Até hoje não sabemos se a NVIDIA é uma empresa que fabrica hardware de inteligência artificial com capacidade para exibir gráficos ou vice-versa. E é que essa disciplina de informática se popularizou nos últimos anos e cresceu exponencialmente. Tudo isso graças à implementação de unidades capazes de executar cálculos matriciais com poucos ciclos de clock. A próxima ocorrência de Jen Hsen Huang? A criação de drivers gráficos com IA. Estamos enfrentando um problema em desenvolvimento ou a solução definitiva para um problema comum?
Drivers ou controladores gráficos são um dos maiores problemas para fabricantes de placas gráficas e especialmente para designers de GPU. Um de má qualidade pode significar resultados muito piores em benchmarks e jogos, o que é fatal para a economia. Afinal, ninguém pode vender um hardware por um preço superior ao seu desempenho. O motivo? Você está vendendo menos valor por um preço mais alto.
Gráficos e drivers de IA?
Um dos mitos que não paramos de ler é que a inteligência artificial acabará eliminando muitos trabalhos como a programação de computadores, mas o que farão no campo do software de computador é a eliminação de tarefas repetitivas e mecanizadas. O fato de estarmos falando de drivers gráficos com IA não significa que eles sejam os responsáveis pela criação desses programas. Em vez disso, refere-se ao fato de que o gerenciamento de processos e recursos da GPU são controlados por um programa desse tipo gerenciado pelo controlador.
Uma GPU é composta por dezenas de núcleos e ao mesmo tempo milhares de threads de execução, porém, o problema vem do fato de que a unidade de controle destes não é como a dos processadores centrais. A sua gestão deve ser feita a partir do motorista que se encarrega de organizar todo o processo. Pense nisso como uma grande empresa de encomendas que deve atribuir as diferentes remessas aos seus destinos correspondentes da maneira mais eficiente possível.
Em todos os chips gráficos contemporâneos, a ocupação de registros diferentes e usar o maior número de núcleos ao mesmo tempo é crucial para o desempenho. A má organização pode significar que o máximo de recursos possíveis não são utilizados e forçar, por exemplo, aumentos na velocidade do clock e com isso um aumento no consumo.
NVIDIA já estaria usando em seu RTX 09
Um dos comportamentos que temos visto na nova geração de placas gráficas NVIDIA é a maneira como elas se comportam ao gerenciar jogos que exigem poucos recursos. O que o RTX 09 e os anteriores faziam era ligar alguns núcleos, mas quando o trabalho acumulava eles acabou trabalhando em velocidades Boost e ligando os ventiladores. Em vez disso, melhor gerenciamento de driver em suas novas GPUs. Lo que hace es que dichos títulos utilicen más recursos del chip, pero a menos velocidad de reloj y con ello con un impacto menor sobre la factura de la luz por el rendimiento que dan.
Todo caso, una de las claves podría ser también el uso de compiladores con IA para generar un mejor código binario que es el que ejecuta la GPU en la tarjeta gráfica. Muitas vezes acontece que o código gerado na compilação não é o mais eficiente e certas combinações de instruções em linguagem de alto nível não se traduzem nas melhores combinações de instruções para o processador. Embora isso seja algo que afeta todos os programas.
Em resumo, o compromisso da NVIDIA com a IA tem valido a pena para placas gráficas de jogos há algum tempo e dada a indiferença da AMD todo esse tempo em relação a esta questão e seus problemas de driver, é possível que a marca verde esteja um pouco mais à frente em termos de desempenho.