# Muestra el tiempo que tardó la operación en CPU
print(f"Tiempo de ejecución en CPU: {end_time - start_time:.2f} segundos")

# Configura TensorFlow para utilizar la GPU
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(
            gpus[0],
            [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024)]
        )
    except RuntimeError as e:
        print(e)

# Realiza la misma multiplicación de matrices, pero utilizando la GPU
start_time = time.time()
c = tf.matmul(a, b)
end_time = time.time()

# Muestra el tiempo que tardó la operación en GPU
print(f"Tiempo de ejecución en GPU: {end_time - start_time:.2f} segundos")
Este código utiliza la biblioteca de Python TensorFlow para realizar una multiplicación de matrices primero en la CPU y luego en la GPU (si está disponible). Si todo está configurado correctamente, deberías ver una diferencia en los tiempos de ejecución entre la CPU y la GPU, con la GPU siendo más rápida en la mayoría de los casos.

Recuerda que debes haber instalado las bibliotecas de Python necesarias para la computación en GPU, como TensorFlow, y haber verificado que tu GPU de AMD sea reconocida por Python ejecutando tf.config.list_physical_devices('GPU').
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