CPU vs GPU para IA: por qué todo el mundo usa GPUs (y por qué eso podría cambiar)

La obsesión por la GPU

Habla con cualquiera sobre la ejecución de IA y te dirán: "Necesitas una GPU. Las CPU son demasiado lentas. Todo el mundo usa GPU".

Y tienen razón. En su mayoría. Las GPU dominan la IA por buenas razones. Pero la historia no es tan simple.

Entender por qué ganaron las GPU, para qué son realmente buenas las CPU y por qué el equilibrio podría estar cambiando es importante. Especialmente si eres tú quien paga las facturas. O las facturas de tu proveedor de electricidad. O te preguntas por qué tu centro de datos necesita su propia subestación eléctrica.

La sabiduría convencional dice: las redes neuronales de punto flotante necesitan un paralelismo masivo, las GPU proporcionan un paralelismo masivo, por lo tanto, las GPU ganan. Pero eso es solo la mitad de la historia. La otra mitad implica lo que sucede cuando cambias las matemáticas.

Qué son realmente las CPU y las GPU

Empecemos por lo básico:

CPU (Unidad Central de Procesamiento):

El cerebro de tu ordenador. Diseñada para tareas de propósito general. Ejecuta tu sistema operativo. Abre archivos. Gestiona la memoria. Ejecuta programas. Hace un poco de todo.

Las CPU modernas tienen de 8 a 64 núcleos. Cada núcleo es potente. Puede manejar lógica compleja. Ramificaciones. Tareas secuenciales. Excelente para hacer diferentes cosas rápidamente. Piensa en una CPU como un pequeño equipo de ingenieros altamente cualificados, cada uno puede resolver problemas complejos de forma independiente.

GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico):

Originalmente construida para gráficos. Renderizar escenas 3D requiere la misma matemática simple en millones de píxeles simultáneamente. Las GPU sobresalen en esto: operaciones simples, paralelismo masivo.

Las GPU modernas tienen miles de núcleos. Cada núcleo es más simple que un núcleo de CPU. ¿Pero miles de ellos trabajando juntos? Enorme rendimiento computacional para tareas paralelas. Piensa en una GPU como una fábrica con miles de trabajadores, cada uno haciendo una tarea simple muy rápidamente.

Esa es la diferencia fundamental: las CPU son generalistas versátiles. Las GPU son procesadores paralelos especializados.

Aquí tienes una comparación visual:

Por qué las GPU dominan la IA

Las cargas de trabajo de IA, especialmente las redes neuronales, son vergonzosamente paralelas. He aquí por qué las GPU ganan:

Multiplicación de matrices en todas partes:

Las redes neuronales son principalmente multiplicaciones de matrices. Multiplicar la entrada por los pesos. Millones de multiplicaciones. Todas independientes. Perfectas para el procesamiento paralelo.

GPU: Realiza todas las multiplicaciones simultáneamente en miles de núcleos. Rápido.

CPU: Realiza multiplicaciones secuencialmente o en un número limitado de núcleos. Mucho más lento.

Ejemplo: Una sola capa en un modelo de lenguaje grande podría multiplicar una matriz de 1024×4096 por una matriz de 4096×1024. Eso son más de 4 mil millones de operaciones de multiplicación-suma. En una GPU con núcleos tensoriales, esto lleva milisegundos. En una CPU, segundos. La brecha es masiva.

Misma operación, datos diferentes:

Cada neurona realiza la misma operación: multiplicación-suma. Solo que con datos diferentes. Esto se llama SIMD (Single Instruction, Multiple Data). Las GPU están construidas para esto.

GPU: Una instrucción transmitida a miles de núcleos. Cada uno la aplica a datos diferentes. Eficiente.

CPU: Puede hacer SIMD con instrucciones vectoriales (AVX-512), pero solo en anchos pequeños (8-16 operaciones). No escala como las GPU.

Es como dar la misma receta a mil cocineros frente a ocho cocineros. Los mil cocineros terminan sus platos simultáneamente. Los ocho cocineros tienen que trabajar en lotes. Matemáticas simples.

Ancho de banda de memoria:

La IA necesita mover enormes cantidades de datos. Miles de millones de pesos. Miles de millones de activaciones. El ancho de banda de la memoria importa.

GPU: Arquitectura de memoria optimizada. Memoria de alto ancho de banda (HBM). Diseñada para cargas de trabajo intensivas en datos. Cientos de GB/s.

CPU: Menor ancho de banda de memoria. Optimizada para la latencia, no para el rendimiento. Decenas de GB/s.

Piensa en ello como tuberías de agua. Las GPU tienen tuberías enormes que pueden mover grandes cantidades de datos rápidamente. Las CPU tienen tuberías más estrechas optimizadas para un acceso rápido a cantidades más pequeñas de datos. Para el tsunami de datos de la IA, quieres las tuberías más grandes.

Hardware especializado:

Las GPU modernas tienen núcleos tensoriales. Hardware específicamente para la multiplicación de matrices. Extremadamente rápido para cargas de trabajo de IA.

La NVIDIA A100, por ejemplo, ofrece hasta 624 TFLOPS de rendimiento FP16 con sus núcleos tensoriales de tercera generación. La H200 empuja aún más alto con memoria HBM3e mejorada. Estas no son solo rápidas, están construidas específicamente para las operaciones exactas que necesitan las redes neuronales.

Las CPU son de propósito general. No tienen hardware de IA especializado (en su mayoría). Hacen todo bien, nada excepcional.

Para las redes neuronales tradicionales con operaciones de punto flotante, las GPU son de 10 a 100 veces más rápidas que las CPU. La brecha es real.

Para qué son realmente buenas las CPU

Las CPU no son inútiles para la IA. Sobresalen en diferentes cosas:

Lógica compleja y ramificaciones:

Las CPU manejan bien la lógica condicional. If-then-else. Sentencias switch. Flujo de control complejo. Las GPU tienen dificultades con esto. Las ramificaciones causan divergencia, matando el paralelismo.

Para tareas de IA con mucha lógica condicional, las CPU pueden competir.

Imagina una GPU con miles de núcleos tratando de ejecutar diferentes rutas de código. La mitad de los núcleos quieren ir a la izquierda, la mitad quieren ir a la derecha. La GPU tiene que ejecutar ambas rutas y enmascarar los resultados. Desperdicio. Una CPU simplemente ejecuta la ruta que necesita. Eficiente para la lógica de ramificación.

Inferencia de baja latencia:

Para modelos pequeños con requisitos de latencia estrictos, las CPU ganan. Sin sobrecarga de transferencia de datos. Sin inicialización de GPU. Solo ejecución inmediata.

Dispositivos de borde, sistemas en tiempo real, aplicaciones interactivas. La inferencia de CPU es práctica.

Solo la transferencia PCIe puede añadir de 1 a 10 milisegundos. Para un modelo que se ejecuta en 2 milisegundos, esa sobrecarga es inaceptable. Las CPU se ejecutan inmediatamente. Latencia de transferencia cero. Esto importa para aplicaciones responsivas.

Operaciones enteras y binarias:

Las CPU son excelentes en matemáticas enteras. Operaciones de bits. Operaciones lógicas. Estas son operaciones fundamentales de la CPU, optimizadas durante décadas.

Para redes neuronales binarias o modelos cuantificados en enteros, la brecha CPU-GPU se reduce drásticamente.

Las puertas XNOR han estado en las CPU desde su inicio. El conteo de bits (popcount) es una instrucción de un solo ciclo en las CPU modernas. Estas operaciones son tan fundamentales que los ingenieros de silicio las optimizaron implacablemente. Cuando tu modelo de IA utiliza estas operaciones primitivas en lugar de la multiplicación-suma de punto flotante, de repente las décadas de optimización de la CPU importan más que los núcleos paralelos de la GPU.

Disponibilidad general:

Cada dispositivo tiene una CPU. No todos los dispositivos tienen una GPU. Para la implementación en todas partes, las CPU son la única opción universal.

Teléfonos, dispositivos IoT, sistemas embebidos. La inferencia de CPU es a menudo la única opción.

Europa tiene estrictos requisitos de residencia de datos bajo el GDPR. Ejecutar IA localmente en CPU evita las dependencias de la nube y las complicaciones de la transferencia de datos transfronteriza. El teléfono de tu usuario ya tiene una CPU. No se necesita hardware adicional. No hay datos que salgan del dispositivo. Cumplimiento resuelto.

El cambio de juego de las redes neuronales binarias

Aquí es donde se pone interesante. ¿Recuerdas esas operaciones binarias para las que las CPU son buenas?

Las redes neuronales binarias usan XNOR y popcount en lugar de la multiplicación-suma de punto flotante. Estas son operaciones nativas de la CPU. Extremadamente rápidas en las CPU.

La matemática es elegante: en lugar de multiplicar números de punto flotante de 32 bits, comparas valores de 1 bit con XNOR, luego cuentas los bits coincidentes con popcount. La misma comparación lógica, implementación mucho más simple. Y las CPU han estado haciendo esto desde la década de 1970.

Rendimiento de la CPU con redes binarias:

Para redes binarias, las CPU pueden igualar o superar el rendimiento de la GPU. ¿Por qué?

XNOR y popcount son baratos en las CPU. 6 transistores para XNOR. Operaciones de un solo ciclo. Sin sobrecarga de punto flotante.

Las GPU están optimizadas para punto flotante. Sus núcleos tensoriales no ayudan con las operaciones binarias. La especialización se convierte en una limitación.

Es como llevar un coche de Fórmula Uno a una carrera de rally. Claro, es rápido en pistas lisas. Pero cuando el terreno cambia, la máquina de carreras especializada lucha mientras el versátil coche de rally sobresale. Las operaciones binarias cambiaron el terreno.

El enfoque Dweve:

Nuestro sistema Loom funciona significativamente más rápido en CPU en comparación con los modelos transformadores en GPU. No porque tengamos magia. Sino porque las operaciones binarias se adaptan mejor a las CPU que el punto flotante a ellas.

XNOR-popcount es lo que las CPU fueron diseñadas para hacer. Operaciones lógicas. Conteo de bits. Rápido.

Esto no es teórico. Es medible. Las redes binarias cambian fundamentalmente la ecuación del hardware. Cuando puedes activar solo 4-8 expertos de 456 opciones disponibles usando restricciones binarias, y cada experto es de 64-128MB de reglas lógicas puras, las CPU manejan esto de manera brillante. No se necesita aritmética de punto flotante. Solo operaciones de bits rápidas y eficientes.

Consumo de energía (el coste oculto)

El rendimiento no lo es todo. El consumo de energía importa. Especialmente en Europa, donde los costes de energía son altos y las regulaciones de sostenibilidad son estrictas.

Consumo de energía de la GPU:

Las GPU de IA de gama alta consumen de 300 a 700 vatios. Bajo carga, constantemente. Durante horas o días durante el entrenamiento.

Los centros de datos llenos de GPU consumen megavatios. Centrales eléctricas de electricidad. Enormes requisitos de refrigeración. El coste operativo es masivo.

Se proyecta que los futuros procesadores de IA consuman hasta 15.360 vatios cada uno. Eso no es un error tipográfico. Quince kilovatios. Por chip. Necesitarás soluciones de refrigeración exóticas e infraestructura de energía dedicada. La Directiva de Eficiencia Energética de la UE exige que los centros de datos con una potencia superior a 500 kilovatios informen sobre el consumo de energía. Con GPU como estas, alcanzarás ese umbral rápidamente.

Consumo de energía de la CPU:

Las CPU modernas consumen de 50 a 150 vatios bajo cargas de trabajo de IA. Mucho menos que las GPU.

Para la inferencia, especialmente la implementación en el borde, la eficiencia energética importa. Duración de la batería. Límites térmicos. Costes operativos.

AMD anunció recientemente que logrará una mejora de 20 veces en la eficiencia energética a escala de rack para sistemas de IA para 2030, superando las tendencias de la industria en casi 3 veces. Pero incluso con estas mejoras, las GPU siguen consumiendo mucha energía en comparación con las CPU para muchas cargas de trabajo.

Ventaja de las operaciones binarias:

Las operaciones binarias consumen mucha menos energía que el punto flotante. Circuitos más simples. Menos actividad de conmutación. Menor energía por operación.

En CPU con redes binarias: 96% de reducción de energía en comparación con las redes de punto flotante de GPU. Misma tarea. Fracción de la energía.

Esto importa para la sostenibilidad. Para los costes operativos. Para las restricciones de implementación. Cuando los costes de electricidad europeos se encuentran entre los más altos a nivel mundial, ejecutar IA en CPU con operaciones binarias no solo es eficiente, sino que es económicamente sensato. Tu contable apreciará las facturas de energía más bajas. Tu responsable de sostenibilidad apreciará la reducción de la huella de carbono.

Consideraciones de coste (la realidad empresarial)

El hardware cuesta dinero. Seamos específicos:

• Costes de GPU: Las GPU de IA de gama alta cuestan decenas de miles por unidad. El alquiler de centros de datos varía, pero se suma rápidamente. Entrenar modelos grandes requiere cientos de GPU durante semanas. La factura asciende a millones.
• Costes de CPU: Las CPU de gama alta cuestan miles, no decenas de miles. Mucho más baratas. Ya están en todos los servidores. No se necesita una compra de hardware adicional.
• TCO (Coste Total de Propiedad): Las GPU requieren coste de hardware más consumo de energía más refrigeración más infraestructura especializada. Alto TCO.

CPU: Menor coste de hardware más menor consumo de energía más infraestructura estándar. Menor TCO.

Para la inferencia a escala, especialmente con redes binarias, las CPU pueden ser más rentables. La brecha de rendimiento se cierra, la brecha de costes se amplía a favor de la CPU.

Aquí hay un ejemplo práctico: Ejecutar inferencia para un millón de solicitudes por día. En GPU con modelos de punto flotante, es posible que necesites servidores GPU dedicados, infraestructura de refrigeración y presupuestos de energía sustanciales. En CPU con redes binarias, puedes usar la infraestructura de servidor existente, refrigeración estándar y una fracción de la energía. Mismas capacidades, economía muy diferente.

Las empresas europeas se enfrentan a una consideración adicional: la soberanía del hardware. La mayoría de las GPU de IA de gama alta provienen de fabricantes estadounidenses. Las dependencias de la cadena de suministro crean riesgos. Las CPU ofrecen opciones de abastecimiento más diversas, incluidos fabricantes europeos. Cuando las tensiones geopolíticas afectan el suministro de chips, tener alternativas importa.

Cuándo usar cada uno

La elección correcta depende de tu caso de uso:

Usa GPU cuando:

Entrenando grandes modelos de punto flotante. El rendimiento es crítico. El presupuesto lo permite. La energía no está restringida. Arquitecturas de redes neuronales tradicionales.

Las GPU sobresalen aquí. Sin duda. Si estás entrenando un modelo transformador de 70 mil millones de parámetros, las GPU son tus amigas. Su arquitectura paralela y sus núcleos tensoriales las convierten en la opción obvia para multiplicaciones masivas de matrices de punto flotante.

Usa CPU cuando:

Ejecutando inferencia en el borde. La energía es limitada. El coste importa. Los requisitos de latencia son estrictos. Modelos binarios o cuantificados. Implementación en todas partes.

Las CPU tienen sentido. A menudo la única opción.

También considera las CPU cuando necesites cumplimiento del GDPR con procesamiento local, cuando estés implementando en hardware diverso sin disponibilidad de GPU, cuando la eficiencia energética importa más que el rendimiento bruto, o cuando estés usando redes neuronales binarias que aprovechan las fortalezas de la CPU.

El enfoque híbrido:

Entrena en GPU (si usas punto flotante). Implementa en CPU (usando versiones binarias/cuantificadas). Lo mejor de ambos mundos.

O entrena redes binarias en CPU desde el principio. Omite las GPU por completo. Este es el enfoque Dweve.

No hay una respuesta universal. El dogma de "necesitas una GPU" ignora los matices. Tu carga de trabajo, entorno de implementación, restricciones presupuestarias y elecciones arquitectónicas importan. Toma una decisión informada, no una reflexiva.

El futuro (evolución del hardware)

El panorama del hardware está cambiando:

Chips de IA especializados:

TPU (Google). Motores neuronales (Apple). ASICs personalizados. Optimizados para cargas de trabajo de IA específicas. Ni CPU pura ni GPU pura.

Estos podrían dominar nichos específicos. Pero las CPU y GPU siguen siendo de propósito general. Y los chips especializados conllevan riesgos de dependencia del proveedor. Cuando Google controla las TPU y Apple controla los motores neuronales, dependes de sus hojas de ruta y precios. Las empresas europeas deberían considerar estas implicaciones de soberanía.

Extensiones de IA de CPU:

Intel AMX (Advanced Matrix Extensions). ARM SVE2. Extensiones vectoriales RISC-V. Las CPU añaden instrucciones específicas de IA.

La brecha CPU-GPU para la IA se está reduciendo. Especialmente para operaciones enteras y binarias.

Estas extensiones aportan aceleración de la multiplicación de matrices directamente a las CPU. No tan potentes como las GPU dedicadas para punto flotante, pero suficientes para muchas cargas de trabajo. Y vienen de serie, no se requiere hardware adicional.

Arquitecturas energéticamente eficientes:

A medida que aumentan los costes de energía, la eficiencia importa más que el rendimiento bruto. Operaciones binarias. Chips neuromórficos. Computación analógica.

El futuro favorece la eficiencia. Las CPU con operaciones binarias se ajustan mejor a esta tendencia que el punto flotante de GPU que consume mucha energía.

Los precios de la energía europeos y las regulaciones de sostenibilidad aceleran este cambio. Cuando pagas tarifas premium por la electricidad y te enfrentas a mandatos de reducción de carbono, la eficiencia no es opcional. Es obligatoria. El hardware que hace más con menos energía gana.

Crecimiento de la computación de borde:

La IA se mueve de la nube al borde. Teléfonos. Coches. Dispositivos IoT. Estos tienen CPU, no GPU.

La IA eficiente en CPU se vuelve obligatoria, no opcional.

La Ley de IA de la UE enfatiza el procesamiento local para ciertas aplicaciones. La computación de borde con IA basada en CPU se alinea perfectamente con estos requisitos regulatorios. Los datos permanecen locales. El procesamiento ocurre localmente. El cumplimiento es más simple.

Números de rendimiento en el mundo real

Seamos específicos con mediciones reales:

Redes neuronales de punto flotante:

GPU: 100-300 TFLOPS (billones de operaciones de punto flotante por segundo). Modelos de gama alta como la A100 alcanzan los 624 TFLOPS para FP16. La nueva H200 empuja aún más alto.

CPU: 1-5 TFLOPS

Ganador: GPU (20-100× más rápida)

La brecha es innegable. Para las redes neuronales tradicionales, las GPU dominan. Por eso todo el mundo asumió que se necesitan GPU para la IA. Durante una década, tuvieron razón.

Redes neuronales binarias:

GPU: Limitada por la falta de hardware especializado. Utiliza INT8 o kernels personalizados. Quizás 10-30× más rápida que la CPU para operaciones binarias.

CPU: XNOR y popcount son nativos. Extremadamente rápidos. Paralelos en todos los núcleos con AVX-512.

Ganador: La CPU puede igualar o superar a la GPU (Dweve Loom: 40× más rápido en CPU vs transformadores en GPU)

Esta inversión no es magia. Es la matemática que se encuentra con el diseño de hardware. Las operaciones binarias aprovechan las fortalezas de la CPU de la misma manera que la multiplicación de punto flotante aprovecha las fortalezas de la GPU.

Latencia:

GPU: Sobrecarga de transferencia PCIe. 1-10ms solo para el movimiento de datos.

CPU: Cero sobrecarga de transferencia. Inferencia de sub-milisegundos posible.

Ganador: CPU para aplicaciones de baja latencia

Esa sobrecarga de PCIe es fija. Ninguna cantidad de optimización la elimina. Para aplicaciones en tiempo real donde cada milisegundo importa, las CPU ganan por diseño.

Eficiencia energética (operaciones por vatio):

GPU: ~500-1000 GFLOPS/W (punto flotante)

CPU: ~100-200 GFLOPS/W (punto flotante)

Ganador: GPU para punto flotante

Las operaciones binarias cambian esto:

CPU con binario: 10-50× mejor ops/vatio que GPU con punto flotante

Ganador: CPU con operaciones binarias

Cuando los costes de electricidad europeos son 3-4 veces más altos que en EE. UU., estas diferencias de eficiencia se traducen directamente en costes operativos. El caso de negocio para la IA basada en CPU se vuelve convincente rápidamente.

Lo que necesitas recordar

Si no te quedas con nada más de esto, recuerda:

• 1. Las GPU dominan la IA de punto flotante. Paralelismo de multiplicación de matrices. Núcleos tensoriales especializados. 20-100 veces más rápidas que las CPU para redes neuronales tradicionales. Para cargas de trabajo de punto flotante, son la elección clara.
• 2. Las CPU sobresalen en diferentes cosas. Lógica compleja. Baja latencia. Operaciones enteras/binarias. Disponibilidad universal. Procesamiento local compatible con GDPR.
• 3. Las redes binarias cambian la ecuación. XNOR y popcount son operaciones nativas de la CPU. Las CPU pueden igualar o superar el rendimiento de la GPU para la IA binaria. El cambio matemático favorece la arquitectura de la CPU.
• 4. El consumo de energía importa cada vez más. GPU: 300-700W hoy, hasta 15.360W proyectados. CPU: 50-150W. Operaciones binarias: 96% de reducción de energía. Con los costes de energía europeos y los mandatos de sostenibilidad, la eficiencia no es opcional.
• 5. El coste no es solo hardware. Energía. Refrigeración. Infraestructura. Soberanía de la cadena de suministro. El TCO importa. Las CPU suelen ser más baratas para la inferencia a escala, especialmente con redes binarias.
• 6. Elige en función de la carga de trabajo, no del dogma. ¿Entrenar grandes modelos de punto flotante? GPU. ¿Inferencia en el borde? CPU. ¿Redes binarias? CPU. ¿Cumplimiento del GDPR? CPU. Los enfoques híbridos también funcionan.
• 7. El futuro favorece la eficiencia. Computación de borde. Aumento de los costes de energía. Regulaciones de sostenibilidad de la UE. Requisitos de la Ley de IA. Las arquitecturas amigables con la CPU están ascendiendo, no disminuyendo.

Conclusión

Las GPU ganaron la primera ronda de la IA porque las redes neuronales fueron diseñadas para operaciones de punto flotante y paralelismo masivo. Las GPU fueron construidas exactamente para eso. Una década de dominio creó la suposición de que la IA requiere GPU. Para cargas de trabajo de punto flotante, esto sigue siendo cierto.

Pero la IA está evolucionando. Redes binarias. Cuantificación entera. Arquitecturas eficientes. Estas favorecen a las CPU. Los fundamentos matemáticos cambiaron, y con ellos, el hardware óptimo.

La narrativa de "necesitas una GPU" está desactualizada para muchos casos de uso. ¿Inferencia en el borde? ¿Redes binarias? ¿Implementación sensible al coste? ¿Cumplimiento del GDPR? Las CPU son competitivas. A menudo superiores.

El panorama del hardware está cambiando. Chips especializados emergentes. Extensiones de IA de CPU llegando. El monopolio de la GPU está terminando. Las empresas europeas tienen ventajas particulares en este cambio: las estrictas regulaciones de protección de datos favorecen el procesamiento local de la CPU, los altos costes de energía recompensan la eficiencia y las preocupaciones sobre la soberanía del hardware benefician el abastecimiento diverso de CPU.

Comprender lo que cada procesador hace bien te ayuda a elegir correctamente. No basado en el bombo. Basado en tus requisitos reales. Rendimiento, energía, coste, restricciones de implementación, cumplimiento normativo.

Las GPU todavía dominan el entrenamiento de grandes modelos de punto flotante. ¿Pero la inferencia? ¿La implementación? ¿La computación de borde? El equilibrio está cambiando. Y las operaciones binarias en las CPU están liderando ese cambio. La próxima década de la IA no se parecerá a la anterior. El hardware que parecía esencial podría ser opcional. El hardware que parecía insuficiente podría ser ideal.

Tu elección no es GPU o CPU. Es entender qué carga de trabajo se adapta a qué hardware. Y cada vez más, esa comprensión apunta hacia las CPU para más casos de uso de lo que sugiere la sabiduría convencional.

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