GPGPU reemplaza la CPU?
No. La complementa en arquitecturas heterogeneas.
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El GPGPU usa las GPU como motores de calculo masivo para simulacion, IA, senal e ingenieria numerica.
GPGPU es usar GPU para calculos no graficos.
Cuando el problema es data-parallel, la aceleracion puede ser muy alta.
La GPU ejecuta miles de hilos similares. La CPU sigue siendo mejor para control complejo y heterogeneo.
El rendimiento depende de:
No basta con FLOPS: importan FP64, FP32, FP16, enteros y unidades tensoriales.
Buena eficiencia energia-rendimiento si el codigo esta bien paralelizado.
Predomina stream processing:
Patrones comunes:
La eleccion depende de portabilidad, tooling, hardware objetivo y capacidades del equipo.
Casos tipicos:
No. La complementa en arquitecturas heterogeneas.
Con datos pequenos, dependencias fuertes o control muy ramificado.
CUDA suele ser mas directo en NVIDIA; OpenCL prioriza portabilidad.
Por transferencias y estructura de algoritmo no adaptada al paralelismo.
GPGPU es una palanca potente cuando se redisenan algoritmo y memoria para paralelismo de flujo.
Fuentes:
Tienes un calculo pesado en simulacion, vision, IA o datos? Podemos evaluar su compatibilidad GPU y definir un plan de aceleracion pragmatica.