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Martes, 13 marzo 2012
Computación

Incrementan en más del 20 por ciento la eficiencia conjunta de CPUs y GPUs

Se ha desarrollado una nueva técnica que hace posible que las unidades de procesamiento gráfico (GPUs) y las unidades de procesamiento central (CPUs) colaboren en un mismo chip, mejorando la eficiencia conjunta de los procesadores en más de un 20 por ciento como promedio.

Los fabricantes de chips ahora están creando procesadores que incluyen CPUs y GPUs en un mismo chip. Este enfoque disminuye los costes de producción e incrementa la eficiencia energética de los ordenadores. Sin embargo, los núcleos de las CPUs y los de las GPUs todavía trabajan casi exclusivamente en funciones separadas. Raramente colaboran de manera estrecha para ejecutar algún programa, así que su trabajo conjunto no alcanza toda la eficacia de la que es capaz la combinación de ambas clases de procesadores.

Éste es el problema que ha procurado resolver el equipo de Huiyang Zhou, ingeniero electrónico y de computación en la Universidad Estatal de Carolina del Norte, Estados Unidos.

Las GPUs inicialmente fueron diseñadas para ejecutar programas gráficos, y son capaces de ejecutar muchas funciones individuales muy rápidamente. Las CPUs, o "cerebros" de los ordenadores, tienen una potencia de cómputo menor, pero están mejor capacitadas para realizar tareas más complejas.

Las CPUs y las GPUs obtienen los datos de la memoria principal (ubicada fuera del chip) aproximadamente a la misma velocidad, pero las GPUs pueden ejecutar las funciones que usan esos datos más rápidamente. Así que, si una CPU determina anticipadamente qué datos necesitará una GPU, y los obtiene de la memoria principal, eso permitirá que la GPU se centre en ejecutar las mencionadas funciones, y el proceso global consume menos tiempo.

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El enfoque del equipo de Zhou se basa en aprovechar mejor la capacidad de procesamiento rápido de la GPU, mediante la estrategia de que la CPU determine de antemano qué datos necesitará la GPU. La antelación en el envío desde la memoria principal aprovecha mejor la velocidad de la GPU y optimiza el rendimiento conjunto. En las pruebas preliminares, el equipo de Zhou ha comprobado que este nuevo enfoque mejora la eficiencia conjunta en un 21,4 por ciento como promedio.

Este enfoque es más eficiente porque hace posible que las CPUs y las GPUs hagan las cosas para las que están mejor preparadas. Las GPUs son buenas realizando cálculos. Las CPUs son buenas tomando decisiones y en su flexibilidad para recuperar datos.

En la investigación también han trabajado Yi Yang y Ping Xiang de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, y Mike Mantor de la compañía Advanced Micro Devices (AMD).


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