Assim como as CPUs, as GPUs funcionam transformando energia em
informação. Sob as demandas do sistema, esses chips realizam cálculos e
instruções que são responsáveis pelas imagens que você vê na tela do
computador, do seu televisor HD, do celular e dos jogos que você curte no
console da sala. Basicamente, se um dispositivo tem tela, ele conta com uma GPU.
Dispositivos que possuem tela contam com GPUs para a reprodução das imagens (Foto: Divulgação/AMD)
O
desenvolvimento dos processadores gráficos para uso doméstico só foi
possível pelo interesse da indústria de jogos que, no fim dos anos 1990,
dependia de hardware mais poderoso para conquistar mais mercado e
emplacar lançamentos mais empolgantes. De lá para cá, as GPUs se
tornaram muito mais poderosas e compactas, sendo possível vê-las hoje
embutidas dentro das CPUs de alguns computadores e dos consoles da nova
geração.
Para dar uma ideia da capacidade de uma GPU, mesmo
as mais convencionais, vamos usar o exemplo dos jogos. Via de regra, é
nos games que o usuário doméstico sente a diferença entre um modelo mais
fraco e um mais poderoso.
Jogos são softwares que geram um
volume muito grande de dados gráficos a cada segundo. Um título como
Battlefield 4, para apresentar desempenho satisfatório para a maior
parte dos jogadores, precisa de uma GPU capaz de criar 60 imagens por
segundo resoluções muito altas. Vamos supor que, no nosso exemplo, o
game esteja sendo exibido numa tela Full HD. Isso significa que, a cada
segundo, a GPU precisa desenhar 60 imagens, compostas de 2.073.600
pixels e exibi-las na tela.
Como funciona?
Uma
placa gráfica, daquelas que você conecta à placa mãe, é construída em
torno do seu processador. Nvidia e AMD apostam muito nesse modelo e as
duas companhias são responsáveis pela fabricação das melhores GPUs do
mercado.
Ao lado da AMD, Nvidia é a principal fabricante de GPUs no mundo (Foto: Reproudação/Tech Yuva)
Embora
a arquitetura varie entre os dois fabricantes, é possível descrever uma
GPU, de maneira geral, como um chip desenvolvido em torno de um
processador. Esse processador pode ter milhares de núcleos e diversas
unidades de processamento muito específicas, criadas para melhorar o
desempenho do equipamento em renderização de gráficos 3D bastante
complexos.
É
o conjunto dessas unidades que determina o desempenho de uma GPU. É por
isso que, muitas vezes, comprar uma placa pela quantidade de memória
que ela oferece pode ser praticamente inútil. Uma placa com 3 GB de RAM
pode ter um desempenho consideravelmente inferior a um modelo que tenha 1
GB, desde que a GPU da versão de menos memória tenha suporte a
tecnologias mais avançadas, por exemplo
Memórias
Como
deu para perceber, o processador gráfico cria um enorme volume de dados
a cada instante. Há uma máxima na tecnologia que diz que “dados
precisam de um lugar para viver”. Esse lugar, no caso das GPUs, é a
memória da placa gráfica. O grande volume de dados que a placa produz é
guardado na memória para ser usado depois. Por isso, quanto mais memória
uma placa de vídeo tem, melhor o desempenho geral dela.
Falar
sobre o funcionamento de uma GPU apenas pela perspectiva do uso
doméstico em jogos é um pouco reducionista. As atuais GPUs da Nvidia e
da AMD são tão complexas que estão sendo aplicadas no design dos mais
poderosos supercomputadores já construídos.
Muito além dos jogos
A
razão para isso está na maneira como são projetadas as GPUs. Ao
contrário das CPUs, elas possuem um número bem maior de núcleos de
processamento, criados para desempenhar um grande número de tarefas
paralelamente.
Além de repdroduzir jogos, como Battlefield 4, as GPUs têm hoje várias outras aplicaçõs (Foto: Reprodução/YouTube)
Um
supercomputador atual pode ser usado para simular, por exemplo, o
comportamento de grandes quantidades de fluidos, como a água represada
em alguma barragem. A dinâmica do fluido precisa ser estudada com grande
precisão para que engenheiros possam determinar os limites da estrutura
e o planejamento de manutenção do complexo possa ser executado com
maior precisão. Imagine o quão complexo é simular o comportamento de
bilhões de litros de água e as forças que interagem entre o líquido e as
estruturas de contenção
A tarefa seria ingrata mesmo para um
grupo de engenheiros bem capacitados. O supercomputador, munido das
GPUs que foram criadas para renderizar milhões de pixels por segundo,
pode calcular esse tipo de informação com muito mais velocidade e
precisão
Esse mesmo nível de simulação já é possível em
algumas outras áreas, como a de estudo do clima. Nesse caso, outro
fluido é interpretado a partir da alta capacidade de GPUs em fazer
cálculos paralelos, como na análise do ar e das correntes que moldam as
variações climáticas da superfície terrestre.
Modelos e aplicações
Atualmente,
independentemente da capacidade, qualquer GPU segue os princípios
descritos anteriormente. Mas, ainda assim, há diferenças sensíveis entre
os modelos que podem ser mais aplicados para jogos, para renderização
gráfica, simulações, servidores e supercomputadores.
Placas onboard
São
muito mais baratas e comuns e, normalmente, são as responsáveis por
fazer a parte gráfica do seu computador funcionar. Nesse modelo, o
fabricante do processador, Intel ou AMD, desenha uma GPU incluída na
CPU. A estratégia salva custos e por isso faz tanto sucesso em modelos
de entrada. O mesmo princípio é usado nos smartphones e tablets e até
nos consoles de nova geração.
O interessante é que esse
compromisso, que até pouco tempo era visto como forma de cortar custos,
já está superando níveis de desempenho animadores. Cada vez mais, as
GPUs onboard oferecem desempenho que rivaliza com placas de vídeo
tradicionais.
Placas dedicadas
São
os modelos mais poderosos, que podem custar mais de R$ 5 mil. Mesmo
nesse formato, a gente encontra placas com aplicações bem distintas. As
AMD FirePro e Nvidia Quadro, por exemplo, são equipamentos extremamente
poderosos e podem custar mais de R$ 5 mil, dependendo do modelo. Essas
placas são ideais para laboratórios, editores de vídeo e gente que
manipula imagens tridimensionais extremamente complexas.
Placas como a Quadro aplicam o que há de mais avançado, e caro, em termos de GPU (Foto: Divulgação/Nvidia)
Apesar
da capacidade, elas não são ideais para jogos, por exemplo. Como essas
placas não oferecem suporte a algumas bibliotecas de renderização e
processamento, que são aplicadas nos jogos, elas sofrem um pouco para
atingir o desempenho das versões que são destinadas ao usuário
doméstico.
Essas
placas, desenvolvidas para usuários comuns, são as nVidia Geforce e as
AMD R9. Elas são as mais indicadas para uso doméstico, e estão presentes
em preços e faixas de desempenho que abrangem todas as necessidades.
Desde uma Geforce Titan, que pode ser encontrada por preços na faixa dos
R$ 5 mil, até placas de média performance, como uma Radeon 7880, ou uma
Geforce 760, compradas a preços muito mais em conta.