Uno de ellos es el consumo de energía increíblemente alto que implica la lectura y decodificación de instrucciones y la lectura y escritura de registros, en comparación con la potencia utilizada en el trabajo útil real de agregar, multiplicar o realizar operaciones bit a bit. Incluso en aplicaciones integradas de baja potencia, el silicio alrededor de la ALU usa la mayor cantidad de energía.
Otra desventaja es la gran complejidad y el mal rendimiento para aplicaciones especializadas. Hay una razón por la cual las GPU florecieron de la misma manera que lo hicieron a fines de los 90 y principios de los 2000. El público exigía gráficos cada vez más bonitos en los juegos, pero no había forma de que la CPU pudiera darnos los píxeles que queríamos. Por lo tanto, la industria creó ASIC especializados cada vez más potentes, creados simplemente para procesar números de coma flotante y brindarnos los mejores gráficos.
A modo de comparación, en 2012 compré un Intel Core i7 860 y un Nvidia gtx 460. Se dice que la CPU usa alrededor de 80W, mientras que la tarjeta gráfica alcanza los 200W. La CPU puede realizar un seguimiento de 8 subprocesos a la vez y trabajar en 4 de ellos al mismo tiempo. Tiene un circuito muy sofisticado que intenta minimizar la latencia de la computación, utilizando muchas capas de cachés y reprogramación de instrucciones y varias tuberías internas concurrentes para lograr esto. Pero en términos de potencia bruta, solo puede hacer alrededor de 100 GFLOPS.
- ¿Cuáles son algunas buenas referencias para aprender sobre los diferentes tipos de técnicas de desarrollo ágil y cómo / cuándo aplicar cada una?
- ¿Puede un modelo de aprendizaje automático utilizar múltiples algoritmos como la regresión logística, las redes neuronales y los árboles de decisión al mismo tiempo?
- ¿Debo comprar un Macbook Pro si mi presupuesto realmente se está estirando para obtener uno?
- ¿Qué debo tener en cuenta al construir una computadora?
- ¿Cómo describirías a los miembros de la facultad en el departamento de CS de tu universidad?
Por el contrario, el GTX 460 tiene circuitos menos sofisticados, pero muchos más procesadores concurrentes. No se centra en el cálculo de baja latencia, sino en el alto rendimiento. Puede hacer aproximadamente 1 TFLOP, 10 veces más que la CPU, pero solo un poco más del doble del consumo de energía.
En general, cuanto más general es la computadora, más potencia utiliza en comparación con el hardware especializado. Dicho esto, es mucho más barato perfeccionar las computadoras de uso general, por complicadas que sean, y luego desarrollar software especializado para ejecutarlas en lugar de crear hardware especializado (a menos que realmente necesite velocidad, como en los interruptores de alto rendimiento). Las GPU también se convirtieron más en CPU de uso general con el tiempo, a medida que aumentó la complejidad del software gráfico.
