Aprende cómo las GPUs de NVIDIA y CUDA habilitaron la computación acelerada y cómo la infraestructura actual de IA — chips, redes y software — impulsa la tecnología moderna.
La computación acelerada es una idea sencilla: en lugar de pedirle a una CPU de propósito general que haga todas las tareas, se delegan las partes pesadas y repetitivas a un procesador especializado (casi siempre una GPU) que puede hacer ese trabajo mucho más rápido y con mayor eficiencia.
Una CPU es ideal para gestionar una mezcla amplia de tareas pequeñas: ejecutar un sistema operativo, coordinar aplicaciones, tomar decisiones. Una GPU está construida para hacer muchas operaciones similares al mismo tiempo. Cuando una carga de trabajo puede partirse en miles (o millones) de operaciones paralelas —como multiplicar grandes matrices o aplicar las mismas operaciones matemáticas a enormes lotes de datos— la GPU actúa como un “acelerador” que dispara el rendimiento.
Los juegos hicieron famosas a las GPUs, pero la misma matemática paralela aparece por todas partes en la informática moderna:
Por eso la computación acelerada pasó de PCs de consumo a centros de datos. No se trata solo de “chips más rápidos”: es hacer factibles cargas de trabajo que antes eran imprácticas en coste, tiempo y energía.
Cuando la gente dice “la pila de computación acelerada de NVIDIA”, normalmente se refieren a tres capas que trabajan juntas:
Al final de esta guía tendrás un modelo mental claro de GPU vs CPU, por qué la IA encaja tan bien en GPUs, qué hace realmente CUDA y qué más (además de la propia GPU) necesitas para construir sistemas de IA reales que escalen.
Piensa en una CPU como un pequeño equipo de expertos altamente capacitados. No son muchos, pero cada uno es genial tomando decisiones, cambiando de tareas rápidamente y manejando lógica compleja “si esto, entonces aquello”.
Una GPU, en contraste, es como tener cientos o miles de asistentes competentes. Cada asistente puede ser más simple que el experto, pero juntos pueden procesar enormes cantidades de trabajo similar al mismo tiempo.
Las CPUs destacan en control y coordinación: ejecutar el sistema operativo, gestionar ficheros, atender peticiones de red y ejecutar rutas de código con muchas bifurcaciones. Están diseñadas para lógica secuencial—paso 1, luego paso 2, luego paso 3—especialmente cuando cada paso depende del anterior.
Las GPUs sobresalen cuando la misma operación necesita aplicarse a muchos elementos de datos en paralelo. En lugar de un solo núcleo repitiendo la tarea, muchos núcleos la realizan simultáneamente.
Cargas de trabajo comunes que favorecen a la GPU:
En la mayoría de sistemas reales, las GPUs no sustituyen a las CPUs: las complementan.
La CPU suele ejecutar la aplicación, preparar datos y orquestar el trabajo. La GPU gestiona el cálculo paralelo intensivo. Por eso los servidores de IA modernos siguen incluyendo CPUs potentes: sin una buena coordinación experta, todos esos “asistentes” pueden quedarse esperando en lugar de trabajar.
Las GPUs comenzaron como procesadores especializados para dibujar píxeles y escenas 3D. A finales de los 90 y principios de los 2000, NVIDIA y otros fueron añadiendo más unidades paralelas para manejar shading y geometría más rápido. Los investigadores notaron que muchos problemas no gráficos también se reducen a repetir las mismas operaciones sobre muchos datos—exactamente para lo que estaba construida la canalización gráfica.
Una línea temporal práctica:
Las cargas gráficas dependen en gran medida del álgebra lineal: vectores, matrices, productos punto, convoluciones y grandes cantidades de operaciones multiplicar‑sumar. La computación científica usa los mismos bloques (simulaciones, procesamiento de señales), y el machine learning moderno los utiliza aún más—especialmente multiplicaciones densas de matrices y convoluciones.
El ajuste clave es el paralelismo: muchas tareas de ML aplican operaciones idénticas a grandes lotes de datos (píxeles, tokens, características). Las GPUs están diseñadas para ejecutar miles de hilos similares de forma eficiente, por lo que pueden realizar mucha más aritmética por segundo que una CPU para esos patrones.
El impacto de NVIDIA no fue solo chips más rápidos; fue hacer las GPUs utilizables para desarrolladores cotidianos. CUDA hizo la programación en GPU más accesible, y un conjunto creciente de librerías (para álgebra lineal, redes neuronales y procesamiento de datos) redujo la necesidad de escribir kernels personalizados.
A medida que más equipos lanzaron productos acelerados por GPU, el ecosistema se reforzó: más tutoriales, mejores herramientas, ingenieros con experiencia y soporte de frameworks—haciendo más fácil que el siguiente equipo adopte GPUs con éxito.
Una GPU potente solo es útil si los desarrolladores pueden decirle de forma fiable qué hacer. CUDA (Compute Unified Device Architecture) es la plataforma de programación de NVIDIA que hace que las GPUs se sientan como un objetivo de cómputo real, no solo un complemento gráfico.
CUDA hace dos trabajos importantes a la vez:
Sin esa capa, cada equipo tendría que reinventar la programación de bajo nivel, la optimización de rendimiento y la gestión de memoria de la GPU para cada nueva generación de chips.
En CUDA, escribes un kernel, que es simplemente una función destinada a ejecutarse muchas veces a la vez. En lugar de llamarla una vez como en CPU, la lanzas a través de miles (o millones) de ligeros hilos. Cada hilo maneja una pequeña parte del trabajo general—como un píxel, una fila de una matriz o un fragmento de un cálculo de red neuronal.
La idea clave: si tu problema puede dividirse en muchas tareas similares e independientes, CUDA puede programar esas tareas eficientemente en los muchos núcleos de la GPU.
La mayoría de la gente no escribe CUDA crudo para IA. Normalmente está debajo de las herramientas que ya usan:
Por eso “soporte CUDA” suele ser una casilla en la planificación de infraestructura de IA: determina qué bloques optimizados puede usar tu stack.
CUDA está fuertemente ligado a las GPUs NVIDIA. Esa integración estrecha es una de las razones por las que es rápido y maduro—pero también significa que mover el mismo código a hardware no‑NVIDIA puede requerir cambios, backends alternativos o diferentes frameworks.
Los modelos de IA parecen complejos, pero gran parte del trabajo pesado se reduce a repetir la misma matemática a escala enorme.
Un tensor es simplemente un arreglo multidimensional de números: un vector (1D), una matriz (2D) o bloques de mayor dimensión (3D/4D+). En redes neuronales, los tensores representan entradas, pesos, activaciones intermedias y salidas.
La operación central es multiplicar y sumar esos tensores—especialmente multiplicación de matrices (y las convoluciones relacionadas). El entrenamiento y la inferencia ejecutan este patrón millones a trillones de veces. Por eso el rendimiento en IA a menudo se mide por la rapidez con la que un sistema puede realizar trabajo denso de multiplicar‑sumar.
Las GPUs fueron construidas para ejecutar muchas operaciones similares en paralelo. En lugar de unos pocos núcleos muy rápidos (diseño típico de CPU), las GPUs tienen muchos núcleos más pequeños que pueden procesar grandes mallas de operaciones a la vez—perfecto para la matemática repetitiva dentro de las cargas tensoriales.
Las GPUs modernas también incluyen unidades especializadas orientadas a este caso de uso exacto. Conceptualmente, estos aceleradores enfocados en tensores realizan los patrones de multiplicar‑sumar comunes en IA de forma más eficiente que los núcleos de propósito general, ofreciendo mayor rendimiento por vatio.
Entrenamiento optimiza los pesos del modelo. Suele estar limitado por el cómputo total y por mover grandes tensores a través de la memoria muchas veces.
Inferencia sirve predicciones. Suele estar limitada por objetivos de latencia, throughput y la rapidez con la que puedes alimentar datos a la GPU sin malgastar ciclos.
Los equipos de IA se preocupan por:
Un “servidor GPU” moderno (a menudo llamado caja GPU) se parece por fuera a un servidor normal, pero por dentro está diseñado para alimentar una o más tarjetas aceleradoras de alto consumo lo más eficientemente posible.
Cada GPU tiene su propia memoria de alta velocidad llamada VRAM. Muchos trabajos de IA no fallan porque la GPU sea “demasiado lenta”: fallan porque el modelo, las activaciones y el tamaño del batch no caben en VRAM.
Por eso verás gente hablando de “GPUs de 80 GB” o “cuántos tokens caben”. Si te quedas sin VRAM, quizá necesites batches más pequeños, menor precisión, fragmentar el modelo o más GPUs.
Poner varias GPUs en una caja ayuda, pero el escalado depende de cuánto necesiten comunicarse las GPUs. Algunas cargas escalan casi de forma lineal; otras topan por sobrecarga de sincronización, duplicación de VRAM o cuellos de carga de datos.
Las GPUs de gama alta pueden consumir cientos de vatios cada una. Un servidor con 8 GPUs puede comportarse más como un calefactor que como un servidor “normal”. Eso implica:
Una caja GPU no es solo “un servidor con una GPU”: es un sistema diseñado para mantener aceleradores alimentados, refrigerados y comunicándose a plena velocidad.
Una GPU solo es tan rápida como el sistema que la rodea. Cuando pasas de “un servidor potente” a “muchas GPUs trabajando juntas”, el factor limitante a menudo deja de ser el cómputo bruto y comienza a ser la rapidez con la que puedes mover datos, compartir resultados y mantener cada GPU ocupada.
Los trabajos de una sola GPU tiran datos del almacenamiento local y se ejecutan. El entrenamiento multi‑GPU (y muchos despliegues de inferencia) intercambian constantemente datos: gradientes, activaciones, parámetros del modelo y resultados intermedios. Si ese intercambio es lento, las GPUs esperan—y el tiempo inactivo de GPU es el más caro.
Dos síntomas comunes de un cuello de botella de red son:
Dentro de un servidor, las GPUs pueden estar conectadas con enlaces muy rápidos y baja latencia para coordinarse sin pasar por rutas más lentas. Entre servidores, los centros de datos usan tejidos de red de alto ancho de banda diseñados para rendimiento predecible bajo carga.
Conceptualmente, piensa en dos capas:
Por eso “número de GPUs” no es suficiente: también necesitas saber cómo se comunican esas GPUs.
Las GPUs no entrenan sobre “archivos”, entrenan sobre flujos de batches. Si la carga de datos es lenta, el cómputo se queda estancado. Los pipelines eficientes suelen combinar:
Un pipeline bien construido puede hacer que las mismas GPUs parezcan dramáticamente más rápidas.
En entornos reales, muchos equipos comparten el mismo clúster. El scheduling decide qué trabajos obtienen GPUs, cuánto tiempo y con qué recursos (CPU, memoria, red). Un buen scheduling reduce la “hambre de GPU” (jobs esperando) y el “desperdicio de GPU” (asignadas pero inactivas). También habilita políticas como colas por prioridad, preempción y dimensionado correcto—crítico cuando las horas de GPU son una partida presupuestaria, no un lujo.
El hardware es solo la mitad de la historia. La verdadera ventaja de NVIDIA es la pila de software que convierte una GPU de un chip rápido en una plataforma usable que los equipos pueden desarrollar, desplegar y mantener.
La mayoría de equipos no escriben código GPU crudo. Montan aplicaciones a partir de bloques preoptimizado: librerías y SDKs que manejan operaciones comunes y costosas. Piénsalos como piezas LEGO preconstruidas para aceleración—álgebra matricial, convoluciones, procesamiento de vídeo, movimiento de datos—para que puedas concentrarte en la lógica de producto en lugar de reinventar kernels de bajo nivel.
Los frameworks de ML populares (para entrenamiento e inferencia) se integran con la pila de NVIDIA para que cuando ejecutas un modelo en GPU, el framework enrute las operaciones clave a estas librerías aceleradas bajo el capó. Desde la perspectiva del usuario puede parecer un simple cambio de dispositivo (“usar GPU”), pero tras ese interruptor hay una cadena de componentes: el framework, el runtime de CUDA y las librerías de rendimiento trabajando juntos.
Como mínimo, gestionas:
Aquí es donde muchos proyectos tropiezan. Drivers, versiones de CUDA y releases de frameworks tienen restricciones de compatibilidad, y desajustes pueden provocar desde ralentizaciones hasta despliegues fallidos. Muchos equipos estandarizan combinaciones “conocidas y seguras”, fijan versiones en contenedores y usan despliegues por etapas (dev → staging → producción). Trata la pila de software GPU como una dependencia de producto, no como una instalación única.
Una vez que tu modelo corre en una GPU, la siguiente pregunta es cómo hacerlo más rápido (o cómo alojar un modelo más grande). Hay dos caminos principales: scale up (más/mejores GPUs en una máquina) y scale out (muchas máquinas trabajando juntas).
Con una GPU, todo es local: el modelo, los datos y la memoria de la GPU. Con varias GPUs empiezas a coordinar trabajo entre dispositivos.
Escalar up típicamente significa pasar a un servidor con 2–8 GPUs conectadas por enlaces de alta velocidad. Esto puede ser una gran mejora porque las GPUs pueden compartir resultados rápidamente y acceder a la misma CPU host y almacenamiento.
Escalar out significa añadir más servidores y conectarlos con redes rápidas. Así es como los entrenamientos alcanzan docenas o miles de GPUs—pero la coordinación se convierte en una preocupación principal.
Data parallel: cada GPU mantiene una copia completa del modelo, pero cada una entrena con una porción diferente de los datos. Después de cada paso, las GPUs “acuerdan” los pesos actualizados intercambiando gradientes. Es el punto de partida más común porque es fácil de entender.
Model parallel: el propio modelo se divide entre GPUs porque es demasiado grande (o demasiado lento) para caber en una sola. Las GPUs deben comunicarse durante las pasadas hacia adelante y hacia atrás, no solo al final de un paso. Esto permite modelos más grandes, pero suele aumentar la comunicación.
Muchos sistemas reales combinan ambos: model parallel dentro de un servidor, data parallel entre servidores.
Más GPUs añaden más “tiempo hablando”. Si la carga es pequeña o la red es lenta, las GPUs pueden quedar inactivas esperando actualizaciones. Verás rendimientos decrecientes cuando:
Puede que necesites multi‑GPU o un clúster cuando:
En ese punto, la “pila” deja de ser solo GPUs y pasa a incluir interconectores rápidos, redes y scheduling—porque escalar es tanto coordinación como cómputo bruto.
La computación acelerada no es un truco “detrás de cámaras” reservado a laboratorios. Es una de las razones por las que muchos productos cotidianos se sienten instantáneos, fluidos y cada vez más inteligentes—porque ciertas cargas funcionan mucho mejor cuando miles de pequeñas operaciones se ejecutan en paralelo.
La mayoría de la gente nota el lado de serving: asistentes de chat, generadores de imágenes, traducción en tiempo real y funciones “inteligentes” en apps. Detrás, las GPUs impulsan dos fases:
En producción, esto se traduce en respuestas más rápidas, mayor throughput (más usuarios por servidor) y la posibilidad de ejecutar modelos más grandes o capaces dentro de un presupuesto de centro de datos.
Plataformas de streaming y apps de vídeo usan aceleración para tareas como codificación, decodificación, upscaling, eliminación de fondo y efectos. Herramientas creativas la usan para reproducción en la línea de tiempo, corrección de color, renderizado 3D y funciones potentes impulsadas por IA (reducción de ruido, relleno generativo, transferencia de estilo). El resultado práctico es menos esperas y más retroalimentación en tiempo real al editar.
La computación acelerada se usa mucho en simulaciones donde repites la misma matemática sobre grandes rejillas o partículas: modelos meteorológicos y climáticos, dinámica de fluidos computacional, dinámica molecular y validación de diseño de ingeniería. Ciclos de simulación más cortos pueden traducirse en I+D más rápido, más iteraciones de diseño y resultados de mayor calidad.
Recomendaciones, ranking de búsqueda, optimización de anuncios y detección de fraude a menudo necesitan procesar grandes flujos de eventos rápidamente. Las GPUs pueden acelerar partes del procesamiento de características y la ejecución del modelo para que las decisiones ocurran mientras el usuario sigue en la página.
No todo pertenece a una GPU. Si tu carga es pequeña, con muchas bifurcaciones o dominada por lógica secuencial, una CPU puede ser más simple y barata. La computación acelerada brilla cuando puedes ejecutar mucha matemática similar a la vez—o cuando la latencia y el throughput moldean directamente la experiencia del producto.
Un apunte práctico: a medida que más equipos construyen funciones impulsadas por IA, el cuello de botella ya no suele ser “¿podemos escribir CUDA?” sino “¿podemos lanzar la app e iterar de forma segura?”. Plataformas como Koder.ai son útiles aquí: puedes prototipar y desplegar aplicaciones web/back‑end/móvil mediante un flujo de trabajo guiado por chat, e integrar servicios de inferencia respaldados por GPU cuando necesites aceleración—sin reconstruir todo tu pipeline de entrega.
Comprar “una GPU” para IA es en realidad comprar una pequeña plataforma: cómputo, memoria, red, almacenamiento, energía, refrigeración y soporte de software. Un poco de estructura al principio te evita sorpresas dolorosas cuando los modelos crecen o el uso escala.
Empieza por lo que ejecutarás con más frecuencia—entrenamiento, fine‑tuning o inferencia—y los tamaños de modelo que esperas en los próximos 12–18 meses.
Una GPU potente puede rendir por debajo en una caja desajustada. Costes ocultos comunes:
Un enfoque híbrido es común: capacidad base on‑prem y bursting a la nube para picos de entrenamiento.
Pregunta a proveedores (o a tu equipo de plataforma interno):
Trata las respuestas como parte del producto: la mejor GPU en papel no es la mejor plataforma si no puedes alimentarla, refrigerarla o mantenerla con datos.
La computación acelerada tiene un claro potencial, pero no es “rendimiento gratis”. Las decisiones sobre GPUs, software y operaciones pueden crear restricciones de larga duración—especialmente cuando un equipo estandariza una pila.
CUDA y el ecosistema de librerías de NVIDIA pueden hacer a los equipos productivos rápido, pero la misma conveniencia puede reducir la portabilidad. Código que depende de kernels específicos de CUDA, patrones de gestión de memoria o librerías propietarias puede requerir reescritura para moverse a otros aceleradores.
Un enfoque práctico es separar “lógica de negocio” de “lógica de acelerador”: mantener el código de modelo, preprocesado y orquestación lo más portable posible, e aislar kernels GPU personalizados detrás de una interfaz limpia. Si la portabilidad importa, valida cargas críticas en al menos una ruta alternativa desde temprano (aunque sea más lenta), para entender el coste real de cambiar.
El suministro de GPUs puede ser volátil y los precios se mueven con la demanda. El coste total también es más que el hardware: energía, refrigeración, espacio en rack y tiempo de personal pueden dominar.
La energía es una restricción de primera clase. Entrenar más rápido es bueno, pero si duplica el consumo sin mejorar el tiempo hasta resultado, puede salir más caro. Mide métricas como coste por entrenamiento, tokens por julio y utilización—no solo “horas de GPU”.
Cuando varios equipos comparten GPUs, la higiene básica importa: límites fuertes de tenancy, acceso auditado, drivers parcheados y manejo cuidadoso de pesos de modelos y datasets. Prefiere primitivas de aislamiento que soporte tu plataforma (contenedores/VMs, credenciales por trabajo, segmentación de red) y trata los nodos GPU como activos de alto valor—porque lo son.
Espera avances en tres áreas: mayor eficiencia (rendimiento por vatio), redes más rápidas entre GPUs y nodos, y capas de software más maduras que reduzcan la fricción operativa (profiling, scheduling, reproducibilidad y compartición multi‑tenant más segura).
Si vas a adoptar computación acelerada, empieza con una o dos cargas representativas, mide coste y latencia de extremo a extremo y documenta supuestos de portabilidad. Luego construye un pequeño “camino dorado” (imágenes estándar, drivers, monitorización y controles de acceso) antes de escalar a más equipos.
Para planificación relacionada, consulta /blog/choosing-gpus-and-platforms y /blog/scaling-up-and-scaling-out.
La computación acelerada significa ejecutar las “operaciones matemáticas pesadas y repetitivas” en un procesador especializado (habitualmente una GPU) en lugar de obligar a una CPU de propósito general a hacerlo todo.
En la práctica, la CPU orquesta la aplicación y el flujo de datos, mientras la GPU ejecuta un gran número de operaciones similares en paralelo (por ejemplo, multiplicaciones de matrices).
Las CPUs están optimizadas para el control de flujo: muchas bifurcaciones, cambio de tareas y ejecución del sistema operativo.
Las GPUs están optimizadas para rendimiento (throughput): aplicar la misma operación sobre grandes volúmenes de datos a la vez. Muchos trabajos de IA, vídeo y simulación se ajustan a ese patrón paralelo, por eso las GPUs pueden ser mucho más rápidas para esas partes del trabajo.
No: en la mayoría de sistemas ambos coexisten.
Si la CPU, el almacenamiento o la red no pueden seguir el ritmo, la GPU se queda inactiva y no obtendrás la aceleración esperada.
Suelen referirse a tres capas trabajando juntas:
CUDA es la plataforma de software de NVIDIA que permite ejecutar cómputo de propósito general en GPUs NVIDIA.
Incluye el modelo de programación (kernels/hilos), la cadena de compilación, el runtime y los drivers, además de un gran ecosistema de bibliotecas para que normalmente no tengas que escribir CUDA crudo para operaciones comunes.
Un kernel es una función que lanzas para que se ejecute muchas veces en paralelo.
En lugar de llamarla una vez como una función en CPU, la lanzas a miles o millones de ligeros hilos, y cada hilo maneja una pequeña porción del trabajo (un elemento, un píxel, una fila, etc.). La GPU programa esos hilos sobre sus muchos núcleos para maximizar el rendimiento.
Porque gran parte del trabajo costoso se reduce a álgebra lineal sobre tensores—especialmente patrones de multiplicar‑sumar densos como la multiplicación de matrices y las convoluciones.
Las GPUs están diseñadas para ejecutar enormes cantidades de operaciones aritméticas similares en paralelo, y las GPUs modernas incluyen unidades especializadas para estos patrones tensoriales para aumentar el rendimiento por vatio.
Entrenamiento suele estar limitado por el cómputo total y por mover grandes tensores repetidamente a través de la memoria (y por la comunicación si es distribuido).
Inferencia suele estar limitada por objetivos de latencia, throughput y el movimiento de datos: mantener la GPU ocupada mientras se cumplen los tiempos de respuesta. Las optimizaciones (batching, cuantización, mejores pipelines) difieren bastante entre ambos casos.
Porque la VRAM limita lo que puede residir en la GPU a la vez: pesos del modelo, activaciones y datos del batch.
Si te quedas sin VRAM, normalmente tienes que:
Muchos proyectos alcanzan límites de memoria antes que límites de cómputo bruto.
Evalúa la plataforma completa, no solo los picos de cómputo:
La sección de checklist del post es un buen punto de partida y puedes comparar las decisiones en /blog/choosing-gpus-and-platforms y /blog/scaling-up-and-scaling-out.
