Diseños de circuitos futuros para GPU y CPU: ¿Qué innovaciones darán forma a las mejoras de rendimiento?

La carrera por mejorar el rendimiento de los procesadores no cesa. A medida que crece la demanda de computación más rápida, la pregunta persiste: ¿qué futuros diseños de circuitos impulsarán realmente el desarrollo de las GPU y las CPU? ¿Se inclinará la industria más hacia las arquitecturas RISC puras o seguirá expandiéndose la influencia de ARM? ¿Simplemente buscamos velocidades de reloj más altas o las nuevas formas de procesamiento paralelo y ramificación redefinirán el rendimiento?

Esta publicación explora los últimos desarrollos de Intel, Nvidia, AMD, Google y Apple, destacando las innovaciones que podrían dar forma a la próxima generación de procesadores y sistemas en chips (SoC).

El cambio en las arquitecturas de CPU: influencia de RISC vs. ARM

Históricamente, las CPU seguían diseños de computación con conjuntos de instrucciones complejos (CISC), con la arquitectura x86 de Intel dominando los ordenadores de escritorio y servidores. Sin embargo, las arquitecturas de computación con conjuntos de instrucciones reducidos (RISC), conocidas por sus instrucciones más sencillas y su eficiencia, han cobrado impulso, especialmente con el auge de ARM.

La creciente influencia de ARM

Los diseños ARM priorizan la eficiencia energética y la escalabilidad, lo que los hace ideales para dispositivos móviles y, cada vez más, para portátiles y servidores. Los chips M1 y M2 de Apple demuestran el potencial de ARM, ofreciendo un impresionante rendimiento por vatio mediante la estrecha integración de CPU, GPU y motores neuronales en un único SoC.

Los chips Tensor de Google también se basan en núcleos ARM, optimizando las cargas de trabajo de IA y el procesamiento multimedia. Esta tendencia sugiere que la influencia de ARM continuará, especialmente a medida que la eficiencia energética se vuelve crucial en los centros de datos y los dispositivos edge.

¿Volverá el RISC puro?

Las arquitecturas RISC puras se centran en conjuntos de instrucciones mínimos para maximizar la velocidad y reducir la complejidad. Si bien ARM es un diseño basado en RISC, ha evolucionado con extensiones y personalizaciones. Algunas empresas exploran RISC-V, una arquitectura RISC de código abierto, por su flexibilidad y potencial de personalización. RISC-V podría revolucionar el mercado al permitir diseños a medida para aplicaciones específicas, desde sistemas embebidos hasta computación de alto rendimiento.

Intel y AMD, tradicionalmente actores x86, también están experimentando con conceptos RISC internamente para mejorar la eficiencia y el paralelismo, aunque no se han alejado completamente de CISC.

Más allá de las velocidades de reloj: el auge de la ramificación paralela y los diseños multinúcleo

Aumentar la velocidad de reloj ha sido la forma tradicional de mejorar el rendimiento, pero las limitaciones físicas y térmicas han frenado este enfoque. En su lugar, la industria se centra en el paralelismo y en técnicas de ramificación más inteligentes.

Ramificación paralela y ejecución especulativa

Las CPU modernas utilizan la ejecución especulativa para predecir y ejecutar instrucciones con antelación, lo que mejora el rendimiento. Los diseños futuros buscan mejorar esto con algoritmos de predicción más precisos y compatibilidad de hardware con ramificaciones paralelas, lo que permite procesar múltiples rutas de ejecución simultáneamente.

Las GPU de Nvidia ya destacan en el procesamiento paralelo, con miles de núcleos diseñados para cargas de trabajo gráficas e IA. El reto es ofrecer un paralelismo similar a las CPU sin un consumo excesivo de energía ni complejidad.

Arquitecturas multinúcleo y heterogéneas

Los procesadores multinúcleo son estándar hoy en día, pero el futuro reside en diseños heterogéneos que combinan diferentes tipos de núcleos optimizados para tareas específicas. Los chips de la serie M de Apple combinan núcleos de alto rendimiento y alta eficiencia, alternando entre ellos según la carga de trabajo.

Los procesadores Alder Lake y Raptor Lake de Intel también adoptan este enfoque híbrido, combinando núcleos de rendimiento y eficiencia. Este diseño mejora la gestión energética y la capacidad de respuesta, especialmente para cargas de trabajo mixtas.

Innovaciones de empresas líderes

Hoja de ruta de Intel

Intel se centra en aumentar el número de núcleos, mejorar las arquitecturas híbridas y avanzar en tecnologías de empaquetado como el apilamiento 3D Foveros. Esto permite que los chips apilen lógica y memoria verticalmente, reduciendo la latencia y el consumo de energía.

Intel también invierte en aceleradores de IA integrados en las CPU, con el objetivo de impulsar las tareas de aprendizaje automático sin descargarlas en GPU separadas.

La evolución de la GPU de Nvidia

Nvidia continúa impulsando el rendimiento de la GPU con arquitecturas como Ada Lovelace, que priorizan el trazado de rayos y las capacidades de IA. También desarrollan CPU Grace para centros de datos, combinando cargas de trabajo de CPU y GPU en una sola plataforma para reducir los cuellos de botella.

Nvidia explora nuevas tecnologías de memoria e interconexiones para acelerar la transferencia de datos entre los núcleos y la memoria, algo fundamental para la inteligencia artificial a gran escala y la computación científica.

Diseño de chiplets de AMD

AMD popularizó los diseños de chiplets, donde múltiples matrices más pequeñas se combinan para formar un procesador potente. Este enfoque modular mejora el rendimiento y permite combinar diferentes tecnologías en un solo encapsulado.

Sus procesadores Ryzen y EPYC utilizan chiplets para escalar el número de núcleos de forma eficiente. AMD también integra jerarquías de caché avanzadas e interconexiones Infinity Fabric para mantener una comunicación rápida entre chiplets.

SoC personalizados de Google

Los chips Tensor de Google se centran en la IA y el aprendizaje automático, integrando núcleos y aceleradores personalizados, adaptados al ecosistema de software de Google. Estos chips priorizan las cargas de trabajo especializadas sobre la velocidad de reloj, lo que demuestra una transición hacia arquitecturas específicas para cada dominio.

SoC integrados de Apple

Los chips de la serie M de Apple combinan CPU, GPU, motores neuronales y memoria en un solo chip, lo que reduce la latencia y el consumo de energía. Su arquitectura de memoria unificada permite que todos los componentes accedan a los mismos datos rápidamente, mejorando el rendimiento en aplicaciones creativas y profesionales.

Apple también es líder en eficiencia energética, permitiendo fabricar potentes portátiles y computadoras de escritorio con baterías de larga duración.

Qué esperar en la próxima década

• Diseños más heterogéneos : se esperan procesadores que combinen varios tipos de núcleos y aceleradores para manejar diversas cargas de trabajo de manera eficiente.

• Mayor uso de RISC-V : los diseños RISC-V de código abierto crecerán, especialmente en mercados especializados e integrados.

• Empaquetado avanzado : el apilamiento 3D y la integración de chiplets se convertirán en estándar, lo que mejorará el rendimiento y reducirá el consumo de energía.

• Paralelismo más inteligente : el soporte de hardware para ramificación paralela y una mejor ejecución especulativa mejorarán el rendimiento de la CPU.

• Enfoque en la eficiencia energética : las mejoras en el rendimiento vendrán con un menor consumo de energía, impulsado por las necesidades de los centros de datos y de telefonía móvil.

• Integración de IA : los aceleradores de IA se integrarán tanto en las CPU como en las GPU, lo que convertirá el aprendizaje automático en una función central.

  
  

Los procesadores ya no dependerán únicamente de aumentos de velocidad de reloj. En cambio, mejorarán mediante arquitecturas más inteligentes, una mejor integración y núcleos especializados diseñados para tareas específicas.

Las mejoras de rendimiento se obtendrán al equilibrar la velocidad bruta con la eficiencia y el paralelismo. La influencia de los diseños ARM y RISC crecerá, pero empresas tradicionales como Intel y AMD se adaptarán integrando estas ideas con sus propias innovaciones.

Comprender estas tendencias ayuda a los desarrolladores, ingenieros y entusiastas de la tecnología a anticipar las capacidades de los dispositivos futuros y planificar software que aproveche las nuevas características del hardware.