Lo que empezó como un componente informático para jugar a videojuegos, usar programas de edición de imágenes, de video o de modelado 3D, es ahora mismo el núcleo de toda la tecnología moderna. Las tarjetas gráficas (GPU) ya no solo procesan gráficos, ahora entrenan inteligencias artificiales, gestionan redes 5G y 6G y optimizan centros de datos. Entender cómo funciona una GPU es entender cómo funciona el mundo conectado de mañana.
De accesorio para gamers a motor del futuro digital
Son muchas las personas que siguen pensando que las tarjetas gráficas son para jugar o renderizar vídeos, pero ahora mismo pueden ser el componente informático más importante del siglo XXI. Las GPU (Graphics Processing Units) han dado el salto y ya no solo sirven para acelerar por hardware la generación de imágenes o vídeos, ahora sirve para los nuevos modelos de inteligencia artificial o para las redes móviles de nueva generación.
Por qué la tarjeta gráfica cambió la historia de la informática
Durante décadas, los procesadores o CPU, fueron el corazón del ordenador. Llegó un momento en que los procesos se hicieron tan complejos y crecieron tanto que una CPU sola no bastaba. La gran ventaja de las GPU, pensadas originalmente para gráficos 3D, es que podían hacer millones de operaciones matemáticas al mismo tiempo.
| Característica | CPU (Unidad Central de Procesamiento) | GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico) |
|---|---|---|
| Diseño del Núcleo | Pocos núcleos, pero muy potentes y rápidos. | Miles de núcleos más pequeños y eficientes. |
| Tipo de Tarea Ideal | Tareas secuenciales y complejas (Ej: arrancar el sistema operativo). | Tareas masivas y repetitivas en paralelo (Ej: renderizar un frame). |
| Memoria | Usa la RAM principal del sistema, con mayor latencia. | Dispone de su propia memoria ultrarrápida (VRAM) para acceso inmediato. |
| Función Principal | El 'cerebro' del ordenador, coordina todas las operaciones. | El 'músculo' para trabajos pesados de cálculo. |
Esa capacidad matemática de hacer operaciones en paralelo convirtió a las GPU en herramientas perfectas para entrenar algoritmos de inteligencia artificial. También servían para simular sistemas de físicas o procesar grandes volúmenes de información científica.
“La GPU se está convirtiendo en la plataforma de cómputo universal para la era de la IA” daba a entender Jensen Huang, CEO de Nvidia, en la conferencia GTC 2024.
Las GPU y la inteligencia artificial: el matrimonio perfecto
La inteligencia artificial actual se basa en redes neuronales que van aprendiendo multiplicando matrices de números gigantes. Es una explicación básica, pero que nos sirve para entender la importancia de las tarjetas gráficas en toda esta revolución.
| Ámbito de Aplicación | Tarea Clave de la GPU | Beneficio/Impacto Principal |
|---|---|---|
| Inteligencia Artificial y Machine Learning | Realizar multiplicaciones de matrices gigantes para entrenar redes neuronales profundas y ejecutar inferencia en tiempo real | Acelera significativamente el entrenamiento de modelos complejos como ChatGPT, Gemini y Claude, y permite predicciones instantáneas en aplicaciones comerciales |
| Telecomunicaciones (5G y 6G) | Procesar señales complejas y gestionar tráfico de datos en tiempo real en antenas y centros de datos | Reduce latencias críticas y preparará la conectividad ultra baja para aplicaciones como vehículos autónomos y realidad holográfica en el horizonte del 6G |
| Procesamiento de Gráficos y Visualización | Ejecutar cálculos paralelos masivos para renderizado 3D en tiempo real de contenido multimedia y videojuegos | Proporciona experiencias visuales de calidad cinematográfica, streaming de vídeo en alta resolución y experiencias inmersivas de realidad virtual y aumentada |
| Simulación Científica y Cálculo Científico | Ejecutar modelos de simulación complejos procesando volúmenes masivos de datos para investigación y exploración | Acelera investigaciones en modelización climática, física de partículas, bioinformática y diseño de fármacos, reduciendo significativamente el tiempo de desarrollo |
En ese trabajo, las GPU son insuperables y consiguen hacer en segundos los que una CPU tardaría horas o días en completar. Sin la existencia de tarjetas gráficas sería imposible entrenar modelos como ChatGPT, Gemini o Claude.
Este salto ha permitido que la inteligencia artificial sea algo limitado a unos pocos a ser algo que cualquiera tenga en su móvil o navegador. Y no solo hablamos de versiones en la nube, también de IA nativa en terminales móviles, como Apple Intelligence en los iPhone.
Las GPU también toman las telecomunicaciones
Las tarjetas gráficas también están siendo protagonistas en el mundo de las telecomunicaciones. Las antenas 5G o los centros de datos utilizan estas GPU para procesar señales, reducir latencias y distribuir carga de tráfico.
De hecho, con la llegada del 6G, esperado para 2030, se busca que cada nodo combine la IA y la GPU para gestionar en tiempo real la conectividad de vehículos autónomos, cirugía remota o realidad holográfica sin latencia.
El acuerdo firmado el 28 de octubre entre Nvidia y Nokia es buena prueba de esta revolución que viene. Aquí confirman que “impulsarán y probarán las tecnologías AI-RAN como parte del proceso de innovación y desarrollo de 6G”. Esperan que las pruebas comiencen en 2026, centrándose en la validación en campo de las mejoras de rendimiento y eficiencia para los clientes.
“El próximo gran salto en telecomunicaciones no se limita al paso de 5G a 6G; se trata de un rediseño fundamental de la red para ofrecer conectividad impulsada por IA, capaz de procesar información desde el centro de datos hasta el borde de la red. Nuestra alianza con NVIDIA y su inversión en Nokia acelerarán la innovación de AI-RAN para que todos tengan un centro de datos de IA al alcance de la mano”, afirmaba Justin Hotard, presidente y director ejecutivo de Nokia.
La eficiencia: el nuevo desafío de las GPU
Sin duda, el gran problema de todo esto está relacionado con el consumo energético. Siempre se dice que ChatGPT “gasta agua” cada vez que le preguntamos algo y esto es verdad con matices. Esta expresión se dice porque el agua se utiliza para refrigerar los centros de datos que ejecutan los principales modelos de IA.
Es cierto que los últimos modelos que han llegado al mercado, como Nvidia H200 o AMD MI300X, han mejorado su eficiencia por vatio hasta en un 30%. La Agencia Internacional de la Energía confirma que los centros de datos ya usan más del 2,5% de la electricidad mundial.
Por ello, mejorar la eficiencia de las GPU será clave para sostener en el tiempo la revolución digital. Para hacernos una idea, el entrenamiento de un modelo como GPT-4 consumo unos 6.500 MWh. Esto es lo mismo que el consumo de 600 hogares en todo un año.
Conclusión
La tarjeta gráfica ya no es un componente informático para gamers, es el futuro de todo el ecosistema digital que nos envolverá en los próximos años. De crear y mover mundos virtuales, ahora serán las que conectarán el mundo real, impulsando la inteligencia artificial, las redes globales y la próxima generación de la informática.
Si el siglo XX fue el siglo del procesador, el XXI pertenece a la tarjeta gráfica.
Fuentes consultadas:
- Nvidia Research
- IEEE Spectrum
- Agencia Internacional de la Energía (AIE)
- ITU 6G Vision Framework
- Google Cloud AI Infrastructure