O que é GPU? Saiba como funciona o processador gráfico em celulares e computadores

A Unidade de Processamento Gráfico (GPU) é responsável por renderizar imagens e vídeos. O componente se baseia na computação paralela para realizar cálculos intensivos e acelerar operações de modo a gerar informação visual. GPUs com desempenho avançado podem até reproduzir gráficos 3D realistas.

Smartphones e computadores contam com GPU para ajudar em tarefas como renderização de vídeos e animações, bem na como na execução de jogos. A seguir, entenda os detalhes sobre como esse componente funciona e se diferencia de outros processadores.

Como funciona a GPU?

A GPU recebe dados gráficos enviados pela CPU durante a execução de processos. Desse modo, a GPU gera uma imagem a partir de uma estrutura que deve ser preenchida com informações de cor, textura, iluminação e outras características.

Esse tipo de processador utiliza elementos muito específicos, como:

• Shaders: são instruções para renderização. O Vertex Shader gera formas 3D; o Pixel Shader define a cor que cada pixel exibe.; e o Pixel Pipeline direciona os pixels aos Pixel Shaders;
• Texture Mapping Unit (TMU): é um elemento que trabalha em conjunto com as unidades de shaders para filtrar e modificar dados que geram efeitos de texturas sobre grupos de pixels;
• Render Output Unit (ROP): são componentes que interpretam a profundidade de pixels, aplicam filtros, controlam o anti-aliasing, entre outras ações. Atuam na fase final da renderização;
• Transform and Lighting (T&L): transforma dados bidimensionais (2D) em 3D, e altera cores para gerar efeitos de iluminação. É um conceito antigo. Aplicações atuais usam recursos como os shaders para os mesmos fins;
• Video Memory (VRAM): é uma memória temporária que armazena dados cruciais para a geração do conteúdo gráfico. Quanto mais avançada for uma GPU, maior é a quantidade de VRAM que ela costuma demandar.
• Núcleos: são os componentes que executam o processamento gráfico. Uma GPU pode ter de dezenas a milhares deles. A Nvidia utiliza a denominação CUDA para esse tipo de componente; a AMD usa o nome Stream Processor.

O que é a velocidade de clock da GPU?

A velocidade de clock ou frequência indica a quantidade de ciclos de operação por segundo que a GPU pode executar. A medida é dada em hertz (Hz) e seus múltiplos, como o gigahertz (GHz), que corresponde a 1 bilhão de ciclos. Logo, um chip gráfico com clock de 2,5 GHz executa até 2,5 bilhões de ciclos por segundo.

O que é overclock da GPU?

O overclock eleva o clock da GPU para um nível acima do limite padrão estabelecido pelo fabricante. Trata-se de uma forma de aumentar parâmetros de desempenho gráfico, como a taxa de quadros (FPS). O overclock requer cuidado, pois pode danificar ou fazer a GPU funcionar incorretamente.

Qual é a diferença entre GPU dedicada e integrada?

A indústria de tecnologia gráfica trabalha com duas modalidades de GPU:

• GPU integrada: a GPU é incorporada a um chip que também forma a CPU (unidade central de processamento). Nessa modalidade, a GPU não conta com VRAM própria, razão pela qual usa parte da RAM do computador como memória temporária;
• GPU dedicada: é fabricada em um chip próprio, ficando separada da CPU. GPUs dedicadas são instaladas em placas de vídeo com VRAM, mas também podem ser implementadas em placas-mãe de notebooks ou desktops.

A principal vantagem das GPUs dedicadas é que elas contam com mais recursos avançados do que as versões integradas. Por isso, elas tendem a oferecer mais desempenho. Em contrapartida, o consumo energético de uma GPU dedicada costuma ser maior.

O comparativo a seguir mostra as principais características de cada tipo de GPU:

Qual é a importância da GPU para jogos?

Jogos com imagens 3D complexas ou alto nível de realismo visual requerem uma GPU avançada para que esse conteúdo seja gerado. Placas antigas ou com menos recursos podem reproduzir games exigentes, mas com limitações gráficas significativas para a experiência do usuário.

Uma GPU dedicada é mais indicada para alta performance em jogos, pois tem memória própria e outros recursos avançados. Uma GPU integrada até pode rodar jogos exigentes, mas, por ser frequentemente direcionada a dispositivos com controle de custos ou energia, tende a oferecer um desempenho pior.

O que é GPGPU?

Sigla para General Purpose Graphics Processing Unit, GPGPU é uma unidade de processamento que, apesar de ser capaz de gerar conteúdo gráfico, é empregada em outras aplicações. Isso porque o modelo de computação paralela da GPU pode ser usada para inteligência artificial, ciência de dados e outras tarefas complexas.

O que é processamento paralelo em GPU?

O processamento paralelo é um método computacional que permite a realização de numerosas operações ao mesmo tempo. Para isso, as GPUs modernas contam com centenas ou milhares de núcleos que atuam na realização dos cálculos e processos.

Esses componentes consistem nos núcleos CUDA da Nvidia e nos Stream Processors da AMD. Quanto mais núcleos a GPU tiver, maior tende a ser o seu desempenho. Entretanto, a eficiência energética é afetada. Isso faz as GPUs avançadas exigirem fontes de alimentação com mais capacidade de prover energia.

O desempenho das GPUs no processamento paralelo é tão elevado que elas podem ser direcionadas a atividades profissionais ou científicas. Isso inclui aquelas baseadas em OpenCL, um padrão aberto para computação paralela heterogênea (com diferentes arquiteturas no mesmo sistema).

O que é renderização da GPU?

A renderização gráfica é uma atividade executada pela GPU que gera imagens bidimensionais ou tridimensionais a partir de conjuntos de instruções. Entre eles estão parâmetros de dimensões, cores, sombreamento, texturas e movimentos.

Por causa da arquitetura paralela (baseada em até milhares de núcleos), GPUs avançadas conseguem gerar gráficos detalhados em tempo real, bem como executar tarefas complexas de softwares capazes de ativar a aceleração por hardware (ou aceleração por GPU).

Quais as principais técnicas de renderização da GPU?

Existem diversas técnicas de renderização e efeitos relacionados a elas que podem ser realizados pela unidade de processamento gráfico (GPU). As principais são:

• Rasterização: é uma técnica que converte dados vetoriais (valores definidos por cálculos matemáticos) em imagens formadas por pixels;
• Anti-aliasing: técnica que suaviza o contorno de objetos e personagens reduzindo o serrilhamento existente nesses elementos;
• Ray tracing: técnica que imita a formação de raios de luz do “mundo real” para gerar gráficos realistas a partir do ponto de visualização da cena;
• Ray casting: gera imagens tridimensionais a partir de raios de iluminação que saem de um centro de projeção. É uma técnica menos avançada que o ray tracing;
• Path tracing: é uma técnica de renderização que usa métodos que deixam a iluminação da imagem próxima ao da realidade. Difere do ray tracing por lançar os raios a partir de fontes de luz, e não da posição de visualização.

Devo forçar a renderização da GPU?

Forçar a renderização consiste em fazer a GPU renderizar gráficos ou executar tarefas específicas no lugar da CPU. O recurso pode ser útil para aliviar a carga de trabalho da CPU ou fazer determinadas aplicações, como mineração de criptomoedas, terem alto desempenho.

Porém, a renderização forçada da GPU pode ter consequências negativas se não for executada com cuidado. São elas:

• Aumento do consumo de energia: o acionamento da GPU pode diminuir a eficiência energética, fazendo a bateria de dispositivos móveis ter menos autonomia;
• Aquecimento excessivo: o aumento do consumo de energia pode fazer o computador ou dispositivo móvel gerar mais calor do que o previsto;
• Instabilidade: o sistema pode ter problemas de funcionamento se a renderização resultar em aumento expressivo da carga de trabalho;
• Conhecimentos avançados: o correto funcionamento do procedimento pode exigir conhecimentos avançados do sistema ou da aplicação para configurações de energia e desativação de processos concorrentes.

Quais os principais problemas relacionados a GPUs?

Apesar de sofisticados, GPUs são dispositivos sujeitos a alguns problemas, como:

• Superaquecimento: ocorre principalmente quando o mecanismo de resfriamento da placa de vídeo não funciona corretamente ou o espaço interno do computador não é otimizado para facilitar o fluxo de ar;
• Incompatibilidade de driver: computadores com sistemas como Windows e Linux podem exibir um erro de driver incompatível quando uma GPU é instalada. A solução costuma ser a instalação de outra versão do driver;
• Instabilidade no overclocking: ocorre quando o overclock da GPU não foi bem ajustado ou quando o mecanismo de refrigeração do chip não consegue lidar com o consequente aumento de geração de calor;
• Travamentos: pode ser causado por driver desatualizado, superaquecimento, jogos ou aplicações com configurações gráficas acima do suportado e até por danos na placa de vídeo ou na GPU em si;
• Falhas nas imagens: distorções, cores incorretas aparecendo ou resoluções baixas sendo exibidas podem ser causadas por driver desatualizado, conectores mal encaixados ou defeitos em componentes da GPU;
• Placa de vídeo empenada: placas de vídeo grandes ou pesadas correm o risco de entortar algum tempo depois de serem instaladas. O problema pode ser prevenido com o uso de suportes de fixação adicionais.

Qual é a temperatura ideal da GPU?

A temperatura ideal da GPU varia de acordo com a sua arquitetura e a aplicação de destino. Em linhas gerais, a temperatura deve ficar abaixo de 50ºC quando o dispositivo está ocioso ou realiza tarefas simples, bem como abaixo de 90ºC ao executar atividades exigentes.

A renderização de gráficos complexos em jogos e trabalhos de edição de imagens em alta resolução estão entre as atividades que podem fazer a GPU trabalhar mais e, consequentemente, ter um aumento expressivo de temperatura.

Para manter a temperatura da GPU em uma faixa de temperatura segura, é importante adquirir placas de vídeo ou computadores com GPU dedicada que tenham um cooler (ventoinha) eficiente, fixado ao chip com pasta térmica. Em um overclock, pode valer a pena usar mecanismos de dissipação de calor avançados.

Em todos os casos, a temperatura pode ser conferida em tempo real por softwares de monitoramento, a exemplo do gratuito GPU-Z, para Windows.

Como saber o que está usando minha GPU?

Se o seu computador ficar lento de repente ou falhar ao exibir imagens, a causa pode ser um problema que faz a GPU ter uma carga de trabalho de 100% por longo tempo. O motivo deve ser investigado.

O problema pode ser causado por bugs em jogos, drivers desatualizados, configurações incorretas, malwares em segundo plano ou tarefas que elevam consideravelmente a temperatura da GPU, como mineração de criptomoedas.

Para prevenir ou corrigir o problema, é importante monitorar o uso da GPU com softwares apropriados ou, no Windows, verificar a carga de trabalho do componente no Gerenciador de Tarefas (use Ctrl + Alt + Del para acessá-lo).

O que é depurar Overdraw da GPU no celular?

O overdraw ocorre quando a GPU gera o mesmo pixel mais de uma vez em um quadro (frame). A depuração consiste em verificar quando isso ocorre e com qual intensidade. Assim, é possível identificar a causa do problema e mitigá-lo.

É importante otimizar a renderização excessiva porque o problema pode consumir recursos da GPU desnecessariamente, prejudicando a eficiência do sistema ou aumentando o consumo de energia, principalmente se envolver muitos ciclos de processamento.

Geralmente, os ajustes necessários para corrigir o overdraw devem ser implementados pelos desenvolvedores de aplicativos. É por isso que, em dispositivos móveis baseados no Android, por exemplo, a depuração só pode ser feita com as Opções do Desenvolvedor ativadas e o uso de ferramentas específicas.

Quais são as principais fabricantes de GPU?

Como GPUs são componentes complexos, o número de organizações que as desenvolvem não é elevado. As principais empresas do setor são:

• Nvidia: lidera o mercado com as GPUs dedicadas GeForce para notebooks e desktops. Se destaca pelos modelos de alto desempenho para PC gamer. Também produz GPUs para uso profissional;
• AMD: concorre com a Nvidia no segmento de GPUs para notebooks e desktops com a linha Radeon. Também desenvolve opções para uso profissional, bem como GPUs integradas às CPUs Ryzen;
• Intel: trabalhava apenas com GPUs integradas para as suas CPUs, mas, em 2022, passou a desenvolver GPUs dedicadas para notebooks, desktops e aplicações profissionais por meio da linha Intel Arc;
• Qualcomm: desenvolve as GPUs Adreno que fazem parte dos SoCs Snapdragon, que equipam celulares, tablets e, com menos frequência, notebooks ultraportáteis;
• Arm: é responsável pelas GPUs Mali, que formam SoCs para dispositivos móveis de companhias como Samsung, MediaTek e HiSilicon (Huawei);
• Imagination: desenvolve as GPUs PowerVR, que aparecem em SoCs para dispositivos móveis de companhias como a MediaTek.

Ao procurar por placas de vídeos para PCs, você verá que elas são produzidas por marcas como Asus, Gigabyte e MSI. O que essas empresas fazem é produzir placas baseadas nas GPUs da Nvidia e AMD.

Como saber se a GPU é compatível com o PC?

Ao montar um PC, é importante observar detalhes sobre a compatibilidade placa de vídeo, que contém a GPU. A escolha da placa de vídeo mais apropriada envolve parâmetros com o tamanho e o Thermal Design Power (TDP), que deve ser suportado pela fonte de alimentação do computador. Também é importante verificar se a máquina tem um slot PCIe livre e se a placa conta com algum conector compatível com o seu monitor de vídeo.

Qual é a diferença entre GPU e placa de vídeo?

GPU é um circuito eletrônico desenvolvido especificamente para renderizar conteúdo gráfico. Já a placa de vídeo é um dispositivo que contém uma GPU e componentes complementares, como memória de vídeo (VRAM). Modelos avançados contam com sistema de resfriamento para evitar superaquecimento.

A placa de vídeo permite que PCs e servidores tenham uma GPU. Em notebooks, celulares e tablets, a unidade de processamento gráfico pode ser embutida na placa-mãe ou, mais comumente, fazer parte do mesmo chip que abriga a CPU (SoC).

Qual é a diferença entre GPU e CPU?

A GPU é um tipo de processador especializado em conteúdo gráfico, embora possa realizar operações intensivas para outras tarefas, como aprendizagem de máquina. Já a CPU (unidade central de processamento) é um processador de propósito geral, que responde pela execução dos processos gerados no sistema, podendo usar um ou mais núcleos para isso.

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