GPU (não serve só para games e apps gráficos) // Dicionário do Programador

e contextualizando GPU ou Graphics processing unit são responsáveis por reduzir a sobrecarga de processamento da CPU e melhorar troca de informações entre as duas peças elas contam com memória RAM própria o que faz com que a GPU sem teoria não utilizem a memória volátil das CPU GPU e são utilizadas em vários dispositivos como computadores celulares videogames e até mesmo em desenvolvimento de inteligências artificiais que são muitas coisas mais Fiquem tranquilos porque nós vamos destrinchar isso para você aqui nesse vídeo e [Música] o Olá CDF seja muito bem vindo a mais um dicionário do programador que

traz um termo do mundo do Hard assim como já fizemos com os ss10 Quando falamos em GPU pensamos nela a famosa e linda placa de vídeo acontece que a GPU são muito mais do que simples processadores de vídeo agora para falarmos delas não tem como não falar um pouquinho sobre os vídeo alguém lá na década de 1970 quando os arcades eram extremamente populares já existia um conceito de GPU mas como os componentes de memória RAM eram muito caros a tecnologia utilizada para processar os gráficos se baseavam em bitmaps animados acusa evoluiu muito durante os anos

80 porém a primeira grande revolução veio com que cunharia o termo a ser utilizado futuramente a Sony de piu produzida pela Toshiba e lançado em 1994 como componente principal do Playstation até então que sentia no mercado era e aceleradores de errado é que melhoravam desempenho mais nada muito significativo para o console da Sony foi o primeiro aparelho eletrônico capaz de rodar gráficos de 32 bits em 3D utilizando polígonos e texturas apesar de poderoso para a época o hardware da Sony foi rapidamente superado pelas concorrentes Nintendo e Sega já que tanto o Nintendo 64 quanto o

saturn trazer um componente gráficos mais poderosos foi ali que a corrida pela GPU mais potente havia começado são quanto a GPU evoluiu nos consoles algumas tentativas frustradas ocorrerão nos pcn's na segunda metade da década de 90 algumas placas aceleradoras foram lançadas nessa época e houve também o desenvolvimento de motores gráficos como o homem GL e o blaide mas todas as iniciativas trazia uma série de problemas até aqui 1999 a Nvidia lançou a GeForce 256 e finalmente trouxe os computadores para o Pálio da disputa de visual mais bonito a 256 era vendida como a primeira GPU

do mundo era capaz de melhorar bastante a performance visual dos jogos como Quake 3 mesmo em computadores de baixo custo uma ideia da evolução atualmente uma das mais desejadas é a GeForce rtx 3081 tem ela tem a capacidade de até 12 Gigabyte de memória e 10240 no que nos curam E por falar em ele vídeo foi justamente ela que nós trouxemos como parceira nesse vídeo Não há dúvida de que é impossível falar de GPU sem citar essa gigante mas podemos se surpreender ao mostrar as soluções quem viveu apresenta para empresas e nós desenvolvedores vamos ver

aqui um destaque especial os voltados para Inteligência Artificial que já são utilizadas na criação de cidades inteligentes na área de saúde e ciências biomédicas Energia ensino entre diversas outras áreas você pode se especializar nas soluções da NVidia através do DL o Deep Lane Instituto que oferece materiais e treinamentos para você o ou empresa em conteúdos como E ai computação acelerada ciência de dados acelerada gráficos e Simulação e muito mais link para você conhecer as soluções e a Nvidia e dei ali estão aqui na descrição aproveita tem vários conteúdos super interessantes e gratuitos eu aposto que

o que você gostaria mesmo de saber como funciona a GPU e qual é a diferença entre uma GPU e uma CPU ou processador gráfico é uma parte do rádio é desenvolvido especificamente para rodar em conjunto com os motores gráficos e executar os seus códigos que incluem aí mapeamento de texturas definições geométricas e acesso a memória essa relação permite inclusive que os fabricantes desenvolvam Chipset melhor utilizados para serem utilizados por certo exemplos fazendo podemos perceber a grande diferença entre o processamento da CPU e dois processadores de arquitetura das cpus é voltada para execução de teses únicas

em cada núcleo de processamento executada apenas uma Ted já o processamento da GPU se são desenvolvidos de forma a executar trade paralelamente aqui cabe uma observação ainda que em teoria os processadores gráficos tem um muito mais núcleos de processamento do que os processadores comuns não é possível comparar os poderes de processamento entre a CPU EA GPU uma vez que as funções finais são bastante diferentes no final das contas faz mais sentido ou é mais eficiente ter uma quantidade menor de núcleos dedicados as funções de processamento da CPU para utilizar melhor as tarefas essa organização em

paralelo dos núcleos da GPU se faz com que o fluxo de dados seja estruturado em bloco chamados de streaming multiprocesso cada um desses blocos é composto por um conjunto de núcleo um agendador um arquivo de log instruções e texturas em creches e unidades de mapeamento de textura chicana bloco desse pode ser considerado como o menor bloco funcional dentro da GPU quanto maior for a quantidade desses blocos maior é a quantidade de tarefas que podem ser executadas a cada ciclo de clock sem podemos medir a capacidade de uma GP utilizando uma escala de 4.096 por cento

e sessenta por 64 essa escala pode variar um pouquinho mas nós já falaremos sobre isso o primeiro número à esquerda é o valor correspondente a contagem dos blocos de processamento além dos blocos de processamento existem mais duas unidades fundamentais dentro do sistema da GPU as unidades de mapeamento de textura e as saídas de render as unidades de mapeamento de textura equivalem ao segundo número esse valor na escala pode variar um pouco deixando a escala por exemplo em 4 mil 96 320 por 64 as unidades de mapeamento de texturas como o nome já diz são as

responsáveis por definir um número de texturas que a GPU pode processar e um quão rápido Elas podem fazer isso penso é comum essa variação entre 160 ou 320 na escala essa variação também acontece porque especialmente a rodar jogos O mapeamento de texturas pode ser um gargalo de processamento que as gpeas mais modernas a quantidade maior de núcleos de processamento dessa forma a informação passa pelos blocos de processamento e depois do mapeamento das texturas ser realizado é a hora de exibir o resultado que o usuário é aqui que acontece a renderização o terceiro número na escala

que falam a renderização é um momento em que toda a informação processada é transformada em imagem para ser exibido em uma tela veja aí um celular um monitor televisão ou qualquer outro dispositivo o número de renderizações multiplicado pelo valor de velocidade do clock da GPU é o que controla a taxa de preenchimento de pixels na tela quanto maior for esse número uma hora é a quantidade de pixels que podem ser exibidas simultaneamente é nessa parte do processo que ocorre o ônibus realizem método que reduz você ilhamento no processo de exibir uma imagem Além da questão

da memória RAM que aqui é chamada de ver hum que podemos entender como vídeo Ovídio hum a memória RAM é a memória do rádio dedicado para o processamento de vídeo ou seja a memória RAM da GPU então é parecido com a memória RAM do computador quanto mais capacidade de banda de memória disponível mais eficiente vai ser o processamento gráfico Mas tudo depende de qual motor gráfico os fatores tá utilizando a largura de banda utilizada depende diretamente de como os códigos dos gráficos foram escritos e consequentemente como deverão ser processados em alguns casos sua memória ver

hum da GPU não foram suficientes para rodar algum elemento gráfico a gente não pode utilizar um pouco da memória RAM do computador para armazenar as texturas apesar de parecer uma boa já quem teoria podemos aí combinar a memória RAM bastante potente para subir uma eventual falta de memória da GPU o processamento de vídeo pode ficar um pouco mais lento já que a GPU demora mais para acessar as informações armazenadas na memória RAM do que demoraria para acessar as mesmas informações se estivessem armazenados na, agora que nós já explicamos como funciona Que tal então a gente

ver alguns exemplos de utilização de GPU mas antes eu acho que a gente já merece um like nesse vídeo né olha como Você já viu mas para começar a GPU é uma parte fundamental na execução dos Games é uma peça essencial tanto para os consoles modernos quanto professores gamers muito mais poderosa é a GPU mas é a qualidade gráfica dos jogos que serão executados tanto nos consoles quanto nos computadores é a GPU que vai definir ou limitar a resolução do vídeo taxa de reprodução de frames por segundo quantidade e qualidade de texturas filtros serrilhamento Enfim

tudo que for necessário para que o game Rode com uma boa qualidade visual mas não é só de entretenimento que vive a GPU vamos celular aqui é uma situação imagine por exemplo um engenheiro e uma indústria automobilística que vai até a área de montagem de motores ver algo que chama atenção em uma peça e levanta uma dúvida que ele pode consultar a planta do projeto do motor que está em um arquivo CAD armazenado na nuvem da empresa através de um sistema chamado de virtual desktop infrastructure por exemplo esse usuário pode visualizar esse arquivo utilizando o

e da GPU da própria estrutura de nuvem uma outra possível a utilização da CPU é para mineração de bitcoins explicando de forma bem superficial a mineração é feita através da execução de um algoritmo de cálculo que é executado repetidamente até encontrar uma solução que retorna O valor em Bitcoin é possível utilizar as centenas de núcleos de processamento da GPU para realizar esses cálculos sabe que o processamento em paralelo da GPU se tem aumentado drasticamente a velocidade de mineração esse processo continua sendo algo lento e consomem uma quantidade imensa de recursos vale então lembrar que a

utilização de GPU de nesse processo já não compensa mais tanto assim vamos deixar aí os bitcoins gelado e falar do desenvolvimento de inteligências artificiais onde a GPU vem sendo parte fundamental através de chip aí ficou acuda é possível utilizar os diversos níveis de processamento da GPU para aceleração de processos de Mach Lane e Deep Lane dados como imagem e em São podem ser processados mais rapidamente durante o processo de aprendizagem de máquina e de certa forma são as GTO que permite em avanços tecnológicos como por exemplo dos carros autônomos diversos núcleos da GPU se formam

uma espécie de rede neural otimizam o processo de Machine Lane e ajudam a tornar as inteligências artificiais mais próximas da Inteligência humana não é à toa que a própria em vídeo já disponibiliza soluções aceleradas por GPU nas principais plataformas própria Deu para perceber que a GPU vão muito além de serem apenas excelentes para os games aqui mesmo no canal não seria possível criarmos os vírus com a qualidade que temos se não contássemos com a GPU na hora da edição e renderização esperamos ter conseguido aprofundar o seu conhecimento sobre esse rádio tão importante nos dias de

hoje não deixe de Compartilhar esse vídeo e também e deixar aquele like que a gente já tinha pedido né é isso então nós nos vemos na próxima tchau tchau tchau viu te espero aqui o vídeo não você já veio para você vai para o vídeo aqui do canal que tem tudo a ver com esse o dicionário do pai mandou The Wheel and hein Olha vamos deixar o link dele aqui do ladinho para você acessar além de destrinchar mas esse motor também apresentamos código que ele anda uma animação que pode ser muito útil para você na

criação de games