A Unidade de Processamento Gráfico, ou GPU, é um componente essencial em muitos dispositivos modernos, projetado para acelerar o processamento de imagens e gráficos.
Desde seu lançamento com a GeForce 256 da Nvidia em 1999, as GPUs revolucionaram o mundo da computação, permitindo que computadores e dispositivos móveis lidem com gráficos complexos e cálculos paralelos com alta eficiência.
Em vez de realizar uma tarefa de cada vez, como os PCs antigos, as GPUs são capazes de processar múltiplos dados simultaneamente, tornando a execução de programas e jogos mais rápida e fluida.
Quer entender melhor como a GPU funciona, qual a diferença entre GPU e CPU, e como ela se compara com a placa de vídeo? Continue lendo para descobrir tudo o que você precisa saber sobre essa peça fundamental da tecnologia moderna!
GPU: Para que serve?
A GPU se tornou uma peça central em várias áreas da tecnologia moderna. Apesar da sua popularidade ter começado com as melhorias que as unidades de processamento gráfico trouxeram para os jogos e aplicações visuais, a função das GPUs vai além.
Os principais fornecedores de GPU, NVIDIA e AMD, desenvolvem tecnologias que atendem a diferentes necessidades e setores. As principais aplicações das GPUs podem ser elencadas em:
Virtual Desktop Infrastructure (VDI)
Em ambientes corporativos e de TI, a GPU é fundamental para suportar a Infraestrutura de Desktop Virtual (VDI), que permite que você use um ambiente de desktop completo, hospedado na nuvem, como se estivesse no seu próprio computador.
Esse tipo de configuração ajuda a garantir que aplicativos gráficos intensivos, como softwares de design, modelagem 3D e edição de vídeo, funcionem de forma fluida, mesmo quando estão sendo executados remotamente.
Inteligência Artificial (IA)
As GPUs são usadas para criar e treinar redes neurais, que são sistemas projetados para aprender e tomar decisões como um cérebro humano. Isso inclui desde a análise de grandes volumes de dados em serviços financeiros até a pesquisa em medicina.
As unidades de processamento gráfico aceleram o treinamento dos algoritmos de IA.Fonte: GettyImages
High Performance Computing (HPC)
A Computação de Alto Desempenho (HPC) envolve a execução de tarefas extremamente complexas e intensivas em vários computadores ao mesmo tempo.
As GPUs ajudam a distribuir essas tarefas pesadas entre diferentes máquinas, aumentando a eficiência e a velocidade do processamento de dados. Isso é essencial para simulações científicas, pesquisas avançadas e outras aplicações que exigem um grande poder de processamento.
Blockchain
Como explicamos anteriormente, as GPUs são especialmente boas em realizar cálculos complexos de forma rápida e eficiente. Logo, esses componentes tem um grande potencial para a mineração de criptomoedas.
Na mineração, a GPU ajuda a resolver problemas matemáticos difíceis para validar transações e adicionar novos blocos à blockchain. No entanto, a mineração com GPUs no Brasil pode ser pouco rentável devido ao alto custo da energia elétrica e aos impostos de importação.
Como funciona uma GPU?
A GPU é projetada para lidar com tarefas intensivas de processamento de gráficos e cálculos matemáticos complexos. Para renderizar imagens de maneira eficiente, a Unidade de Processamento Gráfico trabalha com gráficos vetoriais, que são compostos por coordenadas chamadas de vértices.
Esses vértices são conectados para formar polígonos que compõem a cena virtual. A GPU se encarrega de aplicar texturas e iluminações a esses polígonos, ajustando os detalhes para tornar a cena mais realista.
Uma vez que toda a cena é calculada no espaço virtual, a GPU converte essas informações em dados de pixels através de um processo chamado rasterização. Os dados de pixels são então enviados ao monitor, resultando na imagem final que vemos.
O processo é altamente repetitivo (milhares de vezes por segundo!), o que exige um poder de processamento significativo para garantir uma experiência visual fluida.
Além disso, a GPU possui sua própria memória de acesso rápido, conhecida como VRAM (Video RAM). Esta memória armazena o código e os dados necessários para o processamento gráfico, permitindo que a GPU acesse e modifique essas informações rapidamente enquanto executa suas tarefas.
GPU na nuvem
A tecnologia de GPUs na nuvem (cloud) revoluciona a forma como as empresas acessam poder computacional avançado. Em vez de investir pesadamente na compra e manutenção de hardware, que pode rapidamente se tornar obsoleto com o lançamento de novos modelos a cada ano, as empresas podem alugar GPUs através de serviços de nuvem.
Provedores de cloud oferecem a vantagem do modelo “pague pelo que usa”, permitindo que as empresas acessem GPUs poderosas apenas quando necessário, sem o custo fixo de aquisição e atualização constante.
Isso significa que as empresas podem focar mais em suas operações principais e na produção, em vez de se preocupar em acompanhar a rápida evolução tecnológica das GPUs.
Como saber o que está usando minha GPU?
No Windows, o Gerenciador de Tarefas é uma ferramenta útil para verificar o uso da GPU:
- Ao abrir o Gerenciador de Tarefas (Ctrl + Shift + Esc), vá para a aba "Desempenho";
- Selecione "GPU" para ver a utilização atual da unidade de processamento gráfico;
- Na aba "Processos", você pode adicionar a coluna "Uso da GPU" para observar quais aplicativos estão usando a GPU e em que porcentagem.
Para usuários de MacOS, o Monitor de Atividade oferece uma visão semelhante.
- Acesse a aba "Window";
- Selecione "GPU History" para visualizar a carga de trabalho da GPU em tempo real e identificar quais processos estão utilizando seus recursos.
Outra opção é usar softwares especializados, como o MSI Afterburner ou GPU-Z, que fornecem informações detalhadas sobre o desempenho da GPU.
Qual é a diferença entre CPU e GPU?
A CPU pode ser comparada ao cérebro do computador, sendo responsável por executar tarefas gerais e instruções de software, como rodar programas e tomar decisões baseadas em comandos.
As CPUs têm um número menor de núcleos que operam de forma sequencial, processando uma tarefa de cada vez em uma ordem linear. Isso faz delas ideais para lidar com operações complexas e diversas, como executar aplicativos e gerenciar o sistema operacional.
Diferenças entre CPU e GPU.Fonte: NVIDIA/Bianca Seabra
Por outro lado, a GPU é especializada em processar grandes quantidades de dados simultaneamente. Com centenas ou até milhares de núcleos, as GPUs são projetadas para realizar cálculos paralelos, o que é extremamente eficiente para tarefas como renderizar gráficos em alta resolução, jogos e aplicações de aprendizado de máquina.
Ambos trabalham em conjunto para oferecer um desempenho equilibrado e otimizado no PC, aproveitando suas especializações para garantir que o sistema funcione de maneira eficaz.
Qual é a diferença entre GPU e placa de vídeo?
Os termos GPU e placa de vídeo podem parecer semelhantes, mas eles se referem a peças e funções diferentes no seu dispositivo. A GPU é o chip responsável pelo processamento de gráficos e imagens.
Ele realiza cálculos complexos necessários para gerar imagens e vídeos que vemos na tela. Podemos até dizer que a GPU é o "chef" e a placa de vídeo é a "cozinha" onde ele trabalha!
Por definição, a placa de vídeo é um componente de hardware que inclui elementos como GPU, sistemas de alimentação, conectores para saída de imagem e a memória de vídeo (VRAM).
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Onde fica a GPU no PC?
A GPU geralmente fica em uma das duas localizações em um PC:
- Placa de vídeo dedicada (GPU offboard): Se você tem uma placa de vídeo dedicada, a GPU está montada em uma placa de expansão que se encaixa em um slot específico na placa-mãe, conhecido como slot PCIe (Peripheral Component Interconnect Express). Essa placa é visível e é uma peça separada do resto do computador;
- GPU Integrada (onboard): Se você não tem uma placa de vídeo dedicada, a GPU está integrada diretamente no processador (CPU) ou na placa-mãe. Nesse caso, a GPU compartilha recursos com a CPU e não é visível como uma peça separada, pois faz parte do chip do processador ou da própria placa-mãe.
As GPUs integradas são comumente usadas em notebooks, onde é a economia de energia e bateria são fatores importantes no desempenho e custo do dispositivo.
Entender a diferença entre a GPU e a placa de vídeo, bem como a sua importância em diferentes contextos, como na nuvem e em comparação com a CPU, ajuda a tomar decisões mais informadas sobre qual hardware utilizar para suas necessidades específicas.
Se você está considerando investir em uma placa de vídeo e quer saber mais sobre o que considerar na hora de comprar, não deixe de conferir o Guia de Preços de uma placa de vídeo do TecMundo!
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