Quais são os diferenciais das GPUs GeForce RTX para gamers e criadores?
As placas de vídeo NVIDIA GeForce RTX são as mais importantes da atualidade no mercado doméstico, seja voltado para gamers, seja para criadores de conteúdo. Isso acontece por conta da estrutura das GPUs RTX, que favorecem os dois públicos com tecnologias específicas.
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Neste artigo, falaremos sobre os diferenciais das placas de vídeo GeForce RTX, tanto para esses dois públicos, detalhando seus recursos e funcionalidades voltados tanto para rodar jogos, como para trabalhos pesados de edição de vídeo e imagem e inteligência artificial.
O que são as placas de vídeo NVIDIA GeForce RTX?
A linha de placas de vídeo GeForce RTX foi introduzida com a série RTX 20, lançada em 2019, e que trouxe uma alteração significativa na estrutura das arquiteturas de GPUs da NVIDIA com novos núcleos CUDA, Tensor e RTX. Com o passar das gerações, esses núcleos foram aprimorados, consequentemente oferecendo mais desempenho.
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Em jogos, as placas de vídeo GeForce RTX trouxeram um salto de desempenho considerável sobre as GPUs GTX em todos os segmentos. O destaque fica para a evolução nos núcleos CUDA, além da introdução dos núcleos Tensor e RTX, as maiores novidades dessas GPUs.
Os núcleos Tensor são responsáveis pelo processamento de IA e, no caso específico de games, o DLSS, tecnologia de upscaling proprietária da NVIDIA. Já os núcleos RTX são voltados para o processamento de efeitos ray tracing, que melhoraram a qualidade de iluminação, sombras, reflexos, entre outros aspectos visuais.
Em criação de conteúdo, alguns dos maiores benefícios das GPUs RTX são a aceleração na renderização de imagens e vídeos; com o advento da Inteligência Artificial em ferramentas para esse tipo de trabalho, os núcleos Tensor entram para o processamento de IA generativa, por exemplo.
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Diferenciais das placas de vídeo GeForce RTX
Essas características das placas de vídeo GeForce RTX são os maiores destaques em relação a série anterior (GTX) e as rivais AMD Radeon.
Ray tracing
Com grande ênfase em jogos, mas não exclusivo a esse segmento, o ray tracing é um método de iluminação que traz mais realismo, beneficiando muito efeitos como sombras, oclusão de ambiente e reflexos, especialmente em grandes produções como Cyberpunk 2077, que tem uma das implementações mais completas da tecnologia (Path Tracing).
Essa melhoria gráfica acontece porque o hardware dedicado calcula o trajeto dos raios de luz, simulando como eles rebatem em diferentes superfícies e geram cores, sombra e reflexos mais próximos de como acontece no mundo real.
O benefício em games é uma maior fidelidade gráfica; por outro lado, o preço disso é muito alto em questão de desempenho para as placas de vídeo, até mesmo para as GPUs RTX que são as mais fortes e indicadas para isso. Dependendo do nível de implementação dessa tecnologia, além de outros aspectos como preset gráfico e resolução do jogo, algumas placas sofrem para entregar 60 FPS, sendo necessário o auxílio do DLSS.
Já em criação de conteúdo, é possível usar o ray tracing em edição de vídeo com efeitos especiais, algo bastante comum na indústria cinematográfica com efeitos em CGi, por exemplo, mas em uma escala muito maior. Para um produtor de conteúdo, usar uma GPU RTX é o ideal para esse tipo de processamento.
IA e NVIDIA DLSS
O precursor entre as tecnologias de upscaling de imagem modernos, o DLSS (Deep Learning Super Sampling) é uma tecnologia da NVIDIA que funciona baseada em aprendizado de máquina e exclusivo das placas de vídeo GeForce RTX, com a versão mais recente sendo exclusiva das RTX 40.
Em jogos, o DLSS, através de treinamento e IA, consegue melhorar a qualidade da imagem, seja em resolução nativa, entregando melhor resultado em anti-aliasing, por exemplo, ou quando falamos de upscaling de imagem, que consiste em renderizar os gráficos em uma resolução menor que a nativa do monitor, para depois entregá-la “esticada” para a resolução final.
Apesar de haver soluções rivais no mercado, como o AMD FSR e Intel XeSS, o NVIDIA DLSS é o mais avançado por ser acelerado por hardware dedicado. Quando falamos de criação de conteúdo, o benefício das GPUs RTX também é voltado para IA.
Um exemplo prático é a tecnologia Super Resolution presente no upscaler da NVIDIA. Em edição de vídeo, o DLSS consegue aprimorar a renderização ao diminuir a quantidade de pixels renderizados, mas entregando uma resolução maior no resultado final, ainda mantendo a qualidade de imagem.
Em casos em que o ray tracing é adicionado em uma edição de vídeo, o tempo de renderização é ainda maior que o normal. Com o DLSS e o Super Resolution, o tempo para concluir essa tarefa diminui e exige menos da placa de vídeo GeForce RTX. Esse é somente um exemplo, mas o mesmo pode ser estendido para aplicações que permitem a integração da tecnologia da NVIDIA.
O que é a tecnologia Nvidia DLSS?
Núcleos CUDA
As GPUs RTX são equipadas com três tipos diferentes de núcleos: além daqueles voltados para ray tracing e IA, existem ainda os núcleos CUDA, presentes nas placas de vídeo da NVIDIA há quase 20 anos. Resumidamente, os chamados CUDA cores são unidades de computação paralela que podem ser usados em jogos e em softwares.
Em geral, quanto mais núcleos CUDA, maior é o desempenho de uma placa de vídeo GeForce RTX. Mas essa fórmula só funciona para comparar placas de uma mesma geração, já que o comparativo intergerações depende de outros fatores, como a evolução da arquitetura, diferença nos clocks, memórias mais rápidas, entre outros aspectos. Um exemplo prático é a RTX 4060, que tem 3.072 núcleos; e a RTX 3060, que tem 3.584 núcleos CUDA. Apesar de ter menos núcleos CUDA, a GPU mais recente é cerca de 20% mais forte que a mais antiga.
Esses núcleos são usados para o processamento bruto da placa de vídeo, realizando cálculos complexos. Ou seja, são os milhares de núcleos disponíveis nos diferentes níveis de GPUs responsáveis por grande parte da renderização de jogos e vídeos, com grande capacidade de executar múltiplas tarefas de uma só vez com mais performance que um CPU em aplicações otimizadas.
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Núcleos Tensor
Parte da estrutura atual das placas de vídeo GeForce RTX, os núcleos Tensor são responsáveis pela aceleração de IA em aplicações e jogos. Esses núcleos não estão presentes somente em GPUs GeForce RTX, mas também em aceleradores a nível de data centers, oferecendo muito mais desempenho em tarefas complexas.
Em jogos, esses núcleos são responsáveis pelo processamento do DLSS, que usa aprendizado de máquina. Atualmente na quarta geração, os Tensor cores conseguem entregar cada vez mais desempenho com o upscaler em games, aliado ao treinamento de IA pela NVIDIA.
Em criação de conteúdo, esses mesmos núcleos são responsáveis por qualquer demanda que envolva Inteligência Artificial, especialmente com IA generativa. Um exemplo é a própria aplicação ACE da NVIDIA, onde é possível criar avatares capazes de desenvolverem a fala e animações únicas graças a IA generativa, que é impulsionada pelos núcleos Tensor.
Essa tecnologia da NVIDIA também permite acelerar aplicações que geram imagens através de comandos por texto, como o Stable Diffusion, entre outros.
As GPUs GeForce RTX 40 contam com a 4ª geração de Tensor cores (Imagem: NVIDIA/Divulgação)
Conclusão
Em geral, as GPUs NVIDIA GeForce RTX funcionam muito bem tanto em jogos, quanto em criação de conteúdo. Quanto maior o segmento escolhido, mais desempenho o usuário terá em games ou na edição de vídeos e imagens ou trabalhando com inteligência artificial
Mas é bom ressaltar que um PC gamer consegue rodar bem qualquer jogo com uma GPU de entrada, como uma GeForce RTX 4060, por exemplo. Mas trabalhos profissionais, onde o ideal é a maior velocidade na entrega de uma tarefa específica, não dá para negar que o ideal são GPUs high-end, como uma RTX 4090, ou pelo menos uma RTX 4070.
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