Las GPU han sido parte de la informática desde que el primer píxel golpeó una pantalla. Aún así, su función ha cambiado drásticamente desde su función original a las GPU integradas, los juegos 3D realistas y ahora la computación GPU de uso general.
Este artículo profundiza en este componente de hardware crítico que impulsa la inteligencia artificial, la visión artificial por computadora y una gran cantidad de bondades informáticas futuristas. Intentaremos resumir ¿Qué es la GPU?, ¿Por qué es importante?, ¿Cómo se aplican a las computadoras industriales?, ¿Para qué se usa?, ¿Por qué podría necesitar una y cuáles son las opciones disponibles al elegirlas?.
¿Qué es GPU?
La Unidad de Procesamiento de Gráficos (GPU, por sus siglas en inglés) es el componente de hardware que recibe instrucciones para la visualización y colocación de los píxeles en la pantalla donde deben ir.
Según Intel, las GPU están diseñadas para procesamiento paralelo y “Se utilizan en una amplia gama de aplicaciones, incluida la reproducción de gráficos y video. Aunque son más conocidas por sus capacidades en juegos, las GPU se están volviendo más populares para su uso en producción creativa e inteligencia artificial (IA)”. (Fuente: Intel)
Esa última parte es importante porque la GPU moderna de uso general ya no se limita a mostrar imágenes en la pantalla. Se ha convertido en la central eléctrica detrás del procesamiento de entradas de máquinas complejas que son posibles pero demasiado lentas para la CPU. Entonces, ¿Cómo sucedió esto?
Breve historia de la informática con GPU.
En aras de la precisión, todas las computadoras tienen una GPU si muestran imágenes en una pantalla. Hay dos tipos principales. Las GPU básicas, a menudo integradas en las CPU modernas, brindan una funcionalidad básica para la mayoría de las situaciones de oficina u hogar. En este artículo nos referimos a tarjetas gráficas dedicadas con potentes GPU.
NVIDIA acuñó el término GPU en 1999, con el lanzamiento de la GeForce 256, promocionada como “La primera GPU del mundo”. (Fuente: ResponseSource). Aunque inicialmente estaba pensada para tareas con uso intensivo de gráficos, la GPU de propósito general se ha abierto camino hacia otros campos. Estos incluyen exploración de petróleo, procesamiento de imágenes, estadísticas, precios de opciones sobre acciones, álgebra lineal y cualquier cosa que necesite un procesamiento numérico matemático a gran escala.
En consecuencia, las GPU se diversificaron de la representación de imágenes para juegos a múltiples áreas nuevas. Pero después de años de presionar a las CPU para que funcionen cada vez más rápido, ¿Por qué la GPU llegó a ser el centro de atención?
¿Qué hace la GPU?
La GPU es el genio de las matemáticas en la clase. Realiza cálculos matemáticos y ejecuta algoritmos matemáticos rápidamente.
A diferencia de las CPU que realizan una variedad de tareas informáticas generales como acceder a la memoria y los discos duros, entre otras, las GPU realizan un conjunto de funciones mucho más limitado.
El paralelismo es la fuerza impulsora detrás de estas capacidades. En lugar de realizar funciones complejas secuencialmente en una CPU con hasta 18 núcleos, las tareas matemáticas se transfieren a la GPU con cientos o incluso miles de núcleos trabajando al mismo tiempo.
Esta potencia de procesamiento es lo que requieren la inteligencia artificial, la visión artificial y el aprendizaje profundo. La computación con GPU se puede utilizar en la renderización de gráficos para artistas y jugadores, estaciones de trabajo de supercomputadoras y Computación de Alto Rendimiento (HPC por sus siglas en inglés), campos de borde e industriales. (Fuente: NVIDIA).
El papel de la GPU en el procesamiento visual.
La GPU ha jugado un papel vital en la creación de mundos 3D imaginarios visualmente impresionantes en juegos de computadora. Esa misma potencia de procesamiento central ahora lleva a las computadoras al mundo real y las hace “ver” de una manera que les permite tomar decisiones sobre esa entrada visual.
Esta capacidad para procesar los datos visuales entrantes es la función principal de la GPU y es lo que distingue a una computadora con GPU de una normal. Por supuesto, cualquier computadora con cámara puede hacer esto con una capacidad limitada. Aún así, es el equivalente a un conductor miope que intenta conducir a través de la niebla con las ventanas empañadas después de olvidar sus lentes en casa. Eso es bastante lento si quieres llegar con vida. La GPU proporciona los ojos agudos y el tiempo de reacción de un piloto de F1 el día de la carrera, captando cada entrada con gran detalle y actuando en consecuencia.
Actuar con base en esa información es clave para que el “ver” funcione bien. Entonces, ¿Cómo funciona esto para las aplicaciones industriales?
¿Qué es una computadora con GPU industrial?
Una computadora industrial con GPU incorpora los mismos principios de diseño que una computadora industrial general destinada a entornos industriales hostiles. Estas características generales podrían incluir diseño robusto, componentes redundantes, resistencia a golpes, resistencia a vibraciones, diseño sin ventilador, amplio rango de temperatura de funcionamiento, protección ESD (Descargas electrostáticas), resistencia al agua y resistencia al polvo.
El diferenciador central es que una computadora industrial con GPU admite al menos una tarjeta de expansión GPU, generalmente a través de una ranura para tarjeta de expansión PCIe x16 en una computadora de tamaño normal o el módulo móvil PCI Express (MXM) más pequeño en un sistema industrial integrado.
La GPU introduce un estrés adicional en el sistema general que debe abordarse. Las GPU producen calor que debe manejarse a través de mecanismos de enfriamiento especializados que van más allá de simplemente agregar ventiladores al sistema. Las GPU también introducen un consumo de energía adicional (la razón de todo ese calor adicional), por lo que la fuente de alimentación del sistema debe poder proporcionar la energía adicional para la GPU.
La GPU, ya sea de tamaño completo o compacta, necesita un espacio interno adecuado. Las aplicaciones previstas son a menudo sistemas críticos que deben operar de forma continua, por lo que es doblemente importante que los sistemas permanezcan en línea y, en el peor de los casos, se anticipen a posibles averías y tomen medidas evasivas para evitar daños.
Algunas características que debe buscar en una computadora con GPU industrial incluyen:
Sin cables ni puentes mediante el uso de conexiones alternativas o más confiables. La eliminación de cables y puentes que pueden sacudirse elimina una posible fuente de falla que es particular de las aplicaciones en las que la computadora experimenta muchas vibraciones y golpes.
Chasis de aluminio que puede absorber el calor de las partes internas y hacia el entorno.
Resistencia a vibraciones y golpes para soportar los rigores de las aplicaciones industriales. Una serie de factores influyen en esto, incluida la estructura mecánica, la elección y el diseño de la junta de goma, así como el diseño sin cables ni puentes. Una clasificación de 5/50 Grms es un buen comienzo, pero las clasificaciones militares se han convertido en la opción preferida, y MIL-STD-810G proporciona pautas estrictas para computadoras resistentes.
Diseño sin ventilador. Las computadoras industriales típicas con GPU de alto rendimiento generan mucho calor, por lo que se necesitan ventiladores para enfriar el sistema. Las nuevas GPU de bajo consumo optimizan el rendimiento para que un buen diseño térmico pueda eliminar el calor sin necesidad de ventiladores, eliminando así la mayor fuente de fallas mecánicas en la mayoría de los sistemas informáticos.
Amplia temperatura de funcionamiento de -40 ℃ a 70 ℃. Por lo general, esto es suficiente porque incluso para aplicaciones en la industria, las ubicaciones de las aplicaciones están diseñadas para mantener las temperaturas dentro de este rango y, a menudo, en un rango más estrecho.
La protección contra descargas electrostáticas, sobrecorriente y sobretensión proporciona garantía contra daños al sistema por anomalías eléctricas errantes que podrían ocurrir en entornos industriales. En la rara situación de que se produzca el apagado del sistema, un tiempo de reinicio de 0,2 segundos reduce el tiempo de inactividad a un mínimo absoluto. El soporte de amplio rango de 9-48 VCC permite cierto margen para fluctuaciones de voltaje.
El fácil mantenimiento hace posible que el personal in situ solucione cualquier problema. Porque lo último que desea es perder el tiempo esperando a un técnico externo especializado mientras la maquinaria esencial permanece inactiva. Una interfaz de mantenimiento fácil de usar incluye un fácil acceso a elementos a menudo ocultos, como la configuración de energía AT / ATX, borrar CMOS, acceso a la tarjeta SIM y una bahía SATA de intercambio en caliente de 2.5”. Finalmente, personalizar el modelo base, agregando PoE, LAN y otras entradas y salidas o funciones, es simple a través del diseño modular, como los módulos CMI y los módulos CFM , que hacen que estos complementos sean tan fáciles como plug-and-play, y permiten una fácil expansión en cualquier momento.
La certificación de la industria simplifica la elección del hardware al establecer el listón. Las certificaciones importantes a considerar son EN 50155 para aplicaciones ferroviarias, E-mark para vehículos o incluso MIL-STD-810G promulgada por el Departamento de Defensa de Estados Unidos. Para calificar equipos militares en la búsqueda de estándares cada vez más altos. Cuando hay varias certificaciones disponibles y se utilizan ampliamente para aplicaciones particulares, el producto idealmente debería tener estas certificaciones.
Antes de sumergirnos en las aplicaciones específicas de las computadoras industriales con GPU, echemos un vistazo rápido a las opciones disponibles.
Líneas borrosas: servidores, computadoras GPU integradas y resistentes
Las líneas entre las categorías de computadoras se están difuminando. En el ámbito del consumidor, alguna vez hubo solo computadoras de escritorio y portátiles, una era portátil y la otra no. Ahora es difícil saber dónde termina una categoría y comienza la siguiente, las tabletas con teclados desmontables frente a las computadoras portátiles que se pliegan para funcionar como tabletas son más similares que diferentes.
Un escenario similar se desarrolla en el mundo de la informática industrial con GPU. Aquí, lo dividiremos en tres categorías amplias.
Las computadoras GPU de entrenamiento de inteligencia artificial se instalan en una sala de servidores donde las temperaturas se mantienen dentro de límites muy estrictos para un rendimiento máximo. Como estos sistemas están diseñados para entrenar los modelos utilizados por las computadoras GPU en el campo, son una categoría bastante diferente a las dos siguientes.
Las computadoras industriales resistentes con GPU tienen un tamaño de computadora estándar, pero con la resistencia adicional que se espera de las computadoras industriales. Están pensados para su uso en el campo donde las condiciones de la sala de servidores no están disponibles. En general, siguen siendo grandes pero muy reducidos de sus contrapartes de la sala de servidores. También admitirán menos tarjetas de expansión de GPU debido a limitaciones de espacio, pero ofrecen una expansión flexible, a menudo hasta dos ranuras. Un ejemplo es la computadora GPU industrial GP-3000 de Cincoze.
Las computadoras con GPU industriales integradas están diseñadas para espacios pequeños. La huella general es más pequeña, a menudo no tienen ventilador y la potencia de procesamiento general es menor que las dos opciones anteriores. Normalmente, las opciones de GPU solo incluirán opciones móviles como MXM. Un ejemplo de un sistema MXM resistente es la computadora GPU incorporada GM-1000 .
La mayor superposición se produce entre las PC industriales y los sistemas integrados porque las computadoras industriales pueden ser bastante pequeñas, pero los sistemas integrados son necesarios para los sistemas más pequeños.
Entonces se establecen las expectativas y requisitos generales. Ahora bien, ¿Cuáles son las aplicaciones para las computadoras industriales con GPU?
¿Qué tareas pueden realizar las computadoras industriales con GPU?
La respuesta general es que una computadora industrial con GPU puede realizar cualquier aplicación que se base en los ojos humanos y la observación. Sin embargo, estos ojos son súper rápidos, súper precisos y no se cansan de un largo día de trabajo.
Aplicaciones para computadoras GPU.
Visión artificial.
La visión artificial le da “visión” a la máquina, una cámara mira algo (a menudo elementos de la línea de producción) y toma una determinación de algún tipo. Las aplicaciones incluyen inspección óptica automatizada, clasificación automática y brazos robóticos guiados por visión. Debido a las limitaciones de espacio, se recomienda un sistema integrado más pequeño.
En el vehículo.
Las aplicaciones en el vehículo vuelven a realizar tareas de “mirar” el medio ambiente. Las aplicaciones incluyen conducción autónoma, detección de fatiga del conductor, detección de puntos ciegos e inspección automática de vías/vías. Los vehículos ofrecen un poco más de flexibilidad con la instalación, y los vehículos más grandes brindan el espacio adecuado para una computadora más grande.
Videovigilancia.
La videovigilancia procesa las imágenes de los sistemas de CCTV y las analiza en busca de ciertos rasgos y comportamientos establecidos por el operador. Las aplicaciones incluyen monitoreo en el sitio, predicción de comportamiento y reconocimiento facial.
Transporte.
Las aplicaciones de transporte están destinadas a controlar y predecir el movimiento del tráfico y las personas dentro del sistema de transporte. Las aplicaciones incluyen monitoreo de tráfico, reconocimiento de matrículas, control de equipaje y vigilancia de carreteras y ferrocarriles.
Soporte y servicios CINCOZE.
Cincoze y Logicbus tienen el dedo en el pulso de la tecnología informática GPU. Nuestra gama de computadoras con GPU ofrece alta confiabilidad y diseños basados en aplicaciones que harán que se pregunte por qué no cambió antes. Logramos estos excelentes resultados a través de una fabricación eficaz y rigurosas pruebas que garantizan la alta calidad constante de nuestros productos.
Diseñamos todas nuestras computadoras con GPU teniendo en cuenta la capacidad de expansión y actualización. Los módulos de expansión MXM y PCIe permiten una potencia informática de GPU adaptada a las necesidades de la aplicación, proporcionando un equilibrio entre el costo y el rendimiento y dejando espacio para futuras actualizaciones. Ah, y hemos validado las GPU NVIDA y AMD para garantizar la compatibilidad desde el primer momento.
Y hablando de actualizaciones futuras, sólo son posibles debido al enfoque de Cincoze en la longevidad de las computadoras GPU con varias características que extienden la vida útil en la medida de lo posible.
Si quieres conocer más de estas computadoras que Cincoze y Logicbus tienen para ti, no olvides escribirnos al correo soporte@logicbus.com
O bien, visitar nuestro sitio web: www.logicbus.com.mx