Blog

Principais GPUs para diferentes setores e tarefas Inicialmente, os fornecedores criavam processadores gráficos (GPUs) para renderização de gráficos e animação 3D em alta resolução. Mais tarde, devido à sua capacidade de realizar cálculos paralelos rápidos, as GPUs passaram a ser utilizadas tanto na medicina quanto na indústria automobilística. Neste artigo, vamos analisar modelos específicos que são mais adequados para diferentes tarefas. Renderização gráfica e indústria de jogos Na indústria de jogos, design e mídia, as GPUs atendem à crescente demanda por conteúdo de qualidade e aceleram os processos de produção: criação de animações, efeitos visuais, pós-produção, transmissão de vídeo ao vivo e rastreamento de raios em tempo real. Para renderização de animação 3D e efeitos visuais, modelos de GPU como o NVIDIA Quadro RTX 6000 ou o AMD Radeon Pro W6800, com desempenho de 15-50 TFLOPS e grande capacidade de memória, são ideais. Por exemplo, a Nvidia RTX A6000 tem 48 GB de memória GDDR6, o que é ótimo para trabalhar com texturas. No desenvolvimento de jogos para um processo dinâmico com gráficos detalhados e uma taxa de quadros de 60+ FPS, são usadas as GPUs NVIDIA RTX 3090 ou AMD Radeon 6950 XT. Para realidade virtual, são utilizadas configurações com múltiplas GPUs, que fornecem pelo menos 25 TFLOPS para renderização de vídeo 360°. Pesquisa científica e HCI Em pesquisas científicas, as GPUs aceleram os cálculos e a análise de dados. Por exemplo, na química e biologia, a modelagem da dinâmica molecular revela microinterações e processos químicos. Na física, as GPUs processam dados de experimentos, na astronomia, as GPUs ajudam a estudar o céu, identificando fenômenos raros usando aprendizado profundo. Um exemplo notável do uso de GPUs e IA em pesquisas científicas é o trabalho de cientistas que, por meio de redes neurais profundas, analisaram imagens médicas do cérebro e conseguiram identificar estágios iniciais de doenças degenerativas do cérebro vários anos antes do aparecimento dos primeiros sintomas. Resumindo, para aprendizado profundo, trabalho com inteligência artificial, processamento de grandes volumes de dados e modelagem de sistemas complexos, o modelo NVIDIA A100, com 6912 núcleos CUDA, 40 GB de memória HBM2 e 312 núcleos tensor, é o mais adequado. Indústria e manufatura A manufatura usa ativamente GPUs em todas as etapas: desde o desenvolvimento de conceitos até a otimização de processos. Com o uso de cálculos paralelos baseados em GPU, engenheiros podem criar rapidamente gêmeos digitais, modelos físicos e monitorar o funcionamento de equipamentos. As GPUs AMD Instinct MI200 e MI210 têm um desempenho de 47 TFLOPS, tornando-as ideais para modelagem mecânica e 3D. Gêmeos digitais que recriam as características dos produtos funcionam de forma eficaz nas GPUs NVIDIA Quadro RTX ou AMD Radeon Pro, com desempenho de 50-100 TFLOPS. Para controle de qualidade e monitoramento de anomalias, geralmente são usados dispositivos baseados em GPU que analisam dados de sensores de equipamentos em tempo real. GPUs como a NVIDIA Jetson ajudam a detectar rapidamente problemas e aumentam o tempo de operação sem falhas. Finanças e criptomoeda Na indústria financeira, os aceleradores gráficos ajudam a modelar riscos, calcular fraudes e analisar negociações. Com o processamento rápido de dados nas GPUs, a tomada de decisões se torna mais fundamentada e ágil. No caso da mineração de criptomoedas, a eficiência energética é fundamental, e as GPUs líderes são a NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti, AMD Radeon RX 5700 XT e a NVIDIA GeForce GTX 1660 Super. Modelagem de riscos usando o método de Monte Carlo com a NVIDIA A40 ou AMD Instinct oferece desempenho de 50-250 TFLOPS, acelerando a avaliação de portfólios. Para identificar fraudes usando aprendizado profundo, são utilizadas GPUs como a NVIDIA Jetson. Elas permitem detectar rapidamente anomalias nas transações. O comércio de alta frequência com as GPUs NVIDIA A100 ou A800 permite uma resposta rápida às mudanças do mercado. Tecnologia de direção autônoma Com o avanço das tecnologias, a indústria automobilística passou a adotar GPUs, especialmente na área de direção autônoma. As GPUs podem processar rapidamente os algoritmos de visão computacional e inteligência artificial. Para controle autônomo completo de um veículo, é necessário um desempenho superior a 250 TFLOPS. O sistema Drive AGX Pegasus da NVIDIA, desenvolvido para essa finalidade, oferece mais de 320 trilhões de operações por segundo. Para sistemas de assistência ao motorista, como a frenagem automática de emergência, são necessárias GPUs capazes de processar dados em tempo real. A NVIDIA Jetson Xavier, com desempenho de 20-30 TFLOPS, é um exemplo de GPU ideal para essas funções. O treinamento de modelos de aprendizado profundo para direção autônoma exige o processamento de grandes volumes de dados. GPUs com centenas de TFLOPS, como a NVIDIA DGX A800, aceleram significativamente esse processo. Medicina e biotecnologia As GPUs são usadas na medicina para acelerar a visualização médica, modelagem molecular no desenvolvimento de medicamentos e análise genômica. Para análise genômica, normalmente são usadas as GPUs NVIDIA A100 ou A800, com desempenho de 100-600 TFLOPS, acelerando o processo de sequenciamento, que em CPUs pode levar até 30 horas. A visualização de imagens médicas se torna mais eficiente com a NVIDIA A40, com desempenho de 50-100 TFLOPS. A modelagem molecular na farmacêutica se torna 5-10 vezes mais rápida com as GPUs NVIDIA A40 ou AMD Instinct MI50. Servidores em nuvem com GPU como alternativa à aquisição de hardware caro A escolha da GPU certa depende do setor e da tarefa específica, da definição da carga de trabalho principal e dos requisitos de desempenho. Com o avanço das tecnologias e o lançamento de novos modelos de GPU no futuro, os fornecedores continuarão a desenvolver e lançar novos modelos no mercado. No entanto, devido ao alto custo das GPUs, nem todos os participantes do mercado poderão se permitir a compra e manutenção desse tipo de hardware. Uma forma de otimizar orçamentos é por meio de servidores em nuvem com GPU, oferecidos por provedores de nuvem empresarial. Se a sua empresa busca otimizar processos e impulsionar a inovação, considerar o uso de GPU na nuvem pode ser um grande diferencial competitivo. Quer saber mais sobre como implementar o GPU na nuvem no seu negócio? Entre em contato com nossos especialistas e descubra as melhores soluções para suas necessidades!