CheckMag | A grande desaceleração da GPU

Durante décadas, as GPUs revolucionaram a computação, gerando saltos incríveis no desempenho a cada nova geração. No entanto, à medida que o setor se aproxima dos limites físicos e financeiros da fabricação de silício, esses ganhos estão diminuindo, forçando uma mudança na forma como o desempenho é obtido e medido. O exame das tendências geracionais revela essa mudança e ressalta a necessidade de novas estratégias para sustentar a inovação na tecnologia de GPU.

Tomemos como exemplo a evolução da Nvidia. A série RTX 20 (Turing) introduziu o traçado de raios em tempo real, um marco arquitetônico significativo, enquanto a série Série RTX 30 (Ampere) e Série RTX 40 (Ada Lovelace) levaram a potência computacional a novos patamares. No entanto, o ritmo de crescimento do desempenho desacelerou. Os ganhos mensais caíram de ~2,68% durante a transição do RTX 20 para o 30 para uma estimativa de ~0,96% para a próxima série RTX 50. A história da AMD segue um padrão semelhante, com o RDNA 2 (série RX 6000) oferecendo uma notável melhoria mensal de ~6,25%, que o RDNA 3 não consegue igualar com ~2,60%.

Esse declínio não se deve a uma falta de ambição, mas aos crescentes desafios do dimensionamento do silício. Nós de processo como 7nm e 4nm revelaram recursos extraordinários, mas a miniaturização adicional enfrenta grandes barreiras técnicas e financeiras. A era do crescimento exponencial do hardware bruto está dando lugar a um foco na inovação arquitetônica como o principal impulsionador do progresso.

Aprimoramentos arquitetônicos como o DLSS da Nvidia e os designs de vários chips da AMD representam essa nova direção. Essas novas tecnologias aproveitam a IA, a integração avançada de memória e a otimização orientada por software para melhorar o desempenho em cenários do mundo real. Conceitos emergentes, como arquiteturas de chiplets e empilhamento 3D, também prometem transformar o design da GPU, permitindo que os fabricantes superem os limites dos chips monolíticos e alcancem maior desempenho dentro das restrições existentes.

Com a desaceleração da inovação em hardware, nossa compreensão do desempenho precisa evoluir. Os benchmarks tradicionais - como teraflops e pontuações de testes sintéticos - ainda têm valor, mas muitas vezes não conseguem capturar a experiência do usuário no mundo real, especialmente em jogos. Uma abordagem mais significativa é concentrar-se na latência de quadros, que mede o tempo que uma GPU leva para renderizar e exibir quadros individuais. Essa métrica reflete melhor a fluidez e a capacidade de resposta da jogabilidade.

As necessidades de latência também variam significativamente entre os gêneros de jogos. Os jogos de tiro em ritmo acelerado (FPS) exigem latência ultrabaixa para obter visuais suaves e controles precisos durante as sequências de ação intensa. Por outro lado, os jogos de interpretação de papéis (RPGs) priorizam visuais ricos e envolventes, em que uma latência um pouco mais alta é aceitável. Os jogos de estratégia ou títulos casuais podem tolerar ainda mais latência sem comprometer a satisfação do usuário. O reconhecimento dessas diferenças permite que os desenvolvedores e fabricantes otimizem os adaptadores gráficos e o software para casos de uso específicos, garantindo a melhor experiência em diversos aplicativos de jogos.

A latência de quadros tem um impacto direto sobre a suavidade e a capacidade de resposta de um jogo, principalmente em cenários com gráficos intensos ou com alta taxa de quadros. A medição das GPUs com base na latência e na estabilidade fornece uma imagem mais clara do desempenho no mundo real. Uma GPU com potência bruta modesta ainda pode superar o desempenho de um concorrente com classificação mais alta, minimizando as interrupções e as quedas de quadros durante um jogo exigente. Ao enfatizar essas métricas, os fabricantes podem atender melhor às expectativas dos jogadores e dos profissionais.

O setor de GPUs está em um momento crítico. Com o escalonamento tradicional de silício oferecendo retornos cada vez menores, o futuro está na combinação de designs de hardware inovadores com abordagens mais inteligentes para a medição de desempenho. A renderização aprimorada por IA, a alocação de recursos mais inteligente e as arquiteturas de memória avançadas impulsionarão a próxima onda de evolução da GPU. Ao mesmo tempo, a adoção de métricas como a latência de quadros garante que esses avanços proporcionem melhorias significativas e tangíveis para os usuários finais.

O próximo capítulo das GPUs não se trata apenas de tornar o silício mais rápido ou menor. Trata-se de reimaginar a forma como abordamos a própria computação - com foco na criatividade, na eficiência e na experiência do usuário para impulsionar a inovação em um mundo em que os limites do silício não são mais os limites da possibilidade.