Os chips projetados especificamente para lidar com os requisitos de processamento relacionados à exibição e manipulação de imagens 3D são chamados
Unidades de processamento gráfico (GPUs) .
Eis por que as GPUs são ideais para gráficos 3D:
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Processamento paralelo: As GPUs são projetadas para processamento paralelo maciço, permitindo que eles realizem milhões de cálculos simultaneamente. Isso é crucial para renderizar cenas e animações complexas.
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Arquiteturas especializadas: Ao contrário das CPUs, que são otimizadas para tarefas de uso geral, as GPUs possuem uma arquitetura especializada projetada para lidar com as operações matemáticas específicas envolvidas nos gráficos 3D.
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largura de banda de alta memória: As GPUs têm acesso a grandes quantidades de memória de alta largura de banda, essencial para armazenar e acessar rapidamente as vastas quantidades de dados necessários para a renderização 3D.
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Unidades de shader: As GPUs contêm unidades de processamento especializadas chamadas unidades de shader, que lidam com tarefas como iluminação, sombreamento e textura.
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Processamento de vértice e fragmento: As GPUs são projetadas para executar com eficiência o processamento de vértices e fragmentos, que são as operações principais envolvidas na renderização de objetos 3D.
Exemplos de GPUs usadas para gráficos 3D: *
nvidia geforce e série quadro: Essas são GPUs populares usadas em jogos e aplicativos profissionais.
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AMD Radeon Series: As GPUs da AMD também são amplamente utilizadas nos gráficos de jogos e 3D.
Outros termos relacionados ao processamento de gráficos 3D: *
Renderização: O processo de criação de uma imagem a partir de um modelo 3D.
* RAY RAY RAY: Uma técnica que simula a interação realista da luz com objetos em uma cena 3D.
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textura: Aplicando imagens ou padrões a objetos 3D para dar a eles uma aparência realista.
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sombreamento: Calculando a cor e a intensidade da luz nas superfícies dos objetos 3D.
Embora as GPUs sejam projetadas principalmente para gráficos 3D, elas também são cada vez mais usadas em outras aplicações que requerem processamento paralelo pesado, como aprendizado de máquina e computação científica.
