Entenda o que são os Stream Processors das placas de vídeo da AMD

As placas de vídeo tornaram-se componentes cruciais em sistemas computacionais modernos, desempenhando papéis que vão além da simples renderização gráfica. Com a evolução da tecnologia, termos como “Stream Processors” começaram a surgir, especialmente quando se fala das placas de vídeo da AMD.

Mas o que são esses Stream Processors e por que eles são tão importantes? Este artigo busca responder a essas perguntas e muitas outras, detalhando o funcionamento dos Stream Processors nas placas de vídeo da AMD.

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Vamos explorar desde a arquitetura básica dessas placas até comparações com outras tecnologias, como os CUDA Cores da NVIDIA. Se você está pensando em adquirir uma nova placa de vídeo ou simplesmente quer entender melhor essa tecnologia, continue lendo.

Arquitetura das placas de vídeo da AMD

Antes de mergulharmos no universo dos Stream Processors, é fundamental entender a arquitetura que os abriga. Atualmente, a AMD utiliza a arquitetura RDNA, sendo a RDNA 3 a versão mais recente, que é a base das placas gráficas da série Radeon RX 7000. Esta arquitetura não apenas define o desempenho geral da placa de vídeo, mas também determina as capacidades e o funcionamento dos Stream Processors.

Construída do zero, a RDNA 3 foi projetada para oferecer desempenho, eficiência e recursos avançados para uma ampla gama de dispositivos, desde desktops e notebooks até consoles e dispositivos móveis. Dentro dessa arquitetura, os Stream Processors desempenham um papel crucial, beneficiando-se diretamente de avanços como aceleradores de IA e a segunda geração de aceleradores de Ray Tracing.

O design chiplet da RDNA 3, por exemplo, permite uma interconexão de ultra-alta largura de banda entre os componentes, o que otimiza o desempenho dos Stream Processors. Além disso, tecnologias como o AMD Infinity Cache de segunda geração e o AMD Radiance Display Engine também impactam diretamente na eficiência e na capacidade dessas unidades de processamento.

O Infinity Cache oferece uma tecnologia de cache ultra-rápida que melhora o acesso dos Stream Processors aos dados, enquanto o Radiance Display Engine amplia as possibilidades de renderização gráfica, algo diretamente ligado ao trabalho dessas unidades.

Portanto, compreender a arquitetura RDNA 3 é o primeiro passo para entender como os Stream Processors funcionam e quais são suas verdadeiras capacidades dentro do ecossistema gráfico da AMD.

O que são Stream Processors

Após entendermos a arquitetura RDNA 3, é hora de focar em um de seus componentes mais cruciais: os Stream Processors. Estas são as unidades de processamento que compõem o núcleo de uma placa gráfica da AMD e são responsáveis por realizar os cálculos matemáticos necessários para renderizar gráficos e executar tarefas de computação paralela.

Em termos simples, um Stream Processor é uma pequena unidade de processamento que trabalha em conjunto com outras para formar o que é conhecido como Compute Unit. Cada Compute Unit contém um conjunto desses Stream Processors, sendo, portanto, a combinação dessas unidades que define o poder de processamento de uma placa de vídeo.

Os Stream Processors são extremamente versáteis e podem ser programados para executar uma ampla variedade de tarefas, desde operações gráficas básicas, como mapeamento de texturas e iluminação, até cálculos mais complexos, como simulações físicas e algoritmos de aprendizado de máquina. Eles são a espinha dorsal do desempenho gráfico e computacional de uma placa de vídeo, e sua eficiência e número podem variar significativamente dependendo da arquitetura e do modelo da placa.

Dentro da arquitetura RDNA 3, os Stream Processors são otimizados para trabalhar de forma mais eficiente, graças a tecnologias como aceleradores de IA e o design chiplet, que foram discutidos no tópico anterior. Isso significa que eles não apenas são capazes de realizar tarefas mais rapidamente, mas também de fazê-lo com maior eficiência energética.

Como, na prática, um Stream Processor trabalha nas placas de vídeo da AMD?

Você já se perguntou como as imagens em um jogo de computador são geradas tão rapidamente ou como um vídeo é editado em tempo real? A resposta está nos Stream Processors, os pequenos “operários” dentro da placa de vídeo da AMD.

Vamos exemplificar. Imagine que você tem uma grande tarefa para fazer, como montar um quebra-cabeça gigante. Em vez de fazer isso sozinho, você chama centenas de amigos para ajudar. Cada amigo pega uma peça e a coloca no lugar certo. Então, ao invés de levar dias para montar o quebra-cabeça, você leva apenas algumas horas.

Isso é semelhante ao que os Stream Processors fazem. Eles pegam uma grande tarefa, como criar uma imagem em um jogo, e a dividem em partes menores. Cada Stream Processor trabalha em uma dessas partes ao mesmo tempo. Esse trabalho em equipe é chamado de “processamento paralelo” ou “paralelismo”.

Esse método é super eficiente para tarefas que envolvem muitos cálculos, como criar imagens em jogos. Se cada Stream Processor trabalha em uma parte da imagem, a imagem completa é formada muito mais rapidamente. Isso é crucial para que você tenha uma experiência suave ao jogar ou assistir a vídeos.

Além disso, os Stream Processors são tão versáteis que podem ser usados para outras coisas além de renderizar gráficos em jogos. Eles podem ajudar em tarefas gerais do computador, como análise de dados ou simulações científicas. Isso é possível porque eles são parte de uma “GPGPU”, que é basicamente uma placa de vídeo que pode fazer mais do que apenas gráficos.

No entanto, é importante ressaltar que cada Stream Processor individual não é tão potente quanto o núcleo da GPU ou da CPU. É bem o contrário disso. Um Stream Processor sozinho é bem fraco. Mas o que eles não têm em força, compensam em números. Uma placa de vídeo da AMD pode ter centenas ou até milhares desses pequenos ajudantes, tornando-a ideal para tarefas que podem ser divididas em partes menores.

Então quanto mais Stream Processors melhor?

Uma pergunta comum que muitas pessoas fazem é: “Se os Stream Processors são tão importantes, então quanto mais deles, melhor, certo?” A resposta é um pouco mais complexa do que um simples “sim” ou “não”.

Ter mais Stream Processors em uma placa de vídeo geralmente significa que ela terá mais poder de processamento. Isso é especialmente útil para tarefas que exigem muitos cálculos, como jogos com gráficos de alta qualidade ou programas de edição de vídeo. No entanto, o número de Stream Processors não é o único fator que determina o desempenho de uma placa de vídeo.

Outros elementos como o clock da GPU, a quantidade e o tipo de memória e até mesmo a arquitetura da placa podem afetar o desempenho geral. Por exemplo, uma placa com menos Stream Processors, mas com uma arquitetura mais eficiente ou um clock mais alto pode superar uma com mais Stream Processors.

Também é importante considerar que nem todas as tarefas se beneficiam do processamento paralelo. Algumas atividades podem ser mais dependentes da frequência de operação da GPU (clock) ou da quantidade de memória disponível. Portanto, enquanto mais Stream Processors podem oferecer melhor desempenho em tarefas específicas, eles não são a solução para todos os problemas.

É possível saber quantos Stream Processors uma placa de vídeo tem?

A resposta é sim, é possível descobrir essa informação. E você não precisa ser um especialista em tecnologia para fazer isso. Aqui estão algumas maneiras simples de obter essa informação:

• Site Oficial da AMD: A fonte mais confiável é, sem dúvida, o site oficial da AMD. Lá, você encontrará fichas técnicas detalhadas de cada modelo de placa de vídeo, incluindo o número de Stream Processors que, em português, podem ser chamados de “processadores de fluxo”.
• Softwares de Monitoramento: Programas como o GPU-Z podem fornecer informações detalhadas sobre sua placa de vídeo, incluindo o número de Stream Processors. Basta baixar o software e executá-lo para obter essas informações.
• Reviews e Artigos: Sites especializados em tecnologia frequentemente fazem análises aprofundadas de novas placas de vídeo, e essas análises geralmente incluem especificações como o número de Stream Processors.
• Configurações do Sistema: Em alguns casos, as informações sobre a GPU, incluindo o número de Stream Processors, podem ser encontradas nas configurações do sistema operacional.

Diferenciando Stream Processors de Compute Units

Embora esses dois termos estejam intimamente relacionados, eles não são a mesma coisa. Um Compute Unit (CU) é como um pequeno time de trabalho dentro da sua placa de vídeo.

Cada Compute Unit é composto por um conjunto de Stream Processors, além de outros componentes como memória cache e controladores. Em outras palavras, você pode pensar no Compute Unit como um “chefe” que coordena o trabalho de vários Stream Processors.

Os Stream Processors dentro de um Compute Unit trabalham em conjunto para executar tarefas. O Compute Unit organiza essas tarefas e as distribui entre os Stream Processors. Isso permite que a placa de vídeo execute operações complexas de forma mais eficiente, dividindo-as em partes menores que podem ser processadas simultaneamente.

Para entender a relação entre Stream Processors e Compute Units, vamos usar a placa de vídeo AMD Radeon RX 7900 XTX como exemplo. Esta placa possui 96 Compute Units e um total de 6.144 Stream Processors. Se você fizer uma rápida divisão, perceberá que cada Compute Unit nesta placa contém 64 Stream Processors.

Essa organização permite que a placa de vídeo execute tarefas complexas de forma mais eficiente. Por exemplo, se um jogo requer uma série de cálculos gráficos complexos, essas tarefas são divididas entre os 96 Compute Units, que por sua vez distribuem o trabalho entre seus 64 Stream Processors. Isso resulta em um processamento mais rápido e eficiente.

Diferenciando Stream Processors de CUDA Cores

Não devemos confundir também os Stream Processors com os CUDA Cores. Enquanto o primeiro é um termo associado às GPUs da AMD, o segundo é específico das GPUs da NVIDIA.

CUDA Cores são as unidades de processamento das GPUs da NVIDIA. Assim como os Stream Processors, eles são responsáveis por realizar os cálculos necessários para renderizar gráficos e executar outras tarefas. CUDA é uma sigla para “Compute Unified Device Architecture“, uma arquitetura de computação paralela desenvolvida pela NVIDIA.

Diferenças Fundamentais

• Arquitetura: Enquanto os Stream Processors são parte da arquitetura RDNA da AMD, os CUDA Cores são baseados na arquitetura Turing ou Ampere da NVIDIA, dependendo do modelo da placa.
• Desempenho: Embora ambos sejam projetados para processamento paralelo, a eficiência de cada um pode variar dependendo da arquitetura e das tecnologias específicas empregadas por cada empresa.
• Aplicações: CUDA Cores são frequentemente usados em aplicações de aprendizado de máquina e inteligência artificial, graças ao ecossistema CUDA da NVIDIA, que oferece uma ampla gama de bibliotecas e ferramentas para essas tarefas.
• Compatibilidade de Software: Alguns softwares são otimizados para tirar proveito das características específicas dos CUDA Cores, enquanto outros podem ser mais compatíveis com Stream Processors.

Portanto, embora Stream Processors e CUDA Cores sirvam para propósitos semelhantes, as diferenças em suas arquiteturas e aplicações tornam cada um único em suas próprias maneiras.

Conclusão

Ao longo deste artigo, exploramos o universo dos Stream Processors nas placas de vídeo da AMD. Desde a sua arquitetura subjacente até as suas aplicações práticas, passando pela diferenciação com outros componentes como Compute Units e CUDA Cores, buscamos fornecer um panorama completo e esclarecedor sobre o tema.

Entender o papel dos Stream Processors é fundamental para compreender o funcionamento das GPUs da AMD e, consequentemente, fazer escolhas mais acertadas ao adquirir uma nova placa de vídeo.

Espero que este artigo tenha sido útil e que agora você tenha uma visão mais clara sobre o que são os Stream Processors, como eles operam e por que são tão importantes no contexto das placas de vídeo da AMD.  Se você tiver mais perguntas ou quiser explorar outros tópicos relacionados, fique à vontade para deixar seus comentários.