A extraordinária GPU, do entretenimento ao supercomputador – Jon Peddie Research

Outrora um humilde chip gráfico, a GPU tornou-se o carro-chefe mais versátil da tecnologia. Nascido dos sonhos de aumentar os pixels do controlador VGA de 1987, ele evoluiu de acordo com as demandas dos jogos por pixels cada vez mais bonitos. Como um poderoso rio absorvendo afluentes, a GPU assimilou tudo: motores vetoriais DSP, a magia da matriz TPU do Google, aceleradores de IA de smartphones – tudo engolido inteiro. Os monstros de hoje contêm 4 trilhões de transistores e alimentam tudo, desde seu telefone até gigantes de data centers. A questão não é se as CPUs serão absorvidas em seguida – a história diz que sim – mas se estamos caminhando para megachips estilo Cerebras ou para as constelações de chips da AMD. De qualquer forma, o apetite da GPU continua insaciável.

^{A resistência é inútil; você será assimilado.}

À medida que a poderosa GPU alimenta cada vez mais as nossas vidas – desde a condução dos nossos carros, alimentando a nossa ligação ao mundo através dos smartphones, entretendo-nos com incríveis simulações em jogos e consumindo toda a energia disponível para os centros de dados – parece apropriado um momento de reflexão sobre como este equivalente omnipresente a uma erva daninha tecnológica tomou conta das nossas vidas.

A ideia de manipular pixels individuais surgiu com o controlador VGA em 1987. Isso deu origem à adoção de gráficos sérios nos jogos. Isso, por sua vez, impulsionou a demanda por mais controle, resoluções mais altas e mais cores, levando à GPU com múltiplos pipelines, que logo serão renomeados como “shaders”. O tamanho e a quantidade de shaders se expandiram tão rápido quanto a Lei de Moore permitia (afinal, era a lei).

A ideia de um processador gráfico dedicado se espalhou para outras plataformas, e coprocessadores gráficos independentes foram encontrados nos telefones celulares. O conceito de SoC, possibilitado pela Lei de Moore ao lado da GPU, está em um caminho de assimilação e compartilhamento de tecnologia. O SIMD deu lugar ao SIMT e ao abandono dos LUTs coloridos em favor de shaders programáveis ​​​​unificados no início dos anos 2000.

Simultaneamente, os DSPs, que eram motores esotéricos de música e imagem, adicionaram capacidades vetoriais, permitindo-lhes realizar matemática matricial, e foram então assimilados no que se tornaria o NPU.

Goggle produziu o primeiro mecanismo de matriz dedicado para IA com seu TPU em meados de 2010, que foi assimilado em GPUs em 2017.

No final da década de 2010, os primeiros motores de IA dedicados começaram a aparecer como processadores de vídeo (VPUs) e, em três anos, foram assimilados em SoCs de smartphones, mas estabeleceram o início dos processadores de IA dedicados.

^{Figura 1. A evolução da GPU.}

Assim como o Mississippi, o Volga, o Yangtze e o Nilo, a tecnologia fluiu para a GPU ao longo de seus 27 anos de história. E embora os sequenciadores VGA físicos tenham dado lugar ao GOP sob a UEFI (em 2011), eles ainda têm uma herança que remonta a 1987.

Hoje, temos poderosas CPUs x86 e Arm com GPUs integradas que estão entrando no mercado de IA na forma de AI PC. Ao mesmo tempo, temos GPUs gigantes fortemente acopladas a processadores Arm, RISC-V e x86.

Parece que se a história serve de professor, é apenas uma (curta) questão de tempo até que a CPU Arm ou RISC-V seja assimilada pela poderosa GPU. É uma questão de tamanho e memória. A indústria está numa encruzilhada entre sistemas integrados cada vez maiores, como Cerebras e Nvidia, versus a busca por chips assentados em uma cama de intermediários como AMD e Intel. Abordagens híbridas já estão sendo testadas, juntamente com a integração de SRAM que consome muita área para tentar quebrar a barreira da largura de banda da memória.

Temos 40 anos de assimilação e integração para nos ajudar a prever o futuro. Você poderia marcar T-0 com a integração da FPU no 80386 em 1985, ou talvez a GPU em um iGPU na arquitetura Westmere em 2010. E se Cerebras for um exemplo, não parece haver uma assíntota sobre até onde a assimilação pode ir.

Resistência É fútil, você VAI ser assimilado.

A era dos processadores de IA está chegando e nós a monitoramos e capturamos desde 2016. Você pode ver quem é quem, o que eles ganham, quanto dinheiro eles arrecadaram, quão grande é o mercado e o que está previsto, e muito mais em nosso Relatório do processador de IA de 2026 com seu banco de dados complementar.

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