A NVIDIA continua redefinindo os limites do possível no mundo da computação gráfica e inteligência artificial. A mais recente demonstração da arquitetura Blackwell mostra algo que parecia ficção científica há poucos anos: quatro instâncias de Cyberpunk 2077 rodando simultaneamente em uma única placa de vídeo. Esta impressionante capacidade é apenas a ponta do iceberg de uma revolução tecnológica que começou quase duas décadas atrás.
O caminho até a Blackwell: uma jornada de inovação
Tudo começou em 2006, quando a NVIDIA introduziu a CUDA, uma arquitetura de software revolucionária para computação acelerada. Na época, poucos imaginavam que esta tecnologia se tornaria a base para a era da inteligência artificial que vivemos hoje. A empresa afirmou que, com essa tecnologia, a densidade computacional ultrapassou a escalabilidade da Lei de Moore - aquela previsão clássica de que o número de transistores em um chip dobraria a cada dois anos.
E como isso foi possível? Através de avanços como Sparsity, novo ISA, formatos de menor precisão e um trabalho rigoroso em eficiência arquitetônica. Em 2018, a NVIDIA introduziu o ray tracing em tempo real e, apenas um ano depois, chegou o DLSS. Essas inovações foram possíveis graças à combinação de novas tecnologias, como núcleos RT e núcleos Tensor.
A demonstração impressionante: quatro Cyberpunks simultâneos
Em uma demonstração que deixou muitos de boca aberta, a NVIDIA mostrou o poder dos chips Blackwell e do escalonamento da RTX PRO 6000 usando MIG (Multi-Instance GPU). A carga de trabalho utilizada foi de quatro instâncias de Cyberpunk 2077 rodando a 1080p usando configurações máximas. Para quem conhece o quão exigente é este jogo, executar uma única instância já é desafiador para a maioria das placas - imagine quatro!
O recurso Universal MIG disponível em GPUs como a RTX PRO 6000 permite que os usuários dediquem até quatro instâncias das GPUs RTX. Cada instância recebe 24 GB de VRAM e uma subseleção de unidades de núcleo/hardware que operam em paralelo com latência e taxa de transferência previsíveis.
O que me surpreende é que, mesmo rodando quatro instâncias de um jogo pesado como Cyberpunk 2077, esta é considerada uma carga de trabalho relativamente baixa para uma placa de vídeo como a RTX PRO 6000. Uma instância padrão com fatias de tempo foi usada como base e comparada aos modos MIG 2x e 4x, que oferecem escalonamento mais alto, de até 60%.
Tecnologias que impulsionam a revolução
A Blackwell representa a versão mais avançada dessas tecnologias, seguindo princípios de design específicos: otimizar para novas cargas de trabalho neurais, reduzir o consumo de memória, qualidade de serviço para neural e gráficos, e eficiência energética escalável.
O DLSS 4 utiliza IA para gerar 100% dos pixels renderizados após o quadro inicial, com o gerador de múltiplos frames. O resultado é menor tempo de renderização e maior duração da bateria em plataformas móveis. A própria NVIDIA cita uma "amplificação de 10x no desempenho, no espaço ocupado e no ciclo de design" com a Blackwell RTX.
No nível mais técnico, a RTX Blackwell é uma maravilha da engenharia com seus 4000 TOPS de IA e suporte a FP4 de alta velocidade graças aos núcleos Tensor de 5ª geração. São até 360 RT TFLOPs projetados para Mega Geometria usando núcleos RT de 4ª geração. Trata-se de um Processo de Gerenciamento de IA (AMP) que lida simultaneamente com modelos e gráficos de IA.
Das datacenters para os desktops: a democratização da tecnologia
É interessante notar como a NVIDIA introduziu novas tecnologias inicialmente pensando no negócio de datacenters. A empresa trouxe a precisão FP4 para esse segmento, oferecendo uma melhoria de 4x em cargas de trabalho de escala densa. Alguns comentam que o próprio CEO, Jensen Huang, queria trazer a IA de volta aos gráficos, daí o advento da era da renderização neural com a Blackwell RTX.
Afinal, RTX, como a NVIDIA define, é uma marca para simulação, criação de conteúdo e jogos. Tudo que estava sendo feito em data center foi escalado para as GPUs RTX para o consumidor. As RTX Blackwell para usuários domésticos apresentam mudanças significativas, como a combinação de unidades FP32/INT32, em comparação com o design dividido da Ada SM da geração anterior.
A realidade dos preços: quando a tecnologia encontra o bolso
O desafio para muitos usuários ainda é o preço. Uma NVIDIA RTX A6000, não a PRO (que seria a mais potente), está disponível por R$46.330,63 pela Amazon.
Falando das RTX 5090, é possível encontrar modelos por R$ 20.599,99 (MSI Suprim Liquid SOC) na Pichau a R$ 31.080,00 (Asus Rog Astral Gaming Oc) na Kabum.
Para orçamentos mais modestos, as versões RTX 5060 oferecem opções mais acessíveis na Kabum, como a ASUS TUF por R$ 2.539,99 ou a Inno3D Twin X2 por R$ 2.199,99.
O impacto prático além dos jogos: aplicações profissionais
Embora a demonstração com Cyberpunk 2077 seja impressionante, o verdadeiro potencial da tecnologia MIG vai muito além do entretenimento. Imagine estúdios de design rodando múltiplas renderizações simultaneamente, pesquisadores treinando modelos de IA enquanto mantêm outras aplicações ativas, ou desenvolvedores testando diferentes cenários em paralelo. A capacidade de isolar recursos da GPU para diferentes tarefas abre possibilidades que antes exigiam múltiplas máquinas ou compartilhamento problemático de recursos.
Na minha experiência com workflows criativos, a possibilidade de dedicar instâncias específicas para renderização, simulação e preview simultaneamente pode reduzir drasticamente os tempos de produção. É como ter várias estações de trabalho especializadas dentro de uma única placa - cada uma com seu próprio espaço dedicado de memória e poder de processamento, sem interferência entre elas.
Os desafios de software: quando o hardware não é suficiente
Mas aqui está algo que muitos não consideram: toda essa potência hardware depende crucialmente do suporte de software. A implementação do MIG requer drivers específicos, APIs compatíveis e aplicações otimizadas para aproveitar essas capacidades. Não é simplesmente plug-and-play - desenvolvedores precisam adaptar seus softwares para entender e utilizar eficientemente essas instâncias virtuais.
E isso me faz pensar: quantas empresas estão realmente preparadas para reprogramar seus aplicativos para tirar vantagem completa da Blackwell? A transição para esse paradigma de computação paralela isolada exigirá mudanças significativas na forma como concebemos e desenvolvemos software gráfico e de computação intensiva.
A evolução do consumo energético: eficiência versus performance
Um aspecto fascinante dessa evolução tecnológica é como a NVIDIA está lidando com a sempre crescente demanda por energia. A Blackwell introduz avanços significativos em eficiência energética, mas ainda assim estamos falando de componentes que consomem quantidades substanciais de energia. A pergunta que fica é: até que ponto podemos continuar escalando performance sem criar soluções de resfriamento e alimentação elétrica impraticáveis para o usuário comum?
Curiosamente, a própria arquitetura MIG ajuda nesse aspecto ao permitir que usuários aloquem apenas os recursos necessários para cada tarefa, potencialmente reduzindo o consumo geral quando cargas completas não são necessárias. É uma abordagem mais inteligente do que simplesmente jogar mais watts no problema.
O ecossistema de desenvolvedores: preparando o terreno para o futuro
A NVIDIA não está apenas lançando hardware - está construindo um ecossistema completo. Através do CUDA, das bibliotecas de IA, e agora das tecnologias de instanciação, a empresa está criando um ambiente onde desenvolvedores podem experimentar com novas formas de utilizar poder computacional. E isso é crucial, porque inovação não acontece no vácuo.
Estou particularmente interessado em como ferramentas de desenvolvimento estão evoluindo para suportar essas capacidades. Debugging em múltiplas instâncias, profiling de performance distribuída, e gerenciamento de recursos entre instâncias são desafios completamente novos que a comunidade de desenvolvimento precisará enfrentar.
A perspectiva do mercado: onde isso nos levará?
Olhando para o panorama mais amplo, essa tecnologia não existe isoladamente. Competidores como AMD e Intel estão desenvolvendo suas próprias abordagens para computação paralela e virtualização de recursos gráficos. A pergunta que fica é: veremos uma padronização dessas tecnologias ou cada fabricante criará seu próprio ecossistema fechado?
E quanto aos consumidores? Muitos se questionam se vale a pena investir em tecnologia tão avançada quando suas necessidades atuais são satisfeitas com hardware mais modesto. Mas eis algo que aprendi acompanhando evoluções tecnológicas: capacidades novas tendem a criar usos novos que não imaginávamos antes.
Lembro quando as primeiras GPUs com suporte a shaders foram lançadas e muitos questionavam a necessidade. Hoje, não conseguiríamos imaginar gráficos modernos sem elas. Da mesma forma, a capacidade de rodar múltiplas instâncias isoladas pode se tornar padrão para uma variedade de aplicações que ainda nem concebemos completamente.
As implicações para streamers e criadores de conteúdo
Um grupo que certamente se beneficiará enormemente dessas capacidades são criadores de conteúdo e streamers. Imagine poder dedicar uma instância da GPU exclusivamente para encoding de vídeo em alta qualidade, enquanto outra cuida da renderização do jogo, e uma terceira processa overlays e efeitos visuais - tudo sem queda de performance.
Para profissionais que dependem de transmissões de alta qualidade enquanto jogam, isso pode significar a diferença entre uma experiência smooth e uma com stuttering e problemas técnicos. A isolamento de recursos garante que tarefas críticas como encoding não sofram com a carga variável da renderização principal.
E não são apenas streamers - editores de vídeo, artistas 3D, e desenvolvedores que precisam gravar tutoriais enquanto trabalham encontrarão valor imenso nessa capacidade de segregar workloads de forma previsível e confiável.
Com informações do: Adrenaline
