O que é GPU? Como funciona a Unidade de Processamento Gráfico

A Unidade de Processamento Gráfico, ou GPU, é um componente essencial em muitos dispositivos modernos, projetada para acelerar o processamento de imagens e gráficos.

Desde o seu lançamento com a GeForce 256 da Nvidia em 1999, GPUs revolucionaram o mundo da computaçãopermitindo que computadores e dispositivos móveis lidem com gráficos complexos e cálculos paralelos com alta eficiência.

Em vez de executar uma tarefa por vez, como os PCs antigos, as GPUs são capazes de processar vários dados simultaneamente, tornando a execução de programas e jogos mais rápida e fluida.

Quer entender melhor como funciona a GPU, qual a diferença entre a GPU e a CPU e como ela se compara à placa gráfica? Continue lendo para descobrir tudo o que você precisa saber sobre esta peça fundamental da tecnologia moderna!

GPU: para que serve?

A GPU se tornou uma peça central em diversas áreas da tecnologia moderna. Embora sua popularidade tenha começado com melhorias que as unidades de processamento gráfico trouxeram para jogos e aplicações visuaiso papel das GPUs vai além.

Os principais fornecedores de GPU, NVIDIA e AMD, desenvolvem tecnologias que atendem a diferentes necessidades e setores. As principais aplicações de GPUs podem ser listadas a seguir:

Infraestrutura de desktop virtual (VDI)

Em ambientes corporativos e de TI, a GPU é fundamental para dar suporte à Virtual Desktop Infrastructure (VDI), que permite usar um ambiente de desktop completo hospedado na nuvem como se você estivesse em seu próprio computador.

Esse tipo de configuração ajuda a garantir que aplicativos com uso intensivo de gráficos, como software de design, modelagem 3D e edição de vídeo, funcionem sem problemas, mesmo quando 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. Isto inclui tudo, desde a análise de grandes volumes de dados em serviços financeiros até à investigação em medicina.

Unidades de processamento gráfico aceleram o treinamento de algoritmos de IA.Fonte: GettyImages

Computação de alto desempenho (HPC)

A computação de alto desempenho (HPC) envolve a execução de tarefas extremamente complexas e intensivas em vários computadores ao mesmo tempo.

Ajuda das GPUs distribuir essas tarefas pesadas entre diferentes máquinasaumentando a eficiência e a velocidade do processamento de dados. Isto é essencial para simulações científicas, pesquisas avançadas e outras aplicações que exigem muito poder de processamento.

Blockchain

Como explicamos anteriormente, as GPUs são especialmente boas para realizar cálculos complexos de forma rápida e eficiente. Portanto, esses componentes possuem grande potencial para mineração de criptomoedas.

Na mineração, a GPU ajuda a resolver problemas matemáticos difíceis para validar transações e adicionar novos blocos ao blockchain. No entanto, a mineração com GPUs no Brasil pode não ser lucrativa devido ao alto custo da energia elétrica e dos impostos de importação.

Como funciona uma GPU?

A GPU foi projetada para lidar com tarefas intensivas de processamento gráfico e cálculos matemáticos complexos. Para renderizar imagens com eficiência, a Unidade de Processamento Gráfico trabalha com gráficos vetoriaisque são compostos de coordenadas chamadas vértices.

Esses vértices são conectados para formar polígonos que compõem a cena virtual. A GPU é responsável por aplicar texturas e iluminação nesses polígonos, ajustando os detalhes para deixar a cena mais realista.

Depois que toda a cena é calculada no espaço virtual, a GPU converte essas informações em dados de pixel por meio de um processo chamado rasterização. Os dados do pixel são então enviados para o monitor, resultando na imagem final que vemos.

O processo é altamente repetitivo (milhares de vezes por segundo!), o que requer 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).). Essa memória armazena o código e os dados necessários ao processamento gráfico, permitindo que a GPU acesse e modifique rapidamente essas informações à medida que executa suas tarefas.

GPU na nuvem

A tecnologia Cloud GPU revoluciona a forma como as empresas acessam o poder da computação avançada. 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 por meio de serviços em nuvem.

Os provedores de nuvem oferecem a vantagem de um modelo “pague conforme o uso”, permitindo as empresas acessam GPUs poderosas apenas quando necessáriosem o custo fixo de aquisição e atualização constante.

Isto significa que as empresas podem concentrar-se mais nas suas operações e produção principais, em vez de se preocuparem em acompanhar a rápida evolução tecnológica das GPUs.

Como posso saber o que está usando minha GPU?

Nó Windows, o Gerenciador de Tarefas é uma ferramenta útil para verificar o uso da GPU:

1. Ao abrir o Gerenciador de Tarefas (Ctrl + Shift + Esc), vá até a aba “Desempenho”;
2. Selecione “GPU” para ver o uso atual da unidade de processamento gráfico;
3. Na aba “Processos”, você pode adicionar a coluna “GPU Usage” para observar quais aplicativos estão usando a GPU e em qual porcentagem.

Para usuários de MacOS, o Monitor de Atividade oferece uma visão semelhante.

1. Acesse a aba “Janela”;
2. Selecione “Histórico da GPU” 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 MSI Afterburner ou GPU-Z, que fornecem informações detalhadas sobre o desempenho da GPU.

Qual é a diferença entre CPU e GPU?

O CPU pode ser comparada ao cérebro do computadorsendo responsável por executar tarefas gerais e instruções de software, como executar programas e tomar decisões com base em comandos.

As CPUs possuem um número menor de núcleos que operam sequencialmente, processando uma tarefa por vez em uma ordem linear. Isso os torna 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, o A GPU é especializada no processamento de 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 renderização de gráficos de alta resolução, jogos e aplicativos de aprendizado de máquina.

Ambos trabalham juntos para oferecer desempenho de PC equilibrado e otimizado, aproveitando suas especializações para garantir que o sistema funcione de maneira eficaz.

Qual é a diferença entre GPU e placa gráfica?

Os termos GPU e placa gráfica podem parecer semelhantes, mas referem-se a diferentes partes e funções do seu dispositivo. A GPU é o chip responsável pelo processamento de gráficos e imagens.

Realiza cálculos complexos necessários para gerar imagens e vídeos que vemos na tela. Podemos até dizer que o 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 energia, conectores de saída de imagem e memória de vídeo (VRAM).

Onde está a GPU no PC?

A GPU geralmente está em um dos dois locais em um PC:

1. Placa gráfica dedicada (GPU offboard): Se você tiver uma placa gráfica dedicada, a GPU será montada em uma placa de expansão que cabe em um slot específico da placa-mãe, conhecido como slot PCIe (Peripheral Component Interconnect Express). Esta placa é visível e é uma parte separada do resto do computador;
2. GPU integrada (integrada): Se você não possui uma placa gráfica dedicada, a GPU é integrada diretamente no processador (CPU) ou na placa-mãe. Neste caso, a GPU compartilha recursos com a CPU e não é visível como uma parte separada, pois faz parte do chip do processador ou da própria placa-mãe.

GPUs integradas são comumente usadas em notebooks, onde a economia de energia e bateria são fatores importantes no desempenho e no custo do dispositivo.

Compreender a diferença entre GPU e placa gráfica, bem como a sua importância em diferentes contextos, como na nuvem e em comparação com a CPU, ajuda-o a tomar decisões mais informadas sobre qual hardware utilizar para as suas necessidades específicas.

Se você está pensando em investir em uma placa gráfica e quer saber mais sobre o que considerar na hora de comprarnão deixe de conferir o Guia de Preços de placas gráficas do TecMundo!