con la plantilla y dos hojas, terminan en minutos. Los ayudantes no necesitan ser expertos; la plantilla lleva todo el criterio, y eso es la GPU: muchas manos sencillas, una sola instrucción compartida. La pregunta de desarrollo es el otro tipo de trabajo. Es un argumento que hay que seguir de principio a fin, así que va al catedrático en solitario, y eso es la CPU. Un ordenador reparte su trabajo igual: los mil ejercicios idénticos van a la GPU, y el argumento que debe leerse en orden va a la CPU.