Para qué sirve una tarjeta gráfica
A día de hoy, la tarjeta gráfica sirve para múltiples fines, por lo que los hemos recogido en este post para que no andes buscando más.
Dar imagen
Primero, para dar imagen a tu monitor o pantalla de todo lo que ocurre en el sistema operativo; vamos, dar vida a la interfaz o “GUI”. En la actualidad, una gráfica integrada dentro de una CPU puede realizar esta función perfectamente, sin tener que comprar un componente dedicado.
Antiguamente, debíamos tener una tarjeta gráfica sí o sí para dicha función, lo que implicaba gastar más dinero y consumir más energía. Los avances tecnológicos no solo han contribuido a integrarla dentro de una CPU o SoC, sino a dotarla de mayor rendimiento.
Sin embargo, no hace falta jugar a un videojuego o ejecutar una herramienta 3D para cómo de importante es la GPU.
Abrid el administrador de tareas (CTRL + ALT + ESC), acudid a la pestaña de rendimiento y fijaros en GPU. Ahora, id a YouTube y buscad “4K HDR”, poned cualquier vídeo grabado en 4K y ajustar la resolución en 720p. Si os fijáis, la CPU tiene más trabajo que la GPU.
Ahora, en el mismo vídeo, cambiar la resolución a 4K y observar qué pasa: la GPU puede llegar a un 25-30% de trabajo. Lo que ha ocurrido aquí es que la GPU tiene que trabajar más para descodificar el vídeo comprimido y convertirlo en algo que podamos ver en nuestra pantalla.
Cuando la resolución es pequeña, la CPU se puede encargar de ello (si tiene iGPU) o la GPU no trabajará prácticamente. De igual manera, cuando el vídeo no sea muy exigente. No obstante, en cuanto subimos la resolución y la exigencia, la tarjeta gráfica se pone a trabajar.
Es un ejercicio interesante para ilustrar la importancia de una GPU.
Renderizar
En segundo lugar, si te preguntas para qué sirve una tarjeta gráfica, te diré que para representar los mundos 3D que vemos en videojuegos u otro contenido a través del renderizado. El renderizado es un proceso por el que la GPU ejecuta diversos archivos guardados en nuestro PC que contienen los datos de una escena: polígonos, texturas, objetos, rayos, etc.
Para realizar esta tarea, la GPU tiene un hardware muy diversificado:
- Núcleos de propósito general: CUDA Cores en NVIDIA o Stream Processors en AMD.
- Núcleos tensoriales: Tensor Cores en NVIDIA o IA Accelerators en AMD.
- Núcleos para tareas de Ray Tracing: RT Cores en NVIDIA o Ray Accelerators en AMD.
Recordad que las tarjetas gráficas ofrecen un procesamiento paralelo, no secuencial; de ahí que traigan muchos núcleos pequeños y muy diversificados.
Entonces, cuando decimos que “una tarjeta gráfica es potente”, solemos referirnos a su rendimiento. Pero, ¿de qué pende su rendimiento? De 2 cosas:
- Hardware. Compuesto por la memoria VRAM, los núcleos que tiene, el ancho de banda, bus y memoria caché principalmente.
- Arquitectura. Toda la estructura software que tiene montada para optimizar procesos y sacarle el máximo rendimiento al hardware que llevan.
Antes hemos expuesto un ejemplo con un simple vídeo de YouTube, con los juegos pasa igual. Cuando jugamos a 1080p, no se necesita una tarjeta gráfica súper potente, aunque la cosa cambia al subir a 1440p o 2160p (4K).
¿Por qué? En el proceso de renderizado pasamos de trabajar texturas en 720p o 1080p, a trabajar texturas en 4K. No solo cuadriplicamos el trabajo, sino que se requiere más memoria para trabajar; de ahí que haya tanto debate con la memoria VRAM.
Aprovecho para dejaros 2 reflexiones que hemos hecho sobre ello:
- Mejores tarjetas gráficas para jugar a Ray Tracing 2K y 4K.
Si a todo esto le añadimos Ray Tracing o Path Tracing… se va de madre. Estas tecnologías se caracterizan por ofrecer una iluminación realista a tiempo real en una escena 3D a través de la inclusión de rayos de luz junto con los rebotes que se producen.
Como consecuencia, se deben realizar muchísimos cálculos matemáticos para que esos rebotes sean precisos y no muestren una imagen irreal. Para ello están los RT Cores o Ray Accelerators, pero veréis que ninguna GPU incluye muchísimos, sino que la mayoría traen decenas de estas unidades.
Todo ello dispara la necesidad de mucha potencia, de mucha memoria VRAM, de mucha frecuencia y, por consiguiente, el consumo.
Inteligencia artificial
¿Para qué sirve una tarjeta gráfica en inteligencia artificial? Para entrenar modelos grandes (LLM). Lo que más se requiere es mucha VRAM, una buena potencia de procesamiento y, si trae núcleos tensoriales… lo mejor de lo mejor. Como estas, sin ir más lejos.
En esto destaca NVIDIA, y no es casualidad que las acciones se hayan disparado, además de vender cientos de miles de GPUs en datacenters. Debéis saber que, cuando accedéis a una herramienta cloud que permite realizar funciones IA, seguramente haya detrás una tarjeta gráfica, ¡y bastante potente!
Cuando nos presentan una tecnología de inteligencia artificial, nos suelen decir que ha sido “entrenada” con millones de datos. A modo de resumen, os diré que:
- Esos datos suelen exigir consentimiento para su tratamiento.
- Cuando se habla de entrenar, se habla de una GPU.
- Detrás de una “tecnología IA” está un modelo IA.
Por ejemplo, detrás de ChatGPT está el modelo GPT-3 o GPT-4. Detrás de los vídeos creados por IA con OpenAI, está Sora, el modelo entrenado que nos permite hacerlo a través de texto.
Además, justo ese procesamiento paralelo del que os he hablado al comienzo, es lo que hace a la tarjeta gráfica el componente esencial para IA.
Minería
Sé que para muchos es un tema controvertido, pero no deja de ser verdad: las tarjetas gráficas se usan para calcular logaritmos y muchos cálculos matemáticos con el fin de obtener criptomonedas.
Como dirían en el LoL, han “nerfeado” esto, siendo muy difícil obtener criptomonedas teniendo a tu GPU funcionando durante meses. Debo decir que esta práctica reduce la vida útil de la tarjeta gráfica muchísimo, y si veis algún “chollo” de segunda mano, ya podéis haceros una idea de porqué está a ese precio.
Ya tuvimos los períodos de 2016 (BitCoin) y 2020 (Ethereum) ocasionando graves problemas de stock en tarjetas gráficas. Al final, es complicadísimo saber a quién vendes una GPU y para qué, y si la demanda sube un 300%, los precios también lo harán.
¿Por qué tener una tarjeta gráfica dedicada?
Son varias las razones por las que la recomiendo:
- Más capacidad gráfica.
- Indispensable para gaming decente.
- Clave para entrenar modelos de IA.
Así que, echa un vistazo a todo lo que tenemos porque no te vas a arrepentir. ¡Esto es PcComponentes!
