Dos formas de diseñar un chip
Un chip de cálculo es un conjunto de miles de millones de transistores. La cuestión es qué se les hace hacer, y existen dos enfoques opuestos: toda la diferencia entre una GPU y un ASIC reside ahí.
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La GPU (Graphics Processing Unit) es un procesador programable. Sus miles de núcleos ejecutan instrucciones: se le carga un programa, lo lee, lo decodifica y lo ejecuta. La misma GPU entrena un modelo de IA, calcula un renderizado 3D o simula un fenómeno físico; basta con cambiar de programa.
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El ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) es un circuito dedicado a un único algoritmo. No hay programa: el algoritmo está implementado directamente en puertas lógicas. Un chip de minería de Bitcoin solo calcula el doble SHA-256, pero cientos de miles de millones de veces por segundo.
En Happy Mining vendemos e instalamos ambos: mineros ASIC para bitcoin y servidores GPU para la inteligencia artificial. A menudo nos preguntan por qué no se mina con una GPU, o por qué no se ejecuta una IA en un Antminer. Esta es la respuesta.
Programable o cableado: el precio de la flexibilidad
Una GPU está diseñada para adaptarse a cualquier algoritmo. Para ello, cada operación pasa por una cadena de control: lectura de la instrucción, decodificación, planificación de los hilos, acceso a los registros, a las cachés y a la memoria. Esta maquinaria ocupa una gran parte del silicio y consume energía en cada instrucción, sea cual sea el cálculo realizado. Es el precio de la flexibilidad: la GPU es eficiente en una gran variedad de problemas, sin ser óptima en ninguno en particular.
Un ASIC elimina toda esta maquinaria. En un chip de minería, las 128 rondas del doble SHA-256 están cableadas una tras otra, en forma de pipeline: en cada ciclo de reloj, un nuevo nonce entra en el circuito y sale de él un hash completo. Ninguna instrucción que leer, ningún ciclo perdido en control; casi todo el silicio calcula. La eficiencia es máxima, pero el chip queda fijo: no puede ejecutar ningún otro algoritmo.
La animación de la parte superior de esta página asigna la misma tarea a los dos chips. En bitcoin, la GPU carga un programa de cálculo con enteros y lo ejecuta haciendo pausas de control, mientras que el pipeline del ASIC funciona sin interrupción. En IA, la GPU se reprograma para usar sus Tensor Cores; el ASIC, en cambio, no tiene ningún circuito para ese cálculo.
Dentro de una GPU: la NVIDIA H200
Nuestra vista explosionada 3D de la NVIDIA H200 permite descender desde el módulo hasta el núcleo de cálculo. El chip GH100 mide 814 mm² y cuenta con 80 mil millones de transistores, repartidos en 132 multiprocesadores activos en la H200. Abra el chip y verá que los núcleos de cálculo son solo una parte del diseño: cada multiprocesador lleva también su caché de instrucciones, sus planificadores, sus registros y su caché de datos, y el centro del chip está ocupado por 50 MB de caché L2. Alrededor, seis pilas de memoria HBM3e aportan 141 GB a 4,8 TB/s. Todo ello sirve para una sola cosa: ejecutar de forma eficiente programas diferentes.
Es exactamente lo que necesita la IA. Un modelo de lenguaje multiplica inmensas matrices de pesos, que hay que volver a leer de la memoria con cada palabra generada: el ancho de banda y la programabilidad cuentan más que nada. La H200 alcanza hasta 3.958 TFLOPS en FP8 (con dispersión).
Dentro de un ASIC: el Antminer S21 Hydro
Nuestra vista explosionada 3D del Antminer S21 Hydro hace el mismo recorrido. La máquina contiene tres hashboards de 216 chips BM1368, es decir, 648 chips. Haga zoom en una hashboard: los chips están conectados en cadena, el trabajo entra por el primero y pasa de chip en chip hasta el último, y los resultados vuelven en sentido contrario. Descienda al interior de un chip: casi toda su superficie está formada por el mismo motor de hash repetido, sin decodificador de instrucciones, sin caché, sin memoria externa. Cada motor es el doble SHA-256 desplegado en 128 etapas, un pipeline cableado en el silicio.
Resultado: un chip BM1368 calcula unos 500 mil millones de hashes por segundo con 8 W. Una H200, con el mismo cálculo, produce del orden de 10 mil millones con 700 W, según nuestra estimación a partir de su rendimiento de cálculo con enteros. El chip ASIC realiza cincuenta veces más trabajo con ochenta y cinco veces menos energía: es más de cuatro mil veces más eficiente.
¿Y la FPGA?
Entre ambos existe la FPGA (Field-Programmable Gate Array), un circuito reconfigurable: su lógica puede rediseñarse después de la fabricación para implementar un algoritmo determinado. Así se acerca a un ASIC para un cálculo concreto, sin alcanzar su densidad ni su eficiencia energética, ya que sus puertas reconfigurables siguen siendo más lentas y consumen más que unas puertas grabadas de una vez por todas. Las FPGA se utilizaron brevemente para minar bitcoin en 2011 y 2012, entre la era de las GPU y la llegada de los primeros ASIC en 2013. Hoy se utilizan sobre todo para el prototipado de chips, las telecomunicaciones y las finanzas de alta frecuencia.
ASIC o GPU: ¿cuál elegir?
La cuestión no es saber qué chip es el mejor, sino qué cálculo necesita usted hacer.
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Para minar bitcoin, el ASIC es la única opción rentable desde hace más de diez años. Las demás criptomonedas de prueba de trabajo (Litecoin y Dogecoin en Scrypt, Kaspa…) también tienen sus ASIC: vea todos nuestros mineros ASIC. Nuestra calculadora de rentabilidad ASIC calcula las cifras de una máquina con los datos del día.
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Para la inteligencia artificial, el renderizado 3D o el cálculo científico, la GPU es insustituible: un ASIC solo puede ejecutar el algoritmo para el que fue diseñado. Una GPU se rentabiliza por los usos que se le dan o por el alquiler de su potencia de cálculo: vea nuestra calculadora de rentabilidad GPU.
Un último criterio, a menudo olvidado: la vida útil económica. Un ASIC de minería es útil mientras minar genere más que la electricidad consumida; una GPU conserva un valor de uso mientras haya programas que la necesiten. Hablamos de ello con mucho gusto: llámenos al +33 6 32 49 26 41.
