As Unidades de Processamento Gr\u00e1fico, comumente conhecidas como GPUs, s\u00e3o parte integrante do mundo digital moderno. Como um componente cr\u00edtico de um sistema de computador, eles s\u00e3o projetados para manipular e alterar rapidamente a mem\u00f3ria para acelerar a cria\u00e7\u00e3o de imagens em um buffer de quadros destinado \u00e0 sa\u00edda para um dispositivo de exibi\u00e7\u00e3o. Em termos mais simples, eles renderizam imagens, anima\u00e7\u00f5es e v\u00eddeos em sua tela. Dada a sua capacidade de realizar opera\u00e7\u00f5es paralelas em m\u00faltiplos conjuntos de dados, eles s\u00e3o cada vez mais empregados em uma variedade de c\u00e1lculos n\u00e3o gr\u00e1ficos.<\/p>\n
O conceito de GPU foi introduzido pela primeira vez na d\u00e9cada de 1970. Os primeiros videogames, como Pong e Space Invaders, exigiam a cria\u00e7\u00e3o de hardware gr\u00e1fico para exibir imagens em uma tela. Eram rudimentares para os padr\u00f5es atuais, capazes de exibir apenas formas e cores simples. A NVIDIA \u00e9 frequentemente creditada pelo lan\u00e7amento da primeira GPU, a GeForce 256, em 1999. Este foi o primeiro dispositivo rotulado como GPU que poderia realizar opera\u00e7\u00f5es de transforma\u00e7\u00e3o e ilumina\u00e7\u00e3o (T&L) por conta pr\u00f3pria, o que anteriormente era responsabilidade da CPU.<\/p>\n
Com o tempo, com os avan\u00e7os na tecnologia e o aumento na demanda por melhores gr\u00e1ficos, a GPU evoluiu dramaticamente. Vimos a progress\u00e3o de aceleradores gr\u00e1ficos 2D de fun\u00e7\u00e3o fixa para os chips program\u00e1veis imensamente poderosos usados hoje, capazes de renderizar ambientes 3D realistas em tempo real.<\/p>\n
As GPUs s\u00e3o projetadas especificamente para serem eficientes em tarefas que envolvem o manuseio de grandes blocos de dados em paralelo, como renderiza\u00e7\u00e3o de imagens e v\u00eddeos. Eles alcan\u00e7am essa efici\u00eancia por terem milhares de n\u00facleos que podem lidar com milhares de threads simultaneamente. Em compara\u00e7\u00e3o, uma CPU t\u00edpica pode ter entre dois e 32 n\u00facleos. Essa diferen\u00e7a arquitet\u00f4nica permite que as GPUs sejam mais eficientes em tarefas como renderiza\u00e7\u00e3o de imagens, computa\u00e7\u00e3o cient\u00edfica e aprendizado profundo, que exigem que a mesma opera\u00e7\u00e3o seja executada em grandes conjuntos de dados.<\/p>\n
As GPUs s\u00e3o normalmente divididas em duas categorias: Integradas e Dedicadas. As GPUs integradas s\u00e3o integradas no mesmo chip da CPU e compartilham mem\u00f3ria com ela. Por outro lado, GPUs dedicadas s\u00e3o unidades separadas com mem\u00f3ria pr\u00f3pria, chamadas Video RAM (VRAM).<\/p>\n
A GPU consiste em v\u00e1rias partes, incluindo uma unidade de mem\u00f3ria, uma unidade de processamento e uma unidade de entrada\/sa\u00edda (E\/S). No cora\u00e7\u00e3o de cada GPU est\u00e1 o n\u00facleo gr\u00e1fico, que consiste em centenas ou milhares de n\u00facleos. Esses n\u00facleos s\u00e3o agrupados em unidades maiores, geralmente conhecidas como Streaming Multiprocessors (SMs) em GPUs NVIDIA ou Unidades de Computa\u00e7\u00e3o (CUs) em GPUs AMD.<\/p>\n
Quando uma tarefa chega, a GPU a divide em subtarefas menores e as distribui pelos n\u00facleos dispon\u00edveis. Isto permite a execu\u00e7\u00e3o simult\u00e2nea de tarefas, levando a tempos de conclus\u00e3o mais r\u00e1pidos em compara\u00e7\u00e3o com a natureza de processamento sequencial das CPUs.<\/p>\n
Os principais recursos das GPUs modernas incluem:<\/p>\n
Existem dois tipos principais de GPUs:<\/p>\n