GPU

O que é uma Unidade de Processamento Gráfico (GPU)?

Uma unidade de processamento gráfico, também conhecida como processador gráfico ou GPU, é um tipo de circuito eletrônico projetado para acelerar gráficos computacionais e processamento de imagens em uma variedade de dispositivos, incluindo placas gráficas, placas-mãe, celulares e computadores pessoais (PCs).

As GPUs podem realizar cálculos matemáticos rapidamente, reduzindo o tempo necessário para um computador executar vários programas, um recurso que torna as GPUs um importante facilitador para tecnologias emergentes e futuras, como aprendizado de máquina (ML), inteligência artificial (AI) e blockchain.

Antes da invenção das GPUs na década de 1990, os controladores gráficos em PCs e controladores de videogame dependiam da unidade central de processamento (CPU) do computador para executar suas tarefas. Desde o início da década de 1950, a CPU tem sido o processador mais importante em um computador, executando todas as instruções necessárias para rodar um programa, como lógica, controle e entrada/saída (I/O). No entanto, com o advento dos jogos pessoais e do design assistido por computador (CAD) na década de 1990, a indústria precisava de uma maneira mais rápida e eficiente de combinar pixels em um curto período de tempo.

Em 2007, a Nvidia criou o CUDA (Compute Unified Device Architecture), um software que deu aos desenvolvedores acesso direto ao poder de computação paralela das GPUs, permitindo que a tecnologia de GPU fosse usada em uma variedade muito maior de aplicações do que nunca. A década de 2010 testemunhou avanços enormes na tecnologia de GPUs, talvez os mais importantes tenham sido o ray tracing (que gera uma imagem de computador rastreando a direção da luz a partir da câmera) e os núcleos tensor (projetados para possibilitar deep learning).

Graças a esses avanços, as GPUs têm desempenhado um papel importante na aceleração de IA e nos processadores de aprendizagem profunda, além de terem ajudado a acelerar o desenvolvimento de aplicações de IA e ML. Hoje, além de alimentar consoles de jogos e softwares de edição, as GPUs impulsionam recursos de computação de ponta que são essenciais para muitas organizações.

Como uma GPU funciona?

As GPUs de hoje utilizam muitos multiprocessadores para lidar com todas as diferentes partes da tarefa que devem executar.

As GPUs têm sua própria Memória de Acesso Rápido (RAM) - um tipo específico de memória eletrônica usada para armazenar código e dados que o chip pode acessar e modificar conforme necessário. GPUs avançadas geralmente têm RAM especificamente construída para armazenar as grandes quantidades de dados necessárias para tarefas de computação intensiva, como edição gráfica, jogos ou casos de uso de IA/ML.

Duas memórias de GPU populares são a Memória de Acesso Aleatório Dinâmico Síncrono de Dupla Taxa de Dados para Gráficos de Sexta Edição (GDDR6) e a GDDR6X de próxima geração. A GDDR6X consome 15 por cento menos energia por bit transferido do que a GDDR6, mas, por ser mais rápida, consome mais energia no total. iGPUs podem ser integradas à CPU de um computador ou conectadas a um slot ao lado da CPU e conectadas por portas PCI Express. A iGPU pode ser integrada à CPU do computador ou conectada a um slot ao lado da CPU e conectada por uma porta PCI Express.

Quais são os diferentes tipos de GPUs? 

Existem três tipos de GPUs: GPUs discretas, GPUs integradas e GPUs virtuais.

GPU discreta: uma GPU discreta, ou dGPU, é um processador gráfico independente da CPU do dispositivo, que é responsável por receber e processar informações para que o computador funcione corretamente. GPUs independentes são normalmente usadas para aplicações avançadas com requisitos especializados, como edição de vídeo, criação de conteúdo ou jogos de alto desempenho. Elas são chips diferentes com conectores para placas separadas, que geralmente são conectadas à CPU usando um slot dedicado. Uma das GPUs discretas mais amplamente usadas é a marca Intel Arc, criada especificamente para a indústria de jogos para PC.

GPU integrada: Uma GPU integrada ou iGPU é incorporada à infraestrutura de um computador ou dispositivo, geralmente próxima à CPU. O design da GPU integrada foi introduzido pela Intel na década de 2010. Posteriormente, fabricantes como MSI, ASUS e Nvidia perceberam os poderosos benefícios de combinar a GPU com a CPU (sem exigir que o usuário adicionasse a GPU por conta própria por meio de um slot PCI Express), e assim as GPUs integradas se tornaram cada vez mais populares. Hoje, as GPUs integradas continuam sendo uma escolha popular para usuários de laptops, gamers e outras pessoas que executam programas computacionalmente intensivos em PCs.

GPU virtual: uma GPU virtual tem a mesma funcionalidade de uma GPU discreta ou integrada, mas sem o hardware. Uma GPU virtual é simplesmente uma versão de software de uma GPU criada para uma instância em nuvem e pode ser usada para executar as mesmas cargas de trabalho que uma GPU física. Além disso, como não há hardware, as GPUs virtuais são mais simples e menos caras de manter do que os produtos físicos.

Qual é a diferença entre uma GPU e uma CPU?

CPUs e GPUs são semelhantes em design, como por terem muitos núcleos e transistores para processar tarefas, mas as CPUs são mais versáteis do que as GPUs em termos de funcionalidade. As GPUs tendem a se concentrar em uma única tarefa computacional específica, como processamento gráfico ou machine learning.

A CPU é o coração e o cérebro de um sistema ou dispositivo de computador. A CPU recebe instruções gerais ou solicitações de um programa ou aplicativo de software sobre uma tarefa. Em contraste, a GPU realiza tarefas mais específicas, frequentemente envolvendo o processamento rápido de imagens e vídeos de alta resolução. Para realizar suas tarefas, a GPU executa constantemente cálculos matemáticos complexos necessários para renderização gráfica ou outras funções computacionalmente intensivas.

Uma das maiores diferenças entre CPUs e GPUs é que as CPUs tendem a usar menos núcleos e executar tarefas em ordem linear, enquanto as GPUs têm centenas ou até milhares de núcleos e suportam processamento paralelo, resultando em velocidades de processamento extremamente rápidas.

As primeiras GPUs foram desenvolvidas para acelerar a renderização de gráficos 3D, tornando cenas de filmes e videogames mais realistas e envolventes. O primeiro chip de GPU, o GeForce da Nvidia, foi lançado em 1999 e rapidamente seguido por um período de crescimento acelerado que permitiu que os recursos de GPU se expandissem para outras áreas devido às suas capacidades de processamento paralelo de alta velocidade.

Processamento paralelo ou computação paralela é um tipo de computação que depende de dois ou mais processadores para realizar diferentes subconjuntos de uma tarefa computacional geral. Antes do advento das GPUs, computadores de gerações anteriores só conseguiam executar um programa por vez, muitas vezes levando horas para concluir uma tarefa. As capacidades de processamento paralelo das GPUs permitem que muitos cálculos ou tarefas sejam realizados ao mesmo tempo, tornando-as mais rápidas e eficientes do que as CPUs encontradas em computadores mais antigos.