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GPU (sigla em inglês para Graphics Processing Unit, ou unidade de processamento gráfico) é um tipo de chip projetado para realizar muitos cálculos em paralelo. Criada originalmente para renderizar gráficos de videogames, a GPU se tornou a peça central da inteligência artificial moderna, porque treinar e executar modelos exige bilhões de operações matemáticas que podem ser feitas simultaneamente — exatamente o que essas placas fazem bem.
Enquanto um processador comum (CPU) executa poucas tarefas muito rápido, a GPU executa milhares de tarefas menores ao mesmo tempo, acelerando enormemente o treinamento de redes neurais. A Nvidia domina esse mercado com chips como as linhas H100 e Blackwell, e a corrida por capacidade de GPU virou um gargalo estratégico: empresas de IA investem bilhões em data centers cheios dessas placas, cujo fornecimento e custo influenciam diretamente o ritmo de avanço do setor.
Como escolher uma GPU para IA?
A quantidade de memória costuma limitar o tamanho do modelo e do lote; largura de banda e capacidade de cálculo afetam velocidade. Também importam precisão numérica, consumo, interconexão e suporte do software. Treinamento e inferência têm perfis diferentes. Compare benchmarks da carga real, custo total e disponibilidade, em vez de assumir que o chip com maior especificação será sempre a melhor opção.
Referência primária: NVIDIA — plataforma de IA
Exemplo prático
Para servir um modelo, uma GPU com mais memória pode aceitar lotes maiores, mas outra com menos memória pode ser mais barata e rápida depois de quantização. A escolha correta vem de medir tokens por segundo, latência no percentil 95, consumo, ocupação e custo por resposta com a carga real.
Como distinguir e avaliar
GPU é hardware de processamento paralelo; CUDA é uma plataforma de software para GPUs NVIDIA; VRAM é a memória local. A quantidade de núcleos ou a capacidade teórica não prevê sozinha o desempenho: bibliotecas, precisão, transferência de dados e gargalos do sistema alteram o resultado.
Checklist de avaliação
- Calcule memória para modelo, cache, lote e sobrecarga.
- Meça treinamento e inferência separadamente.
- Inclua energia, refrigeração, disponibilidade e suporte no custo total.
Conceitos relacionados: inferência · quantização
Fonte primária adicional: NVIDIA — guia oficial de programação CUDA
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Perguntas frequentes
Por que a IA precisa de GPU em vez de processador comum?
Treinar e rodar modelos de IA exige bilhões de operações matemáticas que podem ser calculadas em paralelo. A GPU faz milhares dessas operações ao mesmo tempo, enquanto a CPU executa poucas por vez, o que torna a GPU muito mais rápida para essa tarefa.
Qual empresa lidera o mercado de GPUs para IA?
A Nvidia domina o setor com chips como as linhas H100 e Blackwell. Concorrentes como AMD e fabricantes de chips próprios (Google, Amazon e outros) tentam reduzir essa dependência.
