Processador gráfico: de videojogos a criptomoedas e inteligência artificial

Processador gráfico (GPU, do inglês Graphics Processing Unit) — é um chip especializado potente, criado para o processamento rápido de grandes volumes de dados. Resumidamente, não é apenas um componente para jogos, mas uma ferramenta universal para cálculos paralelos, que hoje é utilizada nas áreas mais inesperadas — desde redes neurais até mineração de criptomoedas.

Como o GPU entrou no centro das atenções

O final dos anos 1990 marcou o surgimento dos primeiros processadores gráficos. A sua principal tarefa era simples: descarregar o processador central (CPU) do trabalho pesado com gráficos. Na altura, as placas gráficas focavam principalmente na visualização 2D e 3D, garantindo fluidez em jogos e aplicações multimédia.

Passaram-se duas décadas — e tudo mudou radicalmente. Os GPUs modernos possuem milhares de núcleos capazes de executar milhões de operações simultaneamente. Essa arquitetura transformou as placas gráficas no centro de sistemas de alto desempenho: desde consolas de jogos até servidores em data centers de grandes empresas tecnológicas.

GPU e mineração de criptomoedas

Uma das capítulos mais marcantes na história dos processadores gráficos está relacionada com as criptomoedas. Quando surgiram moedas baseadas no algoritmo Proof of Work (PoW), o GPU tornou-se de repente a ferramenta ideal para a sua mineração.

Qual é a essência? Os CPU processam tarefas sequencialmente, passo a passo. Os GPU, por outro lado, são projetados especificamente para realizar cálculos idênticos milhões de vezes seguidas — exatamente o que é necessário na mineração. Antes da mudança do Ethereum para o algoritmo Proof of Stake, o Ethash sustentava fazendas inteiras de placas gráficas.

Os GPUs continuam sendo uma escolha popular entre os mineiros devido ao equilíbrio entre desempenho, preço e flexibilidade. Ao contrário de dispositivos ASIC especializados, as placas gráficas podem ser trocadas de um algoritmo para outro, tornando-as uma solução versátil.

Revolução na inteligência artificial

Mas as criptomoedas são apenas um lado da moeda. A verdadeira revolução foi promovida pelos GPUs na área de IA e aprendizagem de máquina. Quando surgiram redes neurais profundas, que requerem o processamento de bilhões de parâmetros, os GPU tornaram-se indispensáveis.

Grandes empresas — da OpenAI ao Google, da Tesla ao Meta — utilizam poderosas placas gráficas para treinar grandes modelos de linguagem, processar imagens, reconhecer fala. A arquitetura paralela dos GPU é ideal para tarefas onde cada operação é independente das outras.

Fundamentos técnicos dos GPU

Do ponto de vista de programação, os GPU são utilizados através de plataformas específicas. CUDA da NVIDIA e OpenCL — são as principais ferramentas que permitem aos desenvolvedores explorar totalmente o potencial das placas gráficas. Essas tecnologias oferecem acesso direto a milhares de núcleos de processamento, acelerando as operações em dezenas de vezes em comparação com cálculos em CPU.

Mercado de placas gráficas: oferta e procura

Ao nível do consumidor, os GPU continuam a ser essenciais para gaming, criação de conteúdo, edição de vídeo e realidade virtual. NVIDIA e AMD lançam constantemente novos modelos com desempenho e eficiência energética melhorados.

A procura aumentou drasticamente com o desenvolvimento do trabalho remoto, serviços em nuvem e entretenimento digital. Em certos períodos, isso levou à escassez de placas gráficas no mercado, com os preços a disparar várias vezes acima do valor de venda ao público.

O futuro do GPU

GPU já não é apenas um componente para gráficos. É o motor do processamento moderno. Hoje, os processadores gráficos operam em diversos cenários: desde operações de mineração de criptomoedas até ao treino de inteligência artificial de nova geração.

À medida que os algoritmos de aprendizagem de máquina se tornam mais complexos e as necessidades de processamento de dados aumentam, o papel do GPU só se fortalecerá. Os processadores gráficos evoluíram de dispositivos especializados para aceleradores universais de computação, e essa tendência só vai crescer.