Descripción: La computación con GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico) se refiere al uso de estas unidades para acelerar tareas de computación que requieren un alto rendimiento. A diferencia de las CPU, que están diseñadas para manejar una variedad de tareas de manera secuencial, las GPU están optimizadas para realizar cálculos paralelos, lo que las hace ideales para procesar grandes volúmenes de datos simultáneamente. Esto es especialmente relevante en aplicaciones que involucran gráficos complejos, aprendizaje automático y procesamiento de imágenes. Las GPU pueden ejecutar miles de hilos de procesamiento al mismo tiempo, lo que permite una eficiencia notable en tareas como la renderización de gráficos en 3D, simulaciones físicas y análisis de datos. En el contexto de Edge AI, la computación con GPU permite llevar la inteligencia artificial más cerca del usuario final, procesando datos en tiempo real en dispositivos locales, lo que reduce la latencia y mejora la privacidad al evitar el envío de datos a la nube. Esta capacidad de procesamiento local es crucial para aplicaciones como vehículos autónomos, dispositivos de IoT y sistemas de vigilancia inteligentes, donde la rapidez y la eficiencia son esenciales.
Historia: La computación con GPU comenzó a ganar relevancia en la década de 1990, cuando las tarjetas gráficas comenzaron a incluir procesadores dedicados para manejar gráficos 3D. En 2006, NVIDIA lanzó la arquitectura CUDA, que permitió a los desarrolladores utilizar GPUs para tareas de computación general, marcando un hito en la evolución de la computación con GPU. Desde entonces, el uso de GPUs se ha expandido más allá de los gráficos, convirtiéndose en una herramienta fundamental en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial.
Usos: Las GPUs se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo el aprendizaje profundo, la simulación científica, la renderización de gráficos en 3D, el procesamiento de imágenes y el análisis de datos. En el ámbito de Edge AI, permiten el procesamiento de datos en tiempo real en dispositivos locales, mejorando la eficiencia y reduciendo la latencia.
Ejemplos: Ejemplos de computación con GPU incluyen el uso de TensorFlow y PyTorch para entrenar modelos de aprendizaje profundo, así como aplicaciones en vehículos autónomos que procesan datos de sensores en tiempo real. También se utilizan en sistemas de reconocimiento facial y análisis de video en diversos dispositivos de seguridad.
