Significado de GPU
Sigla. Sustantivo femenino: la GPU, las GPU. Se lee deletreada: «ge-pe-u».
GPU es la sigla de unidad de procesamiento gráfico: el chip especializado en procesar imágenes, vídeo y cálculos en paralelo a gran velocidad, integrado en un ordenador o en una tarjeta gráfica.
Nació para renderizar gráficos, pero hoy también acelera tareas de inteligencia artificial, análisis de datos y simulación científica gracias a su capacidad de cálculo paralelo.
Qué es una GPU
Una GPU es un procesador diseñado para ejecutar muchas operaciones sencillas al mismo tiempo, en lugar de pocas operaciones complejas una detrás de otra. Esa diferencia de diseño frente a la CPU, el procesador central de propósito general, es lo que la hace especialmente eficaz para tareas que se pueden dividir en miles de cálculos paralelos: dibujar los píxeles de una escena tridimensional, aplicar un filtro a un vídeo o entrenar una red neuronal.
Puede presentarse como un chip aparte, montado en una tarjeta gráfica con su propia memoria, o integrada en el mismo procesador que la CPU, compartiendo la memoria del sistema. La primera opción ofrece más rendimiento; la segunda, menor consumo y coste.
Origen de la sigla GPU
Sigla del inglés graphics processing unit («unidad de procesamiento gráfico»), término que los fabricantes de tarjetas gráficas popularizaron a finales de la década de 1990 para distinguir estos chips especializados en gráficos de la CPU (central processing unit), el procesador de propósito general de un ordenador.
Los chips gráficos existían desde antes con otros nombres, pero el término GPU se impuso al consolidarse como una categoría de hardware propia, distinta del procesador central, con funciones y arquitectura específicas.
Tipos de GPU
Según cómo se integran en el equipo, se distinguen dos grandes tipos:
| Tipo | Características |
|---|---|
| GPU dedicada | Chip independiente con memoria propia, montado en una tarjeta gráfica; ofrece mayor rendimiento para gráficos exigentes o cálculo intensivo. |
| GPU integrada | Forma parte del mismo chip que la CPU y comparte la memoria del sistema; consume menos y basta para tareas cotidianas. |
Ejemplos de GPU y de uso de la sigla
Las GPU se usan en ordenadores de juego, estaciones de diseño 3D, edición de vídeo y centros de datos dedicados a entrenar modelos de inteligencia artificial, donde muchas GPU trabajan a la vez sobre el mismo problema.
El ordenador incorpora una GPU dedicada para mover videojuegos con gráficos exigentes.
Los portátiles más económicos suelen traer una GPU integrada en el mismo procesador.
Entrenar un modelo de inteligencia artificial requiere varias GPU trabajando en paralelo.
El programa de edición de vídeo aprovecha la GPU para acelerar la exportación.
Cómo se escribe GPU
- Se escribe con mayúsculas y sin puntos: GPU, no G.P.U.
- El plural no cambia la sigla; lo marca el artículo: las GPU, no las GPUs.
- Es de género femenino, porque su núcleo es «unidad»: la GPU.
- Se lee deletreada, letra a letra: «ge-pe-u»; no es un acrónimo pronunciable como láser.
- Su desarrollo original en inglés, graphics processing unit, se traduce como «unidad de procesamiento gráfico» y se escribe en minúscula por tratarse de un término técnico genérico. Por ejemplo, la GPU de una tarjeta gráfica procesa a la vez miles de píxeles para dibujar una escena en pantalla.
Preguntas frecuentes sobre la GPU
¿Qué diferencia hay entre la GPU y la CPU?
La CPU ejecuta pocas tareas complejas de forma secuencial y coordina todo el equipo; la GPU ejecuta miles de tareas simples a la vez. Son complementarias: la CPU dirige y la GPU acelera los cálculos que se pueden paralelizar.
¿Todos los ordenadores tienen GPU?
Sí, aunque sea básica. Casi todos los procesadores actuales incluyen una GPU integrada capaz de mostrar imágenes en pantalla; solo los equipos orientados a juegos o diseño añaden además una GPU dedicada.
¿Para qué sirve la GPU además de los videojuegos?
Se usa en edición de vídeo, modelado 3D, minería de criptomonedas y, sobre todo, en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, donde su capacidad de cálculo paralelo reduce mucho el tiempo de proceso.