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Una GPU (Graphics Processing Unit, unidad de procesamiento gráfico) es un chip diseñado para realizar muchísimas operaciones matemáticas en paralelo. Aunque nació para generar gráficos en videojuegos, su capacidad de hacer cálculos simultáneos la convirtió en el componente fundamental para entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial.
Entrenar un gran modelo de lenguaje implica multiplicar matrices enormes miles de millones de veces, una tarea que las GPU resuelven mucho más rápido que un procesador convencional (CPU). Por eso los centros de datos de IA se construyen con miles de GPU conectadas entre sí. Nvidia domina este mercado con sus aceleradores para centros de datos, lo que la convirtió en una de las empresas más valiosas del mundo; competidores como AMD, además de los chips propios de Google (TPU), Amazon y otras tecnológicas, buscan parte de ese mercado. La escasez y el alto costo de las GPU son hoy un factor central en la economía de la IA.
¿Cómo elegir una GPU para IA?
La memoria suele limitar el tamaño del modelo y del lote; el ancho de banda y la capacidad de cálculo afectan la velocidad. También importan precisión numérica, consumo, interconexión y soporte de software. Entrenamiento e inferencia tienen perfiles distintos. Compare benchmarks de la carga real, costo total y disponibilidad, en vez de asumir que el chip con mayor especificación siempre será la mejor opción.
Referencia primaria: NVIDIA — plataforma de IA
Ejemplo práctico
Para servir un modelo, una GPU con más memoria puede aceptar lotes mayores, pero otra con menos memoria puede ser más barata y rápida tras cuantizar. La elección correcta surge al medir tokens por segundo, latencia del percentil 95, consumo, ocupación y costo por respuesta con la carga real.
Cómo distinguirlo y evaluarlo
GPU es hardware de procesamiento paralelo; CUDA es una plataforma de software para GPU NVIDIA; VRAM es memoria local. La cantidad de núcleos o capacidad teórica no predice por sí sola el rendimiento: bibliotecas, precisión, transferencia de datos y cuellos de botella cambian el resultado.
Lista de comprobación
- Calcule memoria para modelo, caché, lote y sobrecarga.
- Mida entrenamiento e inferencia por separado.
- Incluya energía, refrigeración, disponibilidad y soporte en el costo total.
Conceptos relacionados: inferencia · cuantización
Fuente primaria adicional: NVIDIA — guía oficial de programación CUDA
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Preguntas frecuentes
¿Por qué se usan GPU y no CPU para la IA?
Una CPU ejecuta pocas tareas muy rápido y de forma secuencial; una GPU ejecuta miles de operaciones en paralelo. El entrenamiento y la inferencia de modelos de IA consisten en cálculos matriciales masivos que encajan justo con ese paralelismo.
¿Qué empresa fabrica las GPU para IA?
Nvidia lidera el mercado de aceleradores para centros de datos. También compiten AMD y los chips propios de grandes tecnológicas, como las TPU de Google o los aceleradores de Amazon, diseñados específicamente para cargas de IA.
