AMD Instinct es una línea de GPU profesionales que AMD presentó en 2016. Es la marca de AMD de las GPU profesionales y sucesora de FirePro (2016). En comparación con la marca Radeon de consumidores/jugadores convencionales, la línea Instinct potencia el aprendizaje profundo, las redes neuronales artificiales y las aplicaciones de computación/GPUGPU de alto rendimiento.
Compite directamente con las tarjetas Ada o Ampere de NVIDIA, Xeon Phi y la próxima línea Intel Xe de aprendizaje automático y GPUGPU. AMD eliminó la marca Radeon de su nombre antes del lanzamiento de MI100 en noviembre de 2020. La familia Instinct pasó a llamarse AMD Radeon Instinct antes de ser rebautizada como AMD Radeon Instinct. El liderazgo actual de AMD en la lista de superordenadores Green500, Frontier, con más del 50% de los cuatro primeros puestos, incluye los actuales más rápidos del mundo, Los superordenadores basados en CPUs AMD y GPUs AMD Instinct ocupan actualmente el primer puesto.
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¿Qué es GPGPU?
GPGPU son las siglas de General-purpose GPU (computación de propósito general en procesadores gráficos), y es un término que se utiliza para describir un hardware especial diseñado pensando en los juegos de ordenador. Estos procesadores gráficos suelen ser más rápidos que el típico procesador, lo que significa que pueden utilizarse para renderizar los gráficos del juego a una velocidad y calidad mucho mayores. Las GPGPU son cada vez más comunes por su capacidad de ofrecer un alto rendimiento. También son populares porque permiten hacer cosas que de otro modo serían imposibles con procesadores más convencionales. Por ejemplo, las GPGPU pueden utilizarse para realizar algunos cálculos pesados en tiempo real -como el trazado de rayos- que requerirían demasiada potencia del procesador si se utilizaran normalmente. Dicho esto, no todas las GPGPU son iguales. Hay tres tipos diferentes de GPGPU: las de propósito general, las de procesamiento paralelo y las aceleradoras de propósito especial (o SoC). Exploremos cada una de ellas para que sepas lo que vas a obtener cuando compres una.
Diseñada para trabajar
Una GPU de propósito general es un tipo de GPGPU diseñada para realizar una gran variedad de tareas de propósito general, gráficas, desde el renderizado de imágenes 3D hasta la ejecución de redes neuronales. El tipo de GPGPU que tengas dependerá de los usos específicos que le des a tu GPU. Por ejemplo, si tienes un ordenador de juegos destinado exclusivamente al entretenimiento, una GPU de uso general será suficiente. Sin embargo, si también lo necesitas para aplicaciones profesionales como la edición de vídeo o el aprendizaje automático, necesitarás un tipo de GPU más especializado. Otra cosa que hay que tener en cuenta es que las GPU de propósito general pueden tener un aspecto muy diferente según su fabricante. Esto se debe a que están diseñadas para maximizar la flexibilidad de su arquitectura. Por ejemplo, una GPU Nvidia puede ser más adecuada para el aprendizaje automático que una GPU AMD. Y, una vez más, todo dependerá de lo que estés intentando hacer con tu GPU.
Las GPU de procesamiento paralelo están diseñadas específicamente para tareas de aprendizaje automático. Esto significa que están diseñadas para manejar matemáticas complejas lo más rápido posible sin generar demasiado calor. Como resultado, también son muy silenciosas. Este tipo de GPU suele encontrarse sobre todo en los ordenadores de clúster de aprendizaje profundo. Cabe destacar que no todas las GPU de propósito general pueden utilizarse para el aprendizaje automático.
Acelerado de primer nivel
Un acelerador de propósito especial es un tipo de GPGPU diseñado para abordar una tarea específica. Estos dispositivos son diseñados por una sola empresa y, por tanto, no tienen la flexibilidad de las GPU de propósito general. En cambio, tienen una arquitectura optimizada que les facilita la realización de una tarea. Por ejemplo, un SoC Nvidia puede ser más adecuado para ejecutar redes neuronales o aceleración IA.
Ahora ya conoces algo más sobre la tarjeta gráfica de la serie AMD Instinct y sobre los aceleradores y GPGPU que se utilizan en el ámbito del HPC. ¡No olvides comentar si tienes dudas!
