{"id":167642,"date":"2023-08-01T09:50:53","date_gmt":"2023-08-01T08:50:53","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/es\/?p=167642"},"modified":"2023-10-30T18:05:49","modified_gmt":"2023-10-30T17:05:49","slug":"gpu-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/gpu-que-es","title":{"rendered":"GPU: \u00bfqu\u00e9 es y por qu\u00e9 puedes usarla en Data Science?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"167642\" class=\"elementor elementor-167642\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-08c807e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"08c807e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-77969db elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"77969db\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">A\u00f1ade aqu\u00ed tu texto de cabecera<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eacd3b7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"eacd3b7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hay dos tipos principales de GPU en los ordenadores modernos: integrada y dedicada. El primer tipo est\u00e1 integrado directamente en el procesador, mientras que el segundo es independiente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo general, las <\/span><b>tarjetas gr\u00e1ficas para ordenadores<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de sobremesa son componentes de gran tama\u00f1o con ventiladores para su refrigeraci\u00f3n. Estas tarjetas contienen <\/span><b>el chip de procesamiento gr\u00e1fico<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y memoria RAM dedicada para las cargas de trabajo gr\u00e1ficas m\u00e1s pesadas, como los videojuegos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Es muy f\u00e1cil sustituir una tarjeta gr\u00e1fica en un ordenador de sobremesa. Basta con introducirla en una ranura <\/span><b>PCIe x16<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, conectarla a la fuente de alimentaci\u00f3n e instalar los <\/span><b>controladores<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Incluso puedes instalar varias GPU en el mismo ordenador.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los port\u00e1tiles equipados con GPU dedicadas no tienen el mismo tipo de GPU. Suele tratarse de <\/span><b>un simple chip soldado a la placa base<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Este tipo de GPU es m\u00e1s complicado, por no decir imposible de sustituir. Es m\u00e1s, son dif\u00edciles de mantener a la temperatura adecuada en condiciones de carga intensiva (por ejemplo, <\/span><b>al entrenar un modelo de <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/deep-learning-definicion\"><b>Deep Learning<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">) debido a la escasa ventilaci\u00f3n del ordenador. Por este motivo, las <\/span><b>GPU de los port\u00e1tiles suelen tener una potencia limitada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para mantener la temperatura del ordenador bajo control. Por tanto, no se recomienda invertir en un port\u00e1til para entrenar modelos de Deep Learning.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las GPU integradas est\u00e1n incorporadas directamente en el procesador Sin embargo, AMD fabrica procesadores con tarjetas gr\u00e1ficas integradas denominadas <\/span><b>Accelerated Processing Unit (APUs).<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Asimismo, los chips Intel Core con n\u00famero de modelo que termina en F no tienen GPU. Lo mismo ocurre con las CPU de la gama <\/span><b>Core X <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">con n\u00fameros de modelo que terminan en X. Estos procesadores se venden a un precio m\u00e1s bajo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los procesadores modernos con <\/span><b>GPU integrada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> pueden ser sorprendentemente potentes. Sin embargo, para un caso de uso tan intenso como la Data Science, es imprescindible contar con una <\/span><b>GPU dedicada<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ede4015 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"ede4015\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"396\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/type-gpu-data-science-1024x507.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-167650\" alt=\"type-gpu-data-science\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/type-gpu-data-science-1024x507.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/type-gpu-data-science-300x148.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/type-gpu-data-science-768x380.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/type-gpu-data-science.jpg 1520w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-915f57c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"915f57c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fd14a19 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fd14a19\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfPara qu\u00e9 sirve una GPU?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-551c0e7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"551c0e7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El t\u00e9rmino GPU fue popularizado por Nvidia en la d\u00e9cada de 1990. Su gama de tarjetas gr\u00e1ficas GeForce fue la primera en popularizarse y permiti\u00f3 la evoluci\u00f3n de tecnolog\u00edas como <\/span><b>la aceleraci\u00f3n por hardware<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>el shading programable<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o <\/span><b>el procesamiento en stream<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para un uso b\u00e1sico del ordenador, como navegar por Internet o utilizar programas ofim\u00e1ticos, la funci\u00f3n de una GPU es simplemente mostrar im\u00e1genes en la pantalla.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, para otros usos, como <\/span><b>el gaming o la <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\"><b>Data Science<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, una GPU ofrece un sinf\u00edn de posibilidades. Por ejemplo, puede utilizarse para la codificaci\u00f3n de v\u00eddeo o el <\/span><b>renderizado 3D<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, e incluso se emplea para entrenar tanto modelos de Deep Learning, como modelos de ensamblaje como <\/span><b>LightGBM<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Los gr\u00e1ficos generados por ordenador, como los utilizados en videojuegos u otros medios animados, requieren una gran cantidad de energ\u00eda para dibujar cada imagen individualmente a una frecuencia de actualizaci\u00f3n que puede ir mucho m\u00e1s all\u00e1 de los 100 fotogramas por segundo.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Del mismo modo, la edici\u00f3n de v\u00eddeo requiere la edici\u00f3n de grandes vol\u00famenes de archivos de alta definici\u00f3n. Una <\/span><b>GPU potente<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> es imprescindible para transcodificar los archivos a una velocidad aceptable.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las GPU se dise\u00f1aron originalmente para acelerar el renderizado de gr\u00e1ficos 3D. Con el tiempo, se han hecho <\/span><b>m\u00e1s flexibles y programables<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Su capacidad se ha ampliado.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esto ha permitido a los dise\u00f1adores crear efectos visuales m\u00e1s realistas, utilizando t\u00e9cnicas de luces y sombras. Adem\u00e1s, los desarrolladores han empezado a sacar partido a la potencia de las GPU para <\/span><b>acelerar cargas de trabajo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en los campos del Deep Learning y la <\/span><b>Computaci\u00f3n de Alto Rendimiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (simulaciones f\u00edsicas, compresi\u00f3n de archivos, etc.). Estos son los principales casos de uso de las GPU.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2835a0a elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"2835a0a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Empezar un curso de Data Science<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7735776 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7735776\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1. Videojuegos<\/h5>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-655af21 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"655af21\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En el caso de los videojuegos, la GPU se utiliza para <\/span><b>mostrar im\u00e1genes de personajes, paisajes u objetos 3D modelados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> con todo lujo de detalles. Los videojuegos requieren la realizaci\u00f3n de un gran n\u00famero de c\u00e1lculos matem\u00e1ticos en paralelo a la visualizaci\u00f3n de las im\u00e1genes en la pantalla.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La GPU est\u00e1 dise\u00f1ada espec\u00edficamente para <\/span><b>procesar informaci\u00f3n gr\u00e1fica<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> como la geometr\u00eda, el color, el tono o las texturas de una imagen. La <\/span><b>RAM<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> tambi\u00e9n permite manejar el gran volumen de informaci\u00f3n que se transmite a la GPU y los <\/span><b>datos de v\u00eddeo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que se dirigen a la pantalla.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Todas las instrucciones se transmiten de la CPU a la GPU, que las ejecuta para mostrar las im\u00e1genes en la pantalla. Este proceso se denomina renderizado o canal de gr\u00e1ficos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La unidad b\u00e1sica de los gr\u00e1ficos 3D es el <\/span><b>pol\u00edgono<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Todas las im\u00e1genes que ves en un videojuego se basan en un gran conjunto de pol\u00edgonos.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Estas formas b\u00e1sicas se denominan \u00ab<\/span><b>primitivas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00ab, del mismo modo que otras l\u00edneas y puntos. Se unen para formar objetos concretos y reconocibles, como una mesa, un \u00e1rbol o un mago. Cuantos m\u00e1s pol\u00edgonos haya, m\u00e1s detalladas ser\u00e1n las im\u00e1genes finales.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cada objeto tiene su propio <\/span><b>conjunto de coordenadas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para que la GPU sepa d\u00f3nde situarlo en una escena. Esta es la raz\u00f3n por la que a veces los objetos se colocan en cualquier lugar de los juegos, como en el caso de un bug.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">A continuaci\u00f3n, la GPU realiza c\u00e1lculos para determinar la posici\u00f3n de la <\/span><b>\u201cc\u00e1mara\u201d<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Por \u00faltimo, las im\u00e1genes reciben las texturas, sombras y colores que las hacen tan realistas.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este procesamiento gr\u00e1fico se realiza a la velocidad del rayo. Esto requiere <\/span><b>c\u00e1lculos pesados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, por lo que es esencial una GPU dedicada de alto rendimiento.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">T\u00e9cnicamente, es posible utilizar una CPU para los gr\u00e1ficos, pero ser\u00e1 menos eficiente y el resultado final no ser\u00e1 tan visualmente impresionante. Este componente ya est\u00e1 ocupado ejecutando el sistema operativo, otros programas y procesos en segundo plano.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eb6a950 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"eb6a950\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"428\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/gpu-gaming-1024x548.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-167649\" alt=\"gpu-gaming\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/gpu-gaming-1024x548.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/gpu-gaming-300x160.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/gpu-gaming-768x411.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/gpu-gaming.jpg 1520w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46c56e0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"46c56e0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2. Edici\u00f3n de v\u00eddeo<\/h5>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6ddc6b5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6ddc6b5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Durante muchos a\u00f1os, los <\/span><b>editores de v\u00eddeo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>dise\u00f1adores gr\u00e1ficos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y otros profesionales creativos se vieron limitados por la lentitud del renderizado.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Hoy, el procesamiento paralelo que ofrecen las GPU facilita y acelera enormemente el <\/span><b>renderizado de v\u00eddeo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en formatos de alta definici\u00f3n. Esto acorta <\/span><b>los tiempos de producci\u00f3n e iteraci\u00f3n de v\u00eddeo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8a4a2c5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8a4a2c5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h5 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3. Criptomoneda<\/h5>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c55c0a7 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c55c0a7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una GPU est\u00e1 dise\u00f1ada espec\u00edficamente para el procesamiento de gr\u00e1ficos. Esta tarea requiere que se efect\u00faen gran cantidad de <\/span><b>c\u00e1lculos matem\u00e1ticos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de forma paralela.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Este enfoque en c\u00e1lculos y operaciones paralelas hace que las GPU sean especialmente adecuadas para <\/span><b>el minado de Ethereum y otras criptomonedas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> derivadas de Ethereum. Los mineros de criptomonedas han recurrido r\u00e1pidamente a estos componentes, abandonando las CPU que son demasiado generalistas y menos eficientes para estos casos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4f1744e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"4f1744e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7a9ccbc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7a9ccbc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">GPU y Data Science<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-36dc500 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"36dc500\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La Data Science hace referencia a todos los m\u00e9todos y t\u00e9cnicas utilizados para <\/span><b>extraer informaci\u00f3n a partir de datos en bruto<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Esta informaci\u00f3n la pueden utilizar <\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/que-es-un-algoritmo\"><b>algoritmos<\/b><\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">de<\/span><b> Machine Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para producir sistemas de inteligencia artificial.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta disciplina requiere una gran capacidad de c\u00e1lculo y las GPU son especialmente adecuadas para ella porque muchas de las <\/span><b>operaciones matem\u00e1ticas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> utilizadas en Machine Learning se pueden paralelizar con facilidad.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Uno de los usos m\u00e1s recientes e importantes de las GPU es la <\/span><b>creaci\u00f3n de <\/b><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/convolutional-neural-network-es\"><b>redes neuronales<\/b><\/a><b> de inteligencia artificial<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Este tambi\u00e9n es uno de los usos m\u00e1s exigentes de la Data Science.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La inteligencia artificial moderna depende en gran medida de la capacidad de <\/span><b>procesar grandes cantidades de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> de forma paralela utilizando hardware especializado. Las GPU han desempe\u00f1ado un papel fundamental en el desarrollo de estas nuevas tecnolog\u00edas. Sin las GPU, no tendr\u00edamos el hardware necesario para <\/span><b>entrenar redes neuronales de alto rendimiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por lo general, una CPU realiza las tareas de forma secuencial. Puede dividirse en unos pocos n\u00facleos (normalmente 8 o 16 n\u00facleos) y cada n\u00facleo puede realizar una tarea diferente, mientras que <\/span><b>una GPU tiene cientos o miles de n\u00facleos dedicados simult\u00e1neamente a una sola tarea<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. La paralelizaci\u00f3n del procesamiento es fundamental para el dise\u00f1o de algoritmos en la GPU, por lo que la programaci\u00f3n de instrucciones en una GPU es completamente diferente a la programaci\u00f3n tradicional en la CPU.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las bibliotecas de Deep Learning como TensorFlow y PyTorch se encargan de la programaci\u00f3n en la GPU en segundo plano, lo que simplifica enormemente el desarrollo de modelos de Deep Learning en la GPU.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">El uso de GPU con estas bibliotecas requiere la instalaci\u00f3n de controladores dedicados a la <\/span><b>computaci\u00f3n de alto rendimiento<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Las instrucciones para instalar estos controladores se encuentran en la documentaci\u00f3n de estas bibliotecas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9d4cd4e elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"9d4cd4e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"352\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/gpu-machine-learning-1-1024x451.jpg\" class=\"attachment-large size-large wp-image-167648\" alt=\"gpu-machine-learning-1\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/gpu-machine-learning-1-1024x451.jpg 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/gpu-machine-learning-1-300x132.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/gpu-machine-learning-1-768x339.jpg 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2023\/08\/gpu-machine-learning-1.jpg 1520w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5a0eaa8 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5a0eaa8\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b8457e elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7b8457e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo elegir la GPU m\u00e1s adecuada?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e3094b8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e3094b8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">La mejor forma de evaluar objetivamente el rendimiento de una GPU es utilizar <\/span><b>benchmarks o pruebas comparativas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: pruebas dise\u00f1adas para poner a prueba los l\u00edmites de las GPU y asignarles una puntuaci\u00f3n. Estas puntuaciones permiten comparar todas las GPU del mercado y as\u00ed elegir la que mejor se adapte a nuestras expectativas. Dependiendo del campo de aplicaci\u00f3n, la prueba ser\u00e1 diferente.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En el caso de los videojuegos, las pruebas comparativas son muy populares. Por ejemplo, una GPU capaz de generar 70 <\/span><b>fotogramas por segundo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (o <\/span><b><i>frames per second<\/i><\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en ingl\u00e9s) en Tomb Raider ser\u00e1 mejor que una GPU capaz de generar 55.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En el caso de la edici\u00f3n de v\u00eddeo, existen muchas pruebas para comparar el rendimiento de renderizado de una GPU en programas como <\/span><b>Adobe Photoshop<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>Adobe Premiere Pro<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>Sony Vegas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, etc. En este caso, se compara el tiempo que se tarda en terminar de renderizar un v\u00eddeo, y cuanto menor es el tiempo, mejor es la GPU.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En el caso del Deep Learning, existen pruebas que comparan el tiempo de entrenamiento necesario para <\/span><b>entrenar modelos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> tan conocidos como VGG-16, <\/span><b>Inception<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>EfficientNet<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en bases de datos tan conocidas como <\/span><b>ImageNet<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>CIFAR-10<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>MNIST<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, etc.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Las GPU m\u00e1s compatibles con <\/span><b>las bibliotecas de Deep Learning<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> son las GPU de NVidia. No es recomendable utilizar una GPU AMD para Deep Learning porque las bibliotecas <\/span><b>TensorFlow<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/pytorch-saber-todo-sobre-el-marco-de-trabajo-de-deep-learning-de-facebook\"> <b>PyTorch<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> no ofrecen <\/span><b>soporte nativo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> para GPU de esta marca.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cca8b49 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"cca8b49\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa506db elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fa506db\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo seguir un curso de Data Science y Machine Learning?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9cbbbff elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"9cbbbff\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para aprender a sacar partido de las capacidades de las GPU para el procesamiento de datos, puedes <\/span><b>optar por DataScientest<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Nuestros cursos de Data Analyst, Data Scientist y Data Engineer incluyen m\u00f3dulos espec\u00edficos de Machine Learning y Data Science.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, contamos con otros m\u00f3dulos que tratan sobre <\/span><b>Big Data<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>bases de datos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>programaci\u00f3n en Python<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, <\/span><b>Dataviz<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y Business Intelligence. Al final de estos cursos, tendr\u00e1s todas las competencias que necesitas para trabajar en una de las profesiones de Data Science.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Nuestro innovador enfoque<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/blended-learning-el-nuevo-metodo-de-formacion-de-exito\"> <b>Blended Learning<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> combina el aprendizaje en una plataforma en l\u00ednea con Master classes grupales. Todos nuestros cursos se imparten \u00edntegramente a distancia.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Dependiendo de tu situaci\u00f3n, puedes elegir entre la <\/span><b>formaci\u00f3n continua<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> o la modalidad <\/span><b>BootCamp intensivo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. El 80 % de nuestros antiguos alumnos ha encontrado trabajo inmediatamente despu\u00e9s de terminar el curso.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En cuanto a la financiaci\u00f3n, nuestros cursos son bonificables con FUNDAE. \u00a1No esperes m\u00e1s y descubre <\/span><b>los programas de DataScientest<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">!<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora ya sabes todo lo que hay que saber sobre las GPU. Para m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el tema, consulta<\/span><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos\"> <b>nuestro dosier sobre Machine Learning<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6fcf192 elementor-align-center button-principal elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"6fcf192\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubre los cursos de Data Science<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-56ff6d3 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"56ff6d3\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e1bcb56 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"e1bcb56\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Los distintos tipos de GPU\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Hay dos tipos principales de GPU en los ordenadores modernos: integrada y dedicada. El primer tipo est\u00e1 integrado directamente en el procesador, mientras que el segundo es independiente. Por lo general, las tarjetas gr\u00e1ficas para ordenadores de sobremesa son componentes de gran tama\u00f1o con ventiladores para su refrigeraci\u00f3n. Estas tarjetas contienen el chip de procesamiento gr\u00e1fico y memoria RAM dedicada para las cargas de trabajo gr\u00e1ficas m\u00e1s pesadas, como los videojuegos.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfPara qu\u00e9 sirve una GPU?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"El t\u00e9rmino GPU fue popularizado por Nvidia en la d\u00e9cada de 1990. Su gama de tarjetas gr\u00e1ficas GeForce fue la primera en popularizarse y permiti\u00f3 la evoluci\u00f3n de tecnolog\u00edas como la aceleraci\u00f3n por hardware, el shading programable o el procesamiento en stream. Para un uso b\u00e1sico del ordenador, como navegar por Internet o utilizar programas ofim\u00e1ticos, la funci\u00f3n de una GPU es simplemente mostrar im\u00e1genes en la pantalla.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"GPU y Data Science\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"La Data Science hace referencia a todos los m\u00e9todos y t\u00e9cnicas utilizados para extraer informaci\u00f3n a partir de datos en bruto. Esta informaci\u00f3n la pueden utilizar algoritmos de Machine Learning para producir sistemas de inteligencia artificial. 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