{"id":20965,"date":"2022-02-25T17:56:41","date_gmt":"2022-02-25T22:56:41","guid":{"rendered":"https:\/\/niixer.com\/?p=20965"},"modified":"2022-02-25T17:56:44","modified_gmt":"2022-02-25T22:56:44","slug":"gpu-parte-integral-de-los-sistemas-actuales-de-computacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/niixer.com\/index.php\/2022\/02\/25\/gpu-parte-integral-de-los-sistemas-actuales-de-computacion\/","title":{"rendered":"GPU: Parte integral de los sistemas actuales de computaci\u00f3n."},"content":{"rendered":"\n

De acuerdo al avance tecnol\u00f3gico <\/strong>en los \u00faltimos a\u00f1os, la evoluci\u00f3n de GPU implic\u00f3 un cambio, \u201cdej\u00f3 de ser un procesador gr\u00e1fico potente para convertirse en un co-procesador apto para el desarrollo de aplicaciones paralelas de prop\u00f3sito general con demanda de anchos de banda de procesamiento y de memoria sustancialmente superiores a los ofrecidos por la CPU\u201d. (Piccoli, 2011, p. 30). Gracias a esto se ha posicionado como una alternativa atractiva a los sistemas tradicionales de computaci\u00f3n paralela.<\/p>\n\n\n\n

Desarrollo GPU y CPU<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Algunos de los temas importantes que abarca el mundo de las GPU o sistemas de computaci\u00f3n con multiprocesadores es su arquitectura, siguiendo dos l\u00edneas de desarrollo: Las multicores con multiples n\u00facleos y manycores muchos n\u00facleos o muchos cores. En el caso de los multicores todos los avances se centraron en mejorar la rapidez de las aplicaciones incorporando varios n\u00facleos de alto desempe\u00f1o as\u00ed creando computadoras de 2, 3, 4, 8, y m\u00e1s procesadores por unidad central, teniendo en cuenta que cada generaci\u00f3n aumenta este n\u00famero, por ejemplo el procesador Intel Core i7 cuenta con versiones de 2 a 6 n\u00facleos y el Intel Xeon E7 con 10 n\u00facleos. (Piccoli, 2011)<\/p>\n\n\n\n

En cuanto a las arquitecturas many-cores, los desarrollos se centraron en optimizar el desempe\u00f1o de las aplicaciones. Dentro de este tipo de arquitectura se encuentran las Unidades de Procesamiento Gr\u00e1fico (Graphics Processing Unit, GPU). Entonces la primer GPU, GeForce 256, estaba formada por un gran n\u00famero de peque\u00f1os n\u00facleos y en cada nueva generaci\u00f3n, los n\u00facleos se duplicaron. La actual GTX 590 cuenta con 1024 cores. (Piccoli, 2011, p. 31).<\/p>\n\n\n\n

\u201cHasta la aparici\u00f3n de los primeros adaptadores de video con GPU en 1998, todo el trabajo de generaci\u00f3n de gr\u00e1ficos reca\u00eda en la CPU\u201d (Charte, Rueda, Espinilla, Rivera, 2017, p. 117)<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

L\u00ednea de tiempo de las GPU<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Antes de las unidades de procesamiento gr\u00e1fico en el a\u00f1o 1961 el Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts implemento los primeros ordenadores comercialmente llamados (mainframes), que eran similares a un teletipo pero con un sistema que permit\u00eda la interacci\u00f3n de m\u00faltiples usuarios. Como resultado casi una d\u00e9cada despu\u00e9s, para 1969 se lanz\u00f3 el Data Point 3300 compuesto de una pantalla y un teclado, basado en un sistema de video que no hac\u00eda necesaria la utilizaci\u00f3n de papel, pero su dificultad era la capacidad de memoria que se necesitaba para guardar una hoja, pero un a\u00f1o despu\u00e9s al introducir al mercado el Intel 1103 se gener\u00f3 el abaratamiento de la memoria RAM. (Charte, Rueda, Espinilla, Rivera, 2017, pp. 111-112).<\/p>\n\n\n\n

A partir de la decada de los 80’s se incorporaron procesadores de video m\u00e1s sofisticados que eran gen\u00e9ricos o dise\u00f1ados a medida que constaban de circuitos de memoria dedicada conocidos como VRAM. Entonces el primer grupo se encuentra los VDP (Video Display Processing) como el V9938\/V9958, en el segundo los \u201cAgnus\u201d y \u201cDenise\u201d, que operaban de forma paralela a la CPU, siendo lo mas cercano y parecido a la GPU. (Charte, Rueda, Espinilla, Rivera, 2017, pp. 114).<\/p>\n\n\n\n

Autor: Angie Camila Rinc\u00f2n Cuellar<\/p>\n\n\n\n

Editor: Carlos Pinz\u00f2n <\/p>\n\n\n\n

C\u00f2digo: UCAE-6<\/p>\n\n\n\n

Universidad: Universidad Central.<\/p>\n\n\n\n

Fuentes:<\/p>\n\n\n\n

Fuentes:<\/p>\n\n\n\n

Abramowicz, J. (2016). Balckview[Fotograf\u00eda]. Pixabay. https:\/\/pixabay.com\/es\/photos\/nvidia-gpu-electr%c3%b3nica-pcb-bordo-1201074\/<\/p>\n\n\n\n

Piccoli, M. F. (2011). Dise\u00f1o de las arquitecturas [Fotograf\u00eda].Computaci\u00f3n de alto desempe\u00f1o en GPU http:\/\/sedici.unlp.edu.ar\/bitstream\/handle\/10915\/18404\/PICCOLI.pdf?sequence=1<\/a><\/p>\n\n\n\n

Charter, F.; Rueda, A.; Espinilla, M.; Rivera, A,. (2017). Evoluci\u00f3n tecnologica del hardware de video y las GPU en los ordenadores [Departamento de informatica E.P.S. Universidad de Ja\u00e9n]. Ense\u00f1anza y Aprendizaje de Ingenieria de Commputadores. Numero 7 – https:\/\/digibug.ugr.es\/flexpaper\/handle\/10481\/47376\/T8_N7_Revista_EAIC_2017.pdf?sequence=1&isAllowed=y<\/a><\/p>\n\n\n\n

Piccoli, M. F. (2011). Computaci\u00f3n de alto desempe\u00f1o en GPU [Facultad de informatica Universidad Nacional de La Plata]. Congreso argentino de ciencia de la computaci\u00f3n – Universidad de La Plata. http:\/\/sedici.unlp.edu.ar\/bitstream\/handle\/10915\/18404\/PICCOLI.pdf?sequence=1<\/a><\/p>\n\n\n\n

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