O que são os CUs das placas de vídeos?
Se você acompanha o mundo do hardware já deve ter percebido que as placas de vídeo (GPUs) têm muitos CUs. Sim, isso mesmo. Por mais bizarro e engraçado que pareça, os CUs são estruturas importantes para mensurar o desempenho de uma GPU.
Na verdade, os CUs são um acrônimo em inglês para Compute Units, ou Unidades Computacionais em tradução livre. É muito comum encontrar o termo no noticiário de tecnologia internacional, mas a imprensa brasileira adotou a tradução completa em Unidades Computacionais para evitar piadinhas — e matérias inusitadas como esta.
Como funciona uma placa de vídeo?
No processo de funcionamento de um computador, a placa de vídeo atua junto com os demais componentes para fornecer imagens a uma tela. O processador lê e entende uma série de códigos e envia essa informação “traduzida” para que a placa de vídeo possa criar as imagens que serão exibidas. Um depende do outro para que tudo possa acontecer.
Embora possa parecer algo muito difícil, atualmente a geração de imagens para ler um texto ou navegar na internet é algo fácil de ser feito. Porém, quando o assunto são atividades complexas, como rodar games ou renderizar modelos em 3D e editar vídeos, a placa de vídeo fica sobrecarregada.
Essas tarefas são muito difíceis de serem realizadas, então entra em cena o paralelismo. O paralelismo é a possibilidade de quebrar uma tarefa grande e complexa em várias outras tarefas menores, que podem ser realizadas por outros elementos em menos tempo.Mesmo que GPUs e CPUs tenham núcleos, essas estruturas têm funcionamento diferente (Imagem: Divulgação/AMD)
Pense este texto como uma tarefa gigantesca. Ao aplicar o paralelismo, o jornalista vai dividir a matéria em partes: o editor envia a pauta para o redator; o redator faz a apuração do tema; depois é hora de separar em tópicos; começar a escrever; inserir imagens e links; e por fim tudo será revisado e editado pelo editor. O problema grande e complexo — a matéria — foi dividido em partes para que duas pessoas pudessem trabalhar juntas e entregar o melhor conteúdo no menor tempo.
Na placa de vídeo o problema é a geração de imagens e as pessoas utilizadas são os núcleos. Teoricamente, quanto mais núcleos uma placa de vídeo tem, mais rápido será o processamento das imagens.
O que é um CU?
Os CUs (ou Unidades Computacionais, como preferir) são nada mais do que um agrupamento de núcleos para que a GPU possa realizar tarefas. Tanto as placas da AMD quanto Nvidia e Intel possuem esses núcleos, mas cada empresa dá um nome diferente para essas estruturas — e a partir daqui as coisas ficam um pouco mais complexas.
Os CUs da AMD
A AMD é a empresa que usa o termo Unidades Computacionais para mensurar a quantidade de núcleos em suas placas de vídeo. Dentro do chip de uma GPU há várias estruturas distintas, mas os núcleos acabam sendo mais importantes. Os CUs são um agrupamento de vários núcleos e elementos menores em uma estrutura maior — por isso, são chamados de Unidade.Os pequenos pontinhos vermelhos no retângulo do CU são os Stream Processors, que fica junto de elementos como vetores e unidades de textura (Imagem: Divulgação/AMD/ Montagem: Felipe Vidal/Canaltech)
Portanto, os CUs são uma espécie de “casa” para outros elementos. O elemento mais chamativo é o Stream Processor, que acaba sendo o núcleo principal dentro desse agrupamento de Unidades Computacionais.
A NVIDIA tem CUs?
A NVIDIA complica um pouco as coisas, pois os nomes começam a se embolar. As GPUs da empresa seguem a mesma lógica: há um agrupamento principal chamado de Stream Multiprocessors e dentro desse conjunto há diversos elementos, como os núcleos. Esses núcleos são chamados de CUDA (Compute Unified Device Architecture). Os CUs estão para os Stream Multiprocessors, assim como os Stream Processors estão para os CUDA.Os núcleos CUDA são os elementos verdes do esquema, englobados em estruturas acinzentadas com a sigla SM (Divulgação: NVIDIA/ Montagem: Felipe Vidal/Canaltech)
E a Intel?
A Intel também entrou nessa festa e os nomes são bem diferentes, mas seguem a mesma lógica. Dentro dos chips das GPUs Intel Arc, há um conjunto grande chamado de Render Slice. Cada Render Slice agrupa núcleos menores, conhecidos como Xe-Cores e cada Xe-Core agrupa elementos ainda menores, como vetores e matrizes.Os Render Slices separam os núcleos Xe e outros elementos no chip das Intel Arc (Imagem: Divulgação/Intel)
Em resumo…
Seguindo uma linha de raciocínio similar, os CUs, Stream Multiprocessors e Render Slices são um agrupamento, ou unidade, de elementos. Os Stream Processors, núcleos CUDA e Xe-Cores são propriamente os núcleos.
Com quantos CUs se faz uma boa placa de vídeo?
Em geral, quanto mais CUs envolvidos no processo, melhor é a experiência do usuário. Mas é preciso tomar certos cuidados na hora de escolher uma placa de vídeo.
Em hipótese alguma o usuário deve escolher uma GPU somente com base no número de Unidades Computacionais. Outros elementos, como quantidade de memória VRAM, frequência, geração e a arquitetura do chip são igualmente importantes.
Por exemplo, a Radeon RX 5700 XT tem os mesmos 40 CUs da Radeon RX 6700 XT. O modelo da série 5000 é certamente mais barato e como a quantidade de Unidades Computacionais é a mesma, o desempenho deve ser bem parecido, certo? Errado. A RX 6700 XT atropela a antecessora, justamente porque há uma mudança de arquitetura no chip.A melhor forma para escolher uma placa de vídeo é pesquisar o desempenho do modelo nas aplicações que você pretende utilizar (Imagem: Sergio Oliveira/Canaltech)
Dessa forma, não se deixe influenciar pela quantidade de CUs da placa de vídeo. É importante pesquisar todos os aspectos de uma GPU antes de investir nela para não ter dor de cabeça.
Quanto mais CUs, maior a placa de vídeo?
Esse é outro assunto polêmico. Alguns usuários gostam de placas de vídeos maiores, enquanto outros se contentam com as pequenas. A quantidade de CUs não está diretamente relacionada ao tamanho da peça, mas pode influenciar.
Quanto mais unidades — sejam os CUs ou Stream Multiprocessors —, mais desempenho teórico a GPU terá. Se uma placa precisa ser mais potente, o modelo vai consumir mais energia e aquecer muito mais. Assim, as fabricantes optam por criar placas com mais ventoinhas e alongar o corpo do produto para evitar o superaquecimento.Placas de vídeo mais potentes são bem grandes, portanto, tome cuidado ao inserir a peça no seu gabinete(Imagem: Caspar Camille Rubin/Unplash)
Logo, modelos com muitos núcleos, como as topo de linha GeForce RTX 4090 e a Radeon RX 7900 XTX, são placas bem grandes. Modelos mais modestos, como a GeForce RTX 3050 ou Radeon RX 6500, têm tamanhos compactos para entrar em qualquer gabinete.
Nunca compare CUs alheios
Por fim, lembre-se que as Unidades Computacionais, os Render Slices e os Stream Multiprocessors são unidades completamente diferentes. Embora todas sigam uma lógica parecida, não há como comparar diretamente essas estruturas.
Uma GeForce RTX 4090 tem 16.384 núcleos CUDA, enquanto a RX 7900 XTX usa 96 CUs. Essa é a forma que as empresas se comunicam com o consumidor e não há espaço para fazer comparativos desse tipo. Para escolher a melhor placa de vídeo para o seu uso fique ligado no Canaltech.
Com informações da AMD, IBM e Make Use Of
