Los errores de concepto más comunes sobre el hardware de PC

Los errores de concepto más comunes sobre el hardware de PC

Rodrigo Alonso

La tecnología avanza muy rápidamente, así que es fácil «anclarse» en el pasado y cometer errores de concepto o de entendimiento, pues lo que antaño era una verdad universal hoy en día podría haberse quedado anticuado y ya no serlo. En este artículo vamos a repasar los errores de concepto sobre el hardware de PC más comunes y que no debes cometer.

En este artículo vamos a echar la vista atrás para repasar algunos de los conceptos más comunes en los que las personas se equivocan cuando hablando de hardware de PC. En cada uno de ellos vamos a poner de manifiesto la falacia común y por qué está equivocada. Dicho esto, vamos allá.

Puedes comparar dos CPUs por sus núcleos y velocidad

Si llevas un tiempo en esto de la tecnología, es posible que en algún momento hayas escuchado a alguien hacer la siguiente comparación:

  • La CPU «A» tiene 4 núcleos y funciona a 4 GHz, mientras que la CPU «B» tiene 6 núcleos y funciona a 3 GHz. Dado que 4×4=16 es menor que 6×3=18, la CPU «B» es mejor que la «A».

Este es uno de los pecados capitales del hardware informático y ya no solo de PC, sino de cualquier dispositivo. Hay tantas variaciones y parámetros que es imposible comparar dos procesadores de esta manera.

Tomado por si solo y en igualdad de condiciones, un procesador de seis núcleos será más potente que el mismo diseño con 4 núcleos. Del mismo modo, un procesador a 4 GHz será más rápido que uno a 3 GHz. Sin embargo, si a estas afirmaciones le añadimos la complejidad de los procesadores modernos como la litografía, los hilos de proceso, la memoria caché o los conjuntos de instrucciones, a día de hoy ya han perdido el sentido.

Además, hay que tener en cuenta que hay cargas de trabajo que se benefician más de una mayor frecuencia de funcionamiento que de un mayor número de núcleos y viceversa, así que por supuesto cuando se dice que una CPU «es mejor» que otra, hay que responder «en qué», ya que dependiendo de para qué se utilice la percepción cambiará.

La velocidad es el indicador de rendimiento más importante

Sobre la base del primer concepto erróneo, es importante comprender que la velocidad de reloj de un procesador no lo es todo. Dos CPUs de la misma categoría de precio que funcionan a la misma frecuencia pueden tener una gran diferencia de rendimiento.

Cierto es que la velocidad de funcionamiento tiene un impacto directo en el rendimiento, pero una vez que llegas a cierto punto hay que tener en cuenta todos los demás parámetros que juegan su propio papel en el mismo concepto («rendimiento»), como la memoria caché o la arquitectura.

Rendimiento procesador

Imaginad por ejemplo un AMD FX-8350 que funciona a 4 GHz. Si lo comparamos con un Ryzen 7 3700X que funciona a 3.6 GHz de base, tenemos que en realidad el Ryzen es mucho más moderno y muchísimo más potente que el FX, mucho más antiguo.

El procesador lo es todo en el hardware de PC

Esto es algo que solía ser una verdad absoluta hace bastantes años, pero que cada día es menos cierto. Tendemos a agrupar un montón de funcionalidades en la palabra «CPU» o «procesador» pero la realidad es solo una parte de un ecosistema mucho más amplio. La tendencia actual, conocida como computación heterogénea, implica combinar muchos elementos de computación en un solo chip.

En términos generales, el procesador influye enormemente en el rendimiento pero no lo es todo, ya que el rendimiento también depende de la memoria RAM, el almacenamiento y la tarjeta gráfica cuando hablamos de un PC de sobremesa o portátil. Ya si nos referimos a un SoC de un smartphone, por ejemplo, la cosa sí que cambia bastante porque todo se incluye en el mismo chip.

La litografía es útil para comparar dos chips

Recientemente, ha habido muchos rumores sobre el retraso de Intel en el despliegue de su nuevo nodo de fabricación. Cuando un fabricante de chips como Intel o AMD diseña un producto, se fabrica mediante un proceso tecnológico específico que conocemos como litografía, y la métrica más común para medir esto es el tamaño de los pequeños transistores que los procesadores tienen en su interior.

Esta medición se realiza en nanómetros, y os sonarán los tamaños más comunes como 32 nm, 14 nm, 10 nm, 7 nm, etc. Tendría sentido que pudiéramos colocar dos transistores de 7 nm en el espacio que ocuparía uno de 14 nm, pero la realidad es bien diferente. Hay mucha sobrecarga interna e interconexiones, por lo que la cantidad de transistores y, por lo tanto, la potencia de procesamiento no se ajusta de manera exacta al tamaño de la litografía empleada en su fabricación.

nanómetros

Además de esto, como ya hemos hablado anteriormente, hay que tener en cuenta que no existe un sistema estándar para medir esto. Todas las grandes empresas solían medir de la misma manera pero ahora cada una lo hace a su modo, y por ello no es infrecuente ver a analistas comparando, por ejemplo, los 10 nm de Intel con los 7 nm de AMD.

El número de núcleos de una GPU para determinar su rendimiento

Al comparar las CPU y las GPU, la mayor diferencia es la cantidad de núcleos que tienen unos y otros. Las CPUs tienen pocos núcleos pero muy potentes y sobre todo, muy versátiles, mientras que las GPUs tienen muchísimos núcleos (del orden de miles) bastante menos potentes, pero dedicados únicamente para un propósito, por lo que están diseñados para funcionar en paralelo.

CPU GPU hardware PC

De igual manera a como un procesador de 4 núcleos de Intel puede tener un rendimiento muy diferente a otro de 4 núcleos de AMD, con las GPUs sucede lo mismo. No hay una manera correcta de comparar los recuentos de núcleos de una GPU entre las diferentes arquitecturas o fabricantes, ya que cada uno utiliza su propia arquitectura y esto hace que medir el rendimiento por el número de núcleos carezca de sentido.

Por ejemplo, un fabricante puede elegir incorporar menos núcleos pero con mayor funcionalidad, mientras que otra puede preferir más núcleos, cada uno con una funcionalidad reducida. En resumidas cuentas, no se puede utilizar el número de núcleos de una GPU para determinar su rendimiento.

Los FLOPs en el hardware para PC

Hoy en día utilizamos los FLOPs (o más concretamente los TFLOPs) para medir el rendimiento gráfico de una GPU, si bien las CPUs también son capaces de realizar estas operaciones. Cuando se lanza un nuevo chip de alto rendimiento, una de las primeras cosas que anuncian son los FLOPs que pueden generar, y esto no es otra cosa que el número de operaciones de punto flotante por segundo que es capaz de realizar.

TFLOPS

Esto parece bastante sencillo, pero por supuesto los proveedores pueden jugar con los números para hacer que su producto parezca mejor de lo que es en realidad. Por ejemplo, calcular 1,0 + 1,0 es mucho más sencillo para un procesador que calcular 1234,5678 + 8765,4321. Las empresas pueden meterse con el tipo de cálculos y su precisión asociada para inflar estos números.

Además, observar los FLOPs solo mide el rendimiento de cálculo de CPU/GPU sin procesar y no tiene en cuenta otros factores muy importantes a la hora de calcular el rendimiento global, como por ejemplo el ancho de banda de la memoria. Las compañías también optimizan los puntos de referencia que ejecutan para favorecer injustamente sus productos, así que en definitiva, no es un valor del que podamos fiarnos a ciencia cierta.

ARM como fabricante de chips y hardware para PC

Casi todos los sistemas integrados y de bajo consumo funcionan con algún tipo de procesador ARM. Sin embargo, hay que tener en cuenta que ARM no es un fabricante de chips como tal y, de hecho, no fabrica chips físicos. En lugar de ello, lo que hace ARM es únicamente el diseño, y luego vende la licencia para que otras empresas los fabriquen.

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Por ejemplo, el SoC A13 de los iPhone utiliza arquitectura ARM pero está fabricado por Apple. Al licenciar su propiedad intelectual, ARM permite a Apple, Qualcomm, Samsung y muchos otros fabricar sus propios chips utilizando los diseños de ARM pero adaptándolos a sus necesidades, por supuesto cobrándoles por ello.

Las CPUs seguirán aumentando su velocidad

Una de las representaciones más famosas de la industria es la Ley de Moore. Es una observación de que la cantidad de transistores en un chip se duplica aproximadamente cada dos años, y aunque ha sido bastante precisa durante los últimos 40 años, hace ya tiempo que los fabricantes se están viendo en serios problemas para cumplirla, y de hecho ya parece que muchos han tirado la toalla porque no son capaces de seguir reduciendo los procesos de fabricación.

Si no podemos agregar más transistores a los chips, una solución sería hacerlos más grandes. La limitación aquí es obtener suficiente energía para el procesador y luego poder disipar el calor que genera. Los chips modernos consumen cientos de amperios de corriente y generan cientos de vatios de calor, así que el tener esto a mayor escala sería realmente un problema bastante grande en el hardware de PC.

Ley de Moore hardware pc

Los sistemas de suministro de energía y enfriamiento que tenemos hoy en día ya están luchando para poder mantener en funcionamiento a los procesadores modernos, y muchos fabricantes dicen que están cerca del límite de lo que se puede conseguir con la tecnología de que disponen. Si los chips fueran más grandes, se integraría un mayor número de transistores, pero los requisitos de energía y disipación serían inasumibles.

Por lo tanto, y aunque poco a poco los procesadores cada vez entregan más rendimiento, los fabricantes están optando por un enfoque más hacia la eficiencia (mayor rendimiento por vatio), y aunque la velocidad de los procesadores fue en aumento año tras año durante mucho tiempo, parece que estamos en un punto de inflexión en el que los 5 GHz se han establecido como la barrera en la que se han estancado, y no parece que vayamos a subir mucho más a partir de ahí.