O Android Studio funciona mais rápido ao usar a GPU?

Primeiro de tudo vamos tentar entender o que as GPUs normalmente fazem.

Isso é o que acontece quando você joga GTA 5 em uma Nvidia Geforce 940MX, uma GPU média.

Isso é o que acontece se você jogar GTA 5 em Intel HD Graphics 5500.

Se você vir as capturas de tela com cuidado, verá que o jogo rodando na GPU Nvidia tem um gráfico suave enquanto o que roda em Gráficos Integrados é incapaz de renderizar a cena corretamente e também não roda suavemente.

Então por que as GPUs são tão melhores para processamento gráfico do que as CPUs?

Isso porque os gráficos, especialmente os que mudam em tempo real, são difíceis de renderizar porque o valor de cada pixel na tela tem que ser determinado simultaneamente no mesmo ponto de tempo e esse cálculo realmente maciço deve ser executado cerca de 30-60 vezes por segundo, dependendo da taxa de atualização. Em uma GPU, várias unidades computacionais podem operar ao mesmo tempo, o que as torna ideais para cálculos massivos em relação à renderização gráfica.

GPUs não são usadas apenas para processamento gráfico, elas também são usadas para cálculos de alta qualidade em ciência dos dados e aprendizagem da máquina. Na verdade, uma das razões para o ressurgimento do Aprendizado Profundo nos últimos anos é a disponibilidade de poderosas GPUs a preços mais baixos do que anteriormente.

Agora vamos voltar à questão em mãos, se o Android Studio trabalha mais rápido usando GPUs ou não.

Android Studio é um IDE desenvolvido pelo Google e JetBrains que usa o IDEA IntelliJ como o IDE java. O que o torna lento às vezes é a pesada Interface de Usuário que carrega com muitas funcionalidades. Então, se você rodar o Android Studio usando uma GPU Nvidia, você será capaz de deslocar o trabalho pesado de renderização de IU na GPU enquanto a CPU lida com processos como compilação, construção de projetos, etc. e desfrutar de uma experiência de desenvolvimento melhor e mais suave.

Além disso, se você estiver tentando construir aplicativos que envolvam compressão de dados, você pode usar serviços de computação em nuvem ou usar modelos de aprendizagem pré-treinados da máquina ao invés de fazer todo o cálculo no aplicativo. Lembre-se, o computador em que você está desenvolvendo pode estar equipado com uma GPU de ponta, mas os dispositivos nos quais seus aplicativos serão executados normalmente não terão tais hardwares.