Dos Pixels à Inteligência Artificial: A Evolução das GPUs que Mudou Tudo
Por que os chips que renderizam seus jogos também treinam o ChatGPT?
Fala GDG!
No último sábado tivemos um evento incrível na UniCesumar com auditório lotado e duas palestras que elevaram o nível técnico da nossa comunidade!
Matheus Muriel, programador backend sênior no Luiza Labs e membro da RISC-V Foundation, trouxe uma jornada fascinante pela história das GPUs em "GPUs: dos pixels à inteligência artificial".
E Danilo Soares Frois Cardoso, Senior Software Architect no Banco BV, mostrou como organizar infraestrutura moderna com "Backstage: organizando sua infraestrutura".
Muito obrigado a todos que compareceram e fizeram perguntas incríveis durante o Q&A!
Nesta edição, vamos explorar os principais insights da palestra do Matheus e entender como um simples coprocessador gráfico evoluiu para se tornar o cérebro da inteligência artificial moderna.
Prepare-se para uma viagem de 1837 até os dias atuais!
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Agora vamos ao que interessa!
🎯 Das máquinas analíticas às GPUs modernas: uma jornada de 187 anos
Você sabia que a história das GPUs começa muito antes dos videogames? Matheus nos levou numa viagem épica que começou em 1837 com a máquina analítica de Charles Babbage e chegou até as placas modernas que treinam modelos de IA.
📌 O começo de tudo: quando os computadores eram mecânicos
A computação moderna nasceu de uma necessidade simples: fazer cálculos complexos rapidamente. Charles Babbage projetou uma máquina mecânica que nunca conseguiu terminar, mas foi nela que Ada Lovelace, considerada a primeira programadora do mundo, desenvolveu os primeiros algoritmos.
Depois vieram as máquinas eletromecânicas da Segunda Guerra Mundial, como o Z3 alemão (feito com relês e usado para cálculos aerodinâmicos) e o Colossus britânico de Alan Turing, que ajudou a decifrar códigos nazistas.
O ponto de virada chegou em 1946 com o ENIAC - uma máquina de 27 toneladas com 18.000 válvulas de vácuo que consumia 150 kW de eletricidade. Para você ter uma ideia do tamanho, ele ocupava 28 metros quadrados e tinha 2 metros de altura!
🔬 A revolução dos microprocessadores
A miniaturização começou nos anos 60 e 70. O Intel 4004 de 1971, primeiro microprocessador comercial, era um chip de 4 bits que parecia insignificante, mas já demonstrava a complexidade impressionante da engenharia de semicondutores.
Depois vieram o 8080, o 8086 (que deu origem à família x86), e finalmente chegamos aos processadores que você conhece hoje.
Mas algo interessante estava acontecendo em paralelo: desde o início, existiam chips especializados em tarefas específicas.
🎮 O nascimento dos coprocessadores gráficos
Aqui começa a parte realmente interessante! As GPUs são coprocessadores - chips especializados que trabalham junto com a CPU para executar tarefas específicas.
Esse conceito não é novo. Desde os mainframes IBM dos anos 60, existiam máquinas auxiliares que processavam entrada e saída de dados para otimizar o processamento principal.
Os primeiros circuitos gráficos especializados apareceram nas máquinas de arcade dos anos 70 - jogos como Pong (1972) e Space Invaders já usavam chips dedicados para manipular pixels e cores.
O Atari 2600 usava um Television Interface Adaptor que gerenciava como as linhas de varredura da tela exibiam as imagens. Era o computador dizendo "o que mostrar" e o coprocessador decidindo "como mostrar".
🚀 A era dos gráficos 3D
Nos anos 80 e 90, a computação gráfica explodiu. A S3 lançou aceleradores gráficos, a IBM criou o padrão VGA (640x480), e máquinas como Sega Model 2 começaram a renderizar gráficos 3D em tempo real.
Um exemplo fascinante dessa época: o Super FX do Super Nintendo. Como o console não conseguia fazer gráficos 3D nativamente, jogos como Doom e Star Fox incluíam um chip especializado dentro do próprio cartucho para processar os gráficos 3D!
Finalmente, em 1999, a NVIDIA lançou a GeForce 256 - oficialmente considerada a primeira GPU do mundo.
⚡ Por que GPUs revolucionaram a computação moderna?
A resposta está numa palavra: paralelismo.
A diferença fundamental:
CPU: Poucos núcleos muito inteligentes que executam tarefas complexas sequencialmente
GPU: Milhares de núcleos simples que executam tarefas básicas em paralelo
É como comparar um chef especialista que prepara um prato sofisticado sozinho versus uma linha de produção onde cada pessoa faz uma tarefa simples, mas juntas produzem muito mais.
🔧 A arquitetura que mudou tudo
As GPUs modernas seguem o modelo SIMD (Single Instruction, Multiple Data): uma única instrução é aplicada a múltiplos dados simultaneamente.
Imagine que você precisa somar 1000 números. Uma CPU faria: 1+1, depois 2+1, depois 3+1... Uma GPU pegaria todos os números de uma vez e somaria 1 a todos eles simultaneamente.
Isso é perfeito para tarefas que podem ser subdivididas: processamento de imagem, cálculos científicos, e treinamento de redes neurais.
🤖 De jogos para inteligência artificial
O que mudou o mundo: as mesmas operações matemáticas usadas para renderizar gráficos são ideais para treinar modelos de IA.
Redes neurais precisam de milhões de multiplicações matriciais executadas em paralelo. As GPUs, originalmente projetadas para calcular posições de pixels, se mostraram incrivelmente eficientes para essas operações.
🎬 Aplicações
As GPUs estão em tudo hoje:
Cinema: Filmes como Jurassic Park, Toy Story, Matrix e Titanic foram renderizados em estações Silicon Graphics especializadas.
Ciência: A famosa foto do buraco negro de 2019 foi processada usando GPUs que analisaram terabytes de dados de observatórios ao redor do mundo.
Criptomoedas: As fazendas de mineração usam milhares de GPUs para resolver problemas matemáticos complexos.
Carros autônomos: Processam dados de câmeras e sensores em tempo real para tomada de decisões.
🔮 O futuro das GPUs: desafios e oportunidades
Matheus destacou alguns pontos cruciais sobre o futuro:
⚡ Principais desafios
Consumo de energia: As GPUs modernas consomem centenas de watts, gerando muito calor.
Complexidade de fabricação: Estamos chegando aos 3 nanômetros, próximo dos limites físicos. A Lei de Moore pode estar chegando ao fim.
Custo de desenvolvimento: Criar chips menores é exponencialmente mais caro e complexo.
🚀 Tendências emergentes
3D Stacking: Empilhar chips verticalmente para ganhar densidade sem diminuir o tamanho.
NPUs especializadas: Chips ainda mais simples, dedicados exclusivamente a cálculos de IA.
Novos materiais: Pesquisas além do silício para superar limitações físicas.
Arquiteturas RISC-V: Designs abertos que podem revolucionar o setor.
💡 RISC-V: a revolução silenciosa
Um ponto fascinante que surgiu nas perguntas foi sobre RISC-V - uma arquitetura de processador completamente aberta que não pertence a nenhuma empresa.
É como o "Linux do hardware": qualquer país ou empresa pode usar, modificar e criar chips sem pagar royalties. A China está investindo pesadamente nisso para reduzir dependência tecnológica, e o Brasil recentemente se tornou membro da RISC-V Foundation.
Isso pode mudar completamente o cenário de semicondutores nos próximos anos.
🎮 Ray Tracing: o futuro dos gráficos
Matheus também explicou Ray Tracing, uma tecnologia que simula como a luz realmente se comporta no mundo real, criando reflexos, sombras e iluminação ultra-realistas.
É computacionalmente intensivo, mas as GPUs modernas conseguem fazer isso em tempo real, criando gráficos que são quase indistinguíveis da realidade.
🎯 A reflexão final
A palestra do Matheus mostrou algo incrível: tecnologia que começou para jogar Pong hoje treina os modelos de IA mais avançados do mundo.
As GPUs são um exemplo perfeito de como especialização pode ser mais poderosa que generalização. Ao invés de tentar fazer tudo, elas fazem uma coisa específica excepcionalmente bem, e acabaram revolucionando múltiplas indústrias.
Para nós, desenvolvedores, a lição é clara: entender as ferramentas que usamos nos torna melhores profissionais. Saber como funciona o hardware que executa nosso código pode abrir oportunidades em áreas como computação científica, IA, jogos e muito mais.
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Vídeo da palestra 👇