Una GPU (unidad de procesamiento gráfico), es un componente de hardware especializado diseñado originalmente para acelerar el renderizado de gráficos en juegos y aplicaciones 3D.
En el campo de la IA, las GPU son esenciales por su capacidad para realizar cálculos paralelos masivos, optimizando el entrenamiento y la ejecución de los modelos de IA.aprendizaje profundo (aprendizaje profundo) y las redes neuronales.
A diferencia de las CPU (unidades centrales de procesamiento), las GPU tienen miles de núcleos de cálculo, lo que les permite procesar rápidamente las complejas operaciones matriciales (por ejemplo, la multiplicación de matrices) que requieren marcos como TensorFlow o PyTorch. Sus arquitecturas dedicadas (por ejemplo, CUDA en NVIDIA o los núcleos Tensor) las convierten en un pilar de las infraestructuras modernas de IA, de centros de datos a los vehículos autónomos, incluida la generación de contenidos multimedia (imágenes, vídeos).
1. Tipos de GPU dominantes para la IA
- GPU Nvidia H100/H200 optimizado para centros de datos, utilizado por gigantes como Microsoft, Google y Meta para entrenar modelos masivos.
- GPU Nvidia Blackwell (B200) Serie RTX 5000: una nueva generación centrada en la eficiencia energética y la computación paralela, implantada en los centros de datos con el B200 y los PC de gama alta (Serie RTX 5000).
- GPU Serie RTX 5000 (Blackwell): diseñado para aplicaciones de consumo (juegos, diseño), pero incorpora tecnologías de IA como DLSS 4 y renderizado neuronal.
- Google TPU procesadores especializados para IA, utilizados internamente por Google para reducir su dependencia de las GPU de Nvidia.
2. Precios de las GPU (2025)
Modelo | Fabricante | Precio (USD) | Destinatarios |
H100 (Tolva) | Nvidia | 25 000 - 30 000 $ | Empresa, proveedor de nube |
B200 (Blackwell) | Nvidia | 30 000 - 40 000 $ | Empresa, proveedor de nube |
A100 | Nvidia | 10 000 $ | Empresa, proveedor de nube |
MI300 | AMD | 5 000 - 10 000 $ | Empresa, proveedor de nube |
RTX 5090 | Nvidia | 1 999 $ | Profesionales, jugadores |
RTX 5070 | Nvidia | 549 $ | Público en general |
3. 3. Consumo de energía
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- B200: 1000 W
- H100: 700 W
- A100: 400 W
- RTX 5090 : 360 W
- RTX 5070 : 250 W
Los centros de datos equipados con Blackwell B200 necesitan entre 300 y 500 MW, frente a los 100-200 MW que necesitaban antes los H100.
Una interacción con ChatGPT consume 10 veces más energía que una búsqueda en Google (fuente: Agencia Mundial de la Energía).
4. Número de GPU necesarias para un modelo de IA
- Ejemplo 1 : xAI (Elon Musk) ha construido un superordenador con 100 000 H100 en 122 días, con planes de aumentar a 200.000 H100/H200 en 2025.
- Ejemplo 2 : Meta tenía el equivalente de 60 000 H100 a finales de 2024, incluidos los H200 y los Blackwell.
- Ejemplo 3 : Entrenamiento de un modelo como BLOOM (IA Generativa) requiere miles de GPU y emite alrededor de 1.000 millones de euros. 50 toneladas de CO₂.Esto equivale a 10 veces la huella anual de un francés.
Estimación general :
- Modelos lingüísticos avanzado (por ejemplo, GPT-4): Varias decenas de miles de GPU para el entrenamiento.
- Aplicaciones especializadas De unos cientos a miles de GPU, en función de la complejidad.
5. Impacto y retos medioambientales
- Energía : Los centros de datos podrían consumir 1.000 TWh en 2026 (equivalente en Japón).
Un ejemplo concreto
Para entrenar un modelo de IA generativa comparable a ChatGPT :
- GPU necesarias ~10.000 H100 (estimación basada en las infraestructuras de Microsoft y xAI).
- Coste del material >50 millones de dólares
- Consumo de energía 5 GWh para la conducción (equivalente a 500 hogares al año).
- Fase de inferencia 60-70 % del consumo total de energía
