PC Gamer ostentação, séra mesmo?

Aprenda neste artigo que não é preciso ter um core i9 para jogar BF1. Que Montagem e Manutenção de Computadores vai muito além do “Hardware é o que você chuta e Software é o que você xinga”. E que as redes neurais de computadores não estão só na Skynet, estão bem mais perto do que você imagina, aí mesmo na sua sala, seu quarto, dentro do seu vídeo game e placa de vídeo.

Um 'youtuber' estrangeiro montou um computador de 30 mil euros, ou cerca de 130 mil reais na cotação atual (maio/2018). Logo pensamos, em um PC desses com certeza os jogos podem ser rodados a com gráficos no "talo", a 150 quadros por segundo, não é?

Não. Infelizmente não é assim que funciona. 

Pra quem curte jogos mas não manja muito de computação, leia mais e entenda o motivo:

ESPECIFICAÇÕES DO COMPUTADOR

- Processador Intel Core i9 7980XE @ 4,6Ghz;
- Placa Mãe Asus ROG Rampage VI Extreme (chipset Intel X299);
- 128 GB de memória RAM DDR4-3200;
- 2 Placas de Vídeo Nvidia GeForce GTX 1080 Ti em SLI;
- SSD Intel Optane de 480 GB PCIE;
- 2 HDD Western Digital Black de 6 TB em RAID 0;
- Monitor/TV LG 4K de 42” e mais dois monitores no modo retrato.

ANÁLISE

O core i9 conta com nada menos que 18 núcleos e 36 threads, quando os jogos atuais mal fazem uso de processadores com 8 threads. Além de um overhead que sistema operacional vai sofrer para distribuir as threads ao longo dos núcleos lógicos, podendo ocorrer até mesmo uma queda de desempenho. Sem falar que o cara usa monitor de 4K e nesta resolução o processador pouco interfere.

Já as 2 placas de vídeo GTX 1080 TI em SLI são outro desperdício, pois as empresas desenvolvedoras de jogos estão "obrando e andando" para isso, deixando de otimizar seus jogos para esta configuração. Some a isso o fato de que o Directx 12 possui um suporte feito 'nas coxas' para mais de uma GPU. Ou seja, em 90% dos jogos disponíveis no mercado, apenas uma das GTX 1080 TI realmente trabalhará. E com isso o PC de 130 mil sofrerá para manter meros 60 FPS na resolução utilizada. Triste, mas verdade.

Quanto aos 128 GB de RAM, adivinhem? Desperdício total (a não ser que ele utilize o PC como virtualização de servidor). Os jogos atuais rodam tranquilo com 8GB de RAM (fora a memória da placa de vídeo). Arrisco dizer que 16GB estaria ótimo para os próximos 3 anos ainda.

Quanto ao SSD e HDD tudo certo, pois são indispensáveis e em qualquer computador. O que manda é a capacidade de uso que você vai ter.

Link do vídeo do PC ostentação: https://www.youtube.com/watch?time_continue=285&v=r-3iathMo7o

FINALIZANDO

A mensagem que quero passar com essa análise, é que você NÃO precisa dar os rins nas peças mais tops do mercado para ter PC GAMER phoda.

Há muitos Core 2 Duo com 6GB de RAM rodando liso um Battlefield 1, enquanto que várias lojas de informática empurram (e lucram!) um core i7 + 16GB de RAM montados em placa mãe com BIOS v.2012 engasgando para rodar GTA V.

O segredo é saber "casar" as peças certas, e infelizmente são poucos técnicos, especialistas e engenheiros de computação que sabem e se dispõem a fazer isso.

Uma que o ensino dos cursos técnicos e graduação em tecnologia são rasos e superficiais na maioria dos casos.
Outra que para chegar no conjunto ideal de hardware são necessárias horas de análises e cálculos (sim, cálculos ;).
Por fim, as lojas e consumidores finais não possuem tempo para isso, e o negócio é vender, vender, vender...

Complicado, mas é assim que funciona.

Infelizmente não sou formado em engenharia da computação, mas tenho um pequeno conhecimento na área graças ao meu autodidatismo, vontade e apreço que tenho por esta riquíssima área J
Além da leitura de livros e cursos comprados de Hardware, Softwares e Redes, fui além em aprender mais sobre algumas tecnologias.

Listo as que considero mais importantes abaixo:

- Matemática aplicada a Ciência da Computação;
- Machine Learning (visão computacional e aprendizagem aprofundada);
- Robotização;
- Estudo de planejamento de rotas e sistemas;
- Programação e Desenvolvimento;
- Linguagens de otimização Aimms;
- OpenCV (Interfaces gráficas adaptativas ao hardware);
- Keras, TensorFlow e Cuda.

Esses três últimos são algoritmos de redes neurais e machine learning com capacidade de utilizar todo o poder do co-processador aritmético presente nas GPUs.

GPU são unidades gráficas de processamento, feitas para serem extremamente eficientes no tratamento de imagens. É um mini super computador à disposição.

As redes neurais artificiais são estudadas desde a década de 40 e são inspiradas nos neurônios do cérebro. Cada neurônio recebe um ou mais inputs, multiplica por um peso, e aplica uma função de ativação, gerando um resultado. Este resultado pode passar para um ou mais neurônios da rede.
Na imagem abaixo temos um exemplo do State of the art de uma rede com duas camadas.

Hoje com o avanço computacional do hardware é possível ter redes neurais de mais de 100 camadas com alguns MILHARES de neurônios.

Para efeito de comparação, estima-se que o cérebro humano tenha 100 MILHÔES de neurônios, que podem gerar uma quantidade infinitamente absurda de camadas... e todo este aparato entre nossas orelhas pesa menos de 1 quilo e meio, e gasta alguns watts de energia. O corpo humano é impressionante!

Não é necessariamente quanto maior o número de camadas melhor. Depende da aplicação. Mas cada camada é como se fosse um nível de abstração a mais. Para usos mais complexos de renderização de múltiplos fatores e árvore de BSP, podem ser necessárias muitas camadas de redes neurais.

Para se ter uma ideia do quão recente são estes avanços, o TensorFlow (pacote computacional de Machine Learning do Google -  https://www.tensorflow.org/) foi liberado a público em nov/2015. Estamos em mai/2018, menos de 3 depois.

O Keras (https://keras.io/) é um tipo de Wrapper, algo de nível mais alto que utiliza o TensorFlow por debaixo dos panos. Facilita a utilização para os casos menos complexos, sem perder o poder computacional.

LINK OBRIGATÓRIO >>> Veja como trabalha uma GPU e Computação Gráfica neste vídeo do Nerdologia: https://www.youtube.com/watch?v=-4_OU95nKuU&t=252s

Agora junte todo esse conhecimento e coloque dentro uma caixa mestra, essa caixa se chama Matemática (lembra dela?).

Como não pode deixar de ser, todos esses processamentos de sinais e números tem muito embasamento teórico na Rainha das Ciências: Cálculo, Álgebra Linear, Otimização. Por isso é bom relembrar desses conceitos.

Até mesmo para o CORRETO uso de Coolers em um computador são necessários cálculos para saber o volume de ar que Entra e Sai do gabinete, medido em CFM (pés cúbicos por minuto).

Ou seja, não é cooler com LEDs brilhantes de R$ 100,00 que vai fazer o PC refrigerar melhor.

Ah, e entrando na polêmica Whater Cooler x Cooler Box... é possível ter a mesma eficiência de um Whater Cooler usando o Cooler Box, sem precisar gastar R$ 400,00.

Me chame que explico como ;)

Resumindo, é necessário ter uma BOA bagagem de conhecimentos para fazer uma BOA “Montagem de Computadores" para usos mais exigentes de processamento, como Games, AutoCad e Servidores.

E claro, prestar consultorias na área e fazer artigos como este :)

Abraços,

Anderson Tonetto

anderson@tonettoexcel.com

Links

Visão computacional

http://opencv.org/

Redes Neurais
https://www.tensorflow.org/
https://keras.io/

GPU
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus
https://www.youtube.com/watch?v=-4_OU95nKuU&t=252s

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