O que é GPU e como funcionam os modelos existentes no mercado?

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.