Un núcleo CUDA es una pequeña unidad de procesamiento dentro de muchas GPU NVIDIA diseñada para ejecutar tareas de computación en paralelo.

Para simplificarlo, un núcleo CUDA es como un mini-CPU, pero con una diferencia clave: donde un CPU típico tiene un número limitado de núcleos, una GPU NVIDIA está llena de miles de núcleos CUDA individuales. Este paralelismo masivo permite que una GPU ejecute miles de operaciones simultáneamente, lo que la hace particularmente útil para tareas que pueden dividirse en partes más pequeñas, como las operaciones matriciales.

NVIDIA introdujo CUDA (Compute Unified Device Architecture) en 2006 como una plataforma y modelo de programación para permitir la computación paralela de propósito general en sus GPU de alto rendimiento. Los núcleos CUDA son los bloques de construcción que hacen posible esto al permitir que una GPU maneje cálculos que van más allá del renderizado gráfico.

Los núcleos CUDA operan basándose en el principio de paralelismo. En inteligencia artificial y aprendizaje automático, este paralelismo es una ventaja clave al manejar grandes conjuntos de datos. Mientras que una CPU podría manejar una o dos tareas a la vez, los miles de núcleos CUDA de una GPU pueden abordar cientos o miles de tareas concurrentemente, acelerando significativamente el proceso.

Una de las formas más importantes en que los núcleos CUDA aceleran las tareas es a través del procesamiento paralelo. En un modelo de aprendizaje automático, operaciones como multiplicaciones matriciales, activaciones y retropropagación pueden procesarse en paralelo. Los núcleos CUDA distribuyen estas operaciones a través de múltiples hilos, ejecutándolas simultáneamente. Esto es especialmente beneficioso cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos o modelos que requieren cálculos extensos.

Los modelos de aprendizaje automático dependen en gran medida de la aritmética de punto flotante, especialmente cuando calculan los pesos y sesgos en redes neuronales. Los núcleos CUDA están optimizados para manejar operaciones de punto flotante a velocidades increíbles. Las GPU NVIDIA con núcleos CUDA ofrecen un alto rendimiento para operaciones de punto flotante de precisión simple (FP32) y doble precisión (FP64), que son comunes en cargas de trabajo de aprendizaje automático y ciencia de datos.

Otro aspecto crucial de la operación de los núcleos CUDA es la gestión de la carga de trabajo. Cuando se entrena una red neuronal, por ejemplo, diferentes porciones del conjunto de datos se procesan en paralelo, con los núcleos CUDA equilibrando la carga computacional a través de miles de hilos. Este equilibrio asegura que ningún núcleo quede inactivo, conduciendo a un procesamiento más rápido y eficiente.

Los núcleos CUDA también juegan un papel crucial en cómo una GPU accede a la memoria. Al ejecutar tareas, el acceso eficiente a la memoria es crítico para asegurar un alto rendimiento. Los núcleos CUDA operan dentro de una jerarquía de memoria bien organizada, que incluye memoria global, memoria compartida y memoria de registro. La memoria global es la más grande pero la más lenta, mientras que la memoria de registro es la más rápida pero limitada en tamaño. Los núcleos CUDA, junto con la arquitectura de hardware de NVIDIA, gestionan el movimiento de datos entre estos tipos de memoria para maximizar la eficiencia. Esto permite un procesamiento de datos más rápido, lo cual es crucial para modelos de IA donde grandes conjuntos de datos se cargan y procesan en paralelo.

La arquitectura CUDA de NVIDIA organiza los hilos en bloques y rejillas para asegurar que las tareas se gestionen eficazmente. Cuando se necesita un cálculo, los núcleos CUDA ejecutan hilos concurrentemente, y estos hilos se agrupan en bloques. Cada bloque se organiza además en rejillas, asegurando que la carga de trabajo se distribuya equitativamente entre los núcleos CUDA. Esta arquitectura permite que cálculos grandes, como entrenar un modelo de aprendizaje profundo, se dividan en tareas más pequeñas y se procesen simultáneamente. Esto significa que tareas que tomarían horas o incluso días en una CPU pueden completarse en una fracción del tiempo usando GPU con miles de núcleos CUDA.

La plataforma CUDA también es compatible con muchos de los marcos populares de inteligencia artificial y aprendizaje automático, como TensorFlow y PyTorch, lo que significa que la mayoría de los ingenieros de IA se benefician de los núcleos CUDA incluso si no están codificando explícitamente para ellos. Esta integración de alto nivel abstrae gran parte de la complejidad, permitiendo a los usuarios enfocarse en construir sus modelos mientras que la GPU subyacente acelera la carga pesada.

Mientras que los núcleos CUDA son importantes para la computación paralela de propósito general, NVIDIA introdujo los núcleos Tensor en 2017 para acelerar aún más las tareas de aprendizaje profundo, específicamente las multiplicaciones matriciales. Los núcleos Tensor aparecieron por primera vez en la arquitectura Volta de NVIDIA (en GPU como la Tesla V100) y desde entonces se han incluido en GPU basadas en las arquitecturas Turing, Ampere, Hopper y Blackwell.

Hay algunas diferencias claras entre los casos de uso, niveles de precisión soportados y el rendimiento relacionado con la IA entre los núcleos CUDA y los núcleos Tensor que debes conocer.

• Núcleos CUDA: Son versátiles y pueden manejar una amplia gama de cálculos, desde aritmética simple hasta algoritmos complejos. Destacan en tareas de propósito general, lo que los hace adecuados para una amplia gama de cargas de trabajo.

• Núcleos Tensor: Por otro lado, están diseñados específicamente para tareas de aprendizaje profundo, centrándose principalmente en acelerar operaciones matriciales. Estas operaciones son fundamentales para las pasadas hacia adelante y hacia atrás en el entrenamiento de redes neuronales, lo que convierte a los núcleos Tensor en una herramienta invaluable para aplicaciones de aprendizaje profundo.

• Núcleos CUDA: Están optimizados para operaciones de punto flotante de precisión simple (FP32) y doble precisión (FP64), que son los niveles de precisión más comunes en el aprendizaje automático tradicional y la computación científica.

• Núcleos Tensor: Los núcleos Tensor, en contraste, soportan computación de precisión mixta, particularmente para cálculos de media precisión (FP16) e enteros (INT8). Esto permite que los modelos se entiendan más rápido y consuman menos memoria, sin sacrificar significativamente la precisión.

• Núcleos Tensor: Ofrecen una ventaja de velocidad significativa cuando se trata de tareas de aprendizaje profundo como el entrenamiento de redes neuronales convolucionales (CNN) o transformers. Aceleran las operaciones de multiplicación y acumulación matricial, que están en el corazón de estos modelos.

• Núcleos CUDA: Mientras que aún juegan un papel vital en las cargas de trabajo de IA, no proporcionan el mismo nivel de aceleración para tareas de aprendizaje profundo. Sin embargo, manejan otros aspectos de la carga de trabajo, como el preprocesamiento de datos, la gestión de memoria y las operaciones no matriciales, lo que los hace igualmente importantes para un rendimiento equilibrado en las tuberías de IA.

Los núcleos CUDA están presentes en casi todas las GPU NVIDIA modernas, desde tarjetas gráficas de consumo hasta soluciones de grado empresarial diseñadas para centros de datos. Veamos más de cerca los tipos de GPU que utilizan núcleos CUDA:

La serie GeForce de NVIDIA, como la RTX 3080 o RTX 4090, es ampliamente conocida por su rendimiento en juegos. Sin embargo, estas GPU también cuentan con una cantidad significativa de núcleos CUDA, lo que las hace adecuadas para investigación en IA y experimentación. Los desarrolladores y entusiastas a menudo usan estas GPU para prototipar modelos de aprendizaje automático antes de escalar a hardware más potente.

La serie Quadro es la línea de GPU de grado profesional de NVIDIA diseñada para tareas como diseño asistido por computadora (CAD), edición de video y IA. Estas GPU están equipadas con núcleos CUDA y núcleos Tensor, lo que las hace adecuadas para ingenieros de IA que trabajan en cargas de trabajo más exigentes, como el entrenamiento de modelos y simulaciones de datos complejas.

Están comúnmente utilizadas en centros de datos, entornos en la nube e instituciones de investigación para manejar proyectos de IA a gran escala.

A continuación se muestra un resumen de diferentes GPU NVIDIA y sus cuentas de microprocesadores de streaming (SM) y núcleos CUDA:

El número de núcleos CUDA requeridos varía significativamente según tu caso de uso de GPU. Jugar juegos de video con gráficos intensivos y crear contenido básico típicamente requiere entre 1,500 y 10,000 núcleos CUDA, mientras que tareas más exigentes como edición de video en alta definición, computación de alto rendimiento, ciencia de datos y entrenamiento de modelos de IA se benefician de 5,000 a 18,000 núcleos CUDA.

El conteo de núcleos CUDA refleja la capacidad de una sola GPU para manejar procesamiento paralelo: más núcleos generalmente mejoran el rendimiento para tareas que pueden aprovechar este paralelismo. Sin embargo, factores como la arquitectura de la GPU (con arquitecturas más nuevas que ofrecen núcleos más eficientes), el ancho de banda de memoria, el tamaño de la memoria y la optimización del software también impactan críticamente el rendimiento general. Características especializadas como los núcleos Tensor y el procesamiento multi-GPU aceleran aún más las cargas de trabajo en el entrenamiento de IA. Al final del día, tanto las capacidades del hardware como la eficiencia del software juntas determinan la efectividad de la GPU para una tarea dada, y simplemente contar los núcleos CUDA no te llevará muy lejos.

Aunque los procesadores de flujo de AMD y la plataforma OneAPI de Intel ofrecen alternativas para la computación en GPU, actualmente no logran igualar el rendimiento de CUDA de NVIDIA en cargas de trabajo de IA.

CUDA se ha establecido como el estándar de la industria para la computación acelerada por GPU en aprendizaje profundo e inteligencia artificial, contando con un ecosistema maduro con bibliotecas altamente optimizadas como cuDNN y TensorRT, herramientas de desarrollo extensas y un fuerte soporte comunitario.

En contraste, AMD e Intel aún están desarrollando sus ecosistemas de software y la integración de hardware para aplicaciones de IA. Sus plataformas carecen del mismo nivel de optimización, bibliotecas completas y adopción generalizada, lo que las hace menos competitivas para cargas de trabajo de IA en la actualidad. Si bien ofrecen opciones viables en otras áreas de la computación, están lejos de igualar el rendimiento y la eficiencia de CUDA en tareas de IA.

Los núcleos CUDA son los héroes silenciosos de las GPU NVIDIA, habilitando un paralelismo y velocidad de cálculo sin precedentes que los hacen esenciales para las cargas de trabajo de IA y ciencia de datos. Desde el preprocesamiento de datos hasta el entrenamiento e inferencia de redes neuronales, los núcleos CUDA aceleran muchas de las tareas más intensivas en recursos que enfrentan los ingenieros de IA.