CUDA, ou seja, Arquitetura de Dispositivo Unificado de Computação. Como investir em CUDA?

Atualmente vivemos numa época em que o desenvolvimento tecnológico é impressionante. Isto é mais visível em soluções como GPT-chat, que permite obter informações de uma forma muito simples, através de um chat com uma plataforma baseada em IA. Durante muitos anos, o poder computacional e as capacidades de hardware limitaram muitos conceitos que permaneceram “no papel” durante anos. Atualmente CUDA (Arquitetura de dispositivos unificados de computação) pode fazer verdadeiras maravilhas em termos de desempenho computacional, um Ações da NVIDIA eles são prova financeira. Neste artigo explicaremos o que é CUDA e como você pode ganhar exposição a esse mercado. Convidamos você a ler!

O que é CUDA?

CUDA é curto para Arquitetura de dispositivos unificados de computação. É uma plataforma computacional que permite a utilização de processadores gráficos (GPU) para realizar cálculos eficientes, por exemplo, cálculos financeiros ou simulações de fenômenos físicos. CUDA permite que você use sua placa gráfica para resolver problemas complexos e pesquisar rapidamente conjuntos de dados. A ideia em si não é nova porque NVIDIA desenvolveu este projeto na primeira década do século XXI. Como você pode ver, às vezes uma tecnologia leva mais de uma década para ser adotada de forma mais ampla.  A Compute Unified Device Architecture é útil para dar suporte a aplicativos que exigem uma quantidade significativa de processamento paralelo. Resumindo, CUDA é um software que gerencia chips e permite uma melhor comunicação entre eles. Graças a esta solução, os chips gráficos GPU se transformam em "máquinas de calcular". Graças a isso, a NVIDIA deixou de ser uma empresa especializada no mercado de jogos para se tornar uma empresa-chave no desenvolvimento de IA. Pode-se dizer que a NVIDIA é a fornecedora de pás neste momento de febre do mercado inteligência artificial.

Os principais aspectos relacionados ao CUDA incluem:

• Linguagem de software – no caso de uma linguagem de programação, CUDA estende linguagens como C, C++ ou Fortran com estruturas que permitem cálculos paralelos de GPU.
• Modelo de programação – permite que programadores ou algoritmos definam kernels, ou seja, funções que são executadas em paralelo por muitos threads na GPU.
• equipamento – um dos grandes sucessos da NVIDIA é que CUDA pode ser usado com GPUs NVIDIA. A arquitetura foi projetada para acelerar significativamente os cálculos. Graças a isso, o uso de CUDA “supera” os processadores CPU padrão.
• Ecossistema de ferramentas – O próprio CUDA também é um ecossistema de ferramentas que torna esta solução ainda mais prática. A plataforma oferece muitas ferramentas de desenvolvimento (incluindo compiladores, bibliotecas, depuradores e criadores de perfil). Graças a eles, você pode otimizar aplicativos que utilizam CUDA.

Arquitetura de dispositivos unificados de computação – uma das vantagens da NVIDIA

A NVIDIA ganhou vantagem competitiva pelo fato da empresa americana ter sido pioneira na criação de uma plataforma de programação madura para GPUs. Inicialmente era um nicho de mercado, razão pela qual muitos concorrentes com bolsos fundos ignoraram o desenvolvimento deste projecto, pois no início do século XXI não havia muita procura para este tipo de soluções. Outra vantagem foi que a tecnologia desenvolvida pela NVIDIA era uma solução proprietária. Isso significava que a empresa não precisava compartilhar os resultados do seu trabalho com potenciais concorrentes. Ao mesmo tempo, CUDA foi desenvolvido não para o mercado geral, mas para produtos próprios (GPU).  Graças à especialização, a plataforma garantiu alta eficiência no hardware NVIDIA. Trabalhar na melhoria de seu software e hardware resultou no desempenho da GPU cada vez melhor. O próximo fator que garantiu o crescimento dinâmico das receitas da NVIDIA é o desenvolvimento da IA. Os progressos no domínio da inteligência artificial ou da aprendizagem profunda aumentaram a procura de equipamentos informáticos mais eficientes. Graças a isso, a demanda por soluções NVIDIA disparou.

Vale lembrar que MILAGRES foram alcançados “maturidade antecipada” antes do boom DL (Deep Learning) e da construção de ferramentas de IA. Graças a isso, mesmo quando a demanda por soluções cresceu exponencialmente, bibliotecas e ferramentas já estavam prontas. Foi criado um extenso ecossistema, o que tornou o uso das soluções NVIDIA ainda mais desejável. Não é nenhuma surpresa, então, que a maioria das principais estruturas de aprendizado profundo tenham adotado rapidamente o suporte nativo para aceleração de GPU CUDA. A solução da NVIDIA se tornou o padrão no mundo da IA. Como a solução da NVIDIA era incomparável, o uso da plataforma de computação tornou-se um padrão no mundo da TI. Graças a isso, a concorrência está alguns passos atrás da NVIDIA. Até agora, as tentativas da AMD ou da Intel não mudaram a situação do mercado.

Aplicação de CUDA

A solução NVIDIA é uma tecnologia chave usada na aplicação de aprendizagem profunda e na análise de conjuntos de dados muito grandes. Por esta razão, existem muitas aplicações de CUDA. Esses incluem:

1. IA e DL: CUDA é uma solução chave que acelera o processo de treinamento e conclusões de aprendizagem profunda, inteligência artificial e outras soluções avançadas relacionadas à operação em grandes conjuntos de dados.
2. Processamento de imagem e vídeo – graças à solução, um grande número de imagens e vídeos podem ser analisados ​​muito rapidamente. Eles também permitem compactação ou filtragem de vídeo mais rápida.
3. Simulações de ciência e engenharia – alta eficiência permite simulação mais precisa e rápida. Estes incluem dinâmica de fluidos, simulação do movimento de partículas e materiais. Além disso, podemos citar a modelagem climática (questão muito complicada).
4. Análise de dados numéricos e de texto – alto poder de computação permite processamento rápido de dados. Isso permite que você execute projetos analíticos avançados de maneira mais econômica. Isso pode ser usado em análises financeiras ou, por exemplo, na otimização de estoque.
5. Criptografia – CUDA também acelera algoritmos criptográficos (criptografia, descriptografia, hashing). Você pode esperar que a indústria de segurança digital adote os produtos NVIDIA nos próximos anos.

Claro, estes não são todos os usos do CUDA. Afinal, também pode ser usado para resolver problemas químicos ou físicos complexos. Basicamente, você poderia dizer que estamos limitados apenas pela nossa imaginação.

Como investir em CUDA?

Na verdade, a melhor exposição ao CUDA é a compra de ações da NVIDIA, que é líder neste mercado. Claro que há concorrência para a empresa americana, mas por enquanto está muito atrás.

Fonte: NVIDIA

Podemos assim constatar que a avançada tecnologia CUDA, que revolucionou a computação paralela, está a conquistar cada vez mais utilizadores. Esta é uma boa notícia para a empresa, porque o aumento da popularidade desta solução contribui para maiores receitas e lucros.

Vale lembrar que os dados não ficam armazenados na GPU, mas devem ser transferidos da memória principal. A transferência de dados incorre em um custo de tempo computacional. Por enquanto, a tecnologia atual não consegue compensar o custo do tempo perdido. Portanto, é importante que as economias obtidas com o uso de CUDA mais do que cubram esse custo.

O gráfico abaixo mostra que a arquitetura baseada em Copmutação Acelerada é 25 vezes mais barata e dezenas de vezes mais eficiente em termos energéticos. Portanto, esta solução não só é mais barata, mas também mais eficiente em termos energéticos, o que se enquadra nas sempre em voga “tendências verdes”.

Fonte: NVIDIA

O gráfico abaixo mostra porque a capitalização da empresa aumentou dramaticamente nos últimos trimestres. As receitas relacionadas ao segmento de “data center” explodiram literalmente. No ano fiscal de 2024, eles ofuscaram várias vezes o mercado principal, ou seja, o de jogos. O rápido aumento das receitas foi seguido pelos lucros. A margem operacional no último trimestre do EF24 foi de 61%, o que é um resultado impressionante. A rentabilidade operacional deverá diminuir ligeiramente no futuro. No entanto, ainda estará em um nível elevado.

Fonte: NVIDIA

Claro, a NVIDIA também tem um plano para desenvolvimento adicional. No longo prazo, a administração da empresa planeja atingir US$ 1 bilhão em receitas. Atualmente os principais mercados (Serviços de data center oraz Gaming) deverão gerar menos da metade do valor. A empresa vê um grande potencial na automação de máquinas e na chamada Omniverse Enterprise. A empresa conseguirá implementar seus planos ambiciosos? O futuro dirá.

Fonte: NVIDIA

Corretores que oferecem ETFs e ações

Como investir em CUDA? As ações da NVIDIA no portfólio parecem ser o único caminho, mas é preciso admitir que se trata de um portfólio pouco diversificado. A reduzida participação desta empresa na carteira total de investimentos é uma voz da razão que vale a pena implementar. Um número crescente de corretores forex tem uma oferta bastante rica de ações, ETFs e CFDs para estes instrumentos.

Por exemplo em XTB Hoje, podemos encontrar mais de 3500 instrumentos de capital e 400 ETFs, um Saxo Bank mais de 19 empresas e 000 fundos ETF.

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Resumo: milagres, milagres anunciam!

Graças à sua abordagem de longo prazo no desenvolvimento de produtos, a NVIDIA passou muitos anos desenvolvendo um produto que ainda não tinha um grande mercado. No entanto, estes não foram investimentos cegos. Designers e gestores perceberam que CUDA poderia ser útil no desenvolvimento do mercado de inteligência artificial. Vale ressaltar que a IA da primeira década do século 2012 foi a melodia do futuro. Só a partir de XNUMX é que o desenvolvimento deste sector começou a acelerar. Tendo em conta que a forte concorrência (por ex. Intel) dormiu neste mercado. Por enquanto, há um líder e o pelotão o perseguindo. Graças a isso, a NVIDIA tornou-se quase um monopólio no mercado de otimização de GPU. Por enquanto, AMD ou Intel não possuem um produto que se compare ao CUDA. Além disso, o produto OpenCL ainda não é tão avançado. Por enquanto, ninguém está quebrando o monopólio da NVIDIA, mas há vozes de que para um desenvolvimento mais rápido da IA ​​seria melhor se existissem várias plataformas semelhantes ao CUDA.

Graças ao enorme desenvolvimento da IA, a NVIDIA tornou-se uma das maiores empresas do mundo (em termos de capitalização). A empresa americana é um grande exemplo da existência dos chamados “opcionalidade”. CUDA já foi subestimado como "brinquedo", não é um produto pronto para monetização. Anos depois, descobriu-se que esse capricho criou um dos líderes do segmento em alta. A NVIDIA continuará a se desenvolver de forma dinâmica? Descobriremos nos próximos dois anos.