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Publicação

More than LLMS : the future of GPU-based parallel computing and Nvidia’s role

2025-10-21Dissertação de mestrado Acesso embargado
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datacite.subject.fosCiências Sociais::Economia e Gestão
datacite.subject.sdg07:Energias Renováveis e Acessíveis
datacite.subject.sdg08:Trabalho Digno e Crescimento Económico
datacite.subject.sdg09:Indústria, Inovação e Infraestruturas
dc.contributor.advisorRajsingh, Peter
dc.contributor.authorBöckler, Simon Konrad
dc.date.accessioned2026-01-26T13:47:59Z
dc.date.available2026-01-26T13:47:59Z
dc.date.issued2025-10-21
dc.date.submitted2025-09-11
dc.description.abstractThe role of parallel GPU computing has transformed fields dependent on heavy computational workloads. Its strength lies in decomposing tasks into thousands of smaller operations that can be executed simultaneously, achieving major efficiency gains compared to serial processing. Nvidia established itself as the pivotal actor by recognizing early the potential of GPUs beyond graphics. By combining hardware performance, developer lock-in, and ecosystem effects, the company turned itself into an infrastructural backbone of today’s AI and high-performance computing economy. With Moore’s Law slowing down, physical and economic limits to transistor scaling raise the question whether Nvidia can sustain this dominance or whether alternative paradigms might eventually challenge it. To address this, the study applies a mixed-method design, quantitative modeling of transistor trajectories (exponential vs. logistic fits) is combined with twelve expert interviews covering technological, strategic, and geopolitical aspects. This triangulation provides a broad perspective on both opportunities and vulnerabilities. Findings indicate that the slowdown of Moore’s Law does not automatically weaken Nvidia’s position. Architectural innovations, software ecosystems, and supply chain alliances compensate for scaling limits and reinforce the company’s strength. At the same time, risks remain in rising costs, fragile geopolitical dependencies, and the disruptive potential of alternative paradigms.eng
dc.description.abstractO papel da computação paralela com GPUs transformou áreas que dependem de cargas de trabalho intensivas. Sua força está em dividir tarefas em milhares de operações menores executadas simultaneamente, alcançando ganhos de eficiência comparado com o processamento serial. A Nvidia consolidou-se como ator central ao reconhecer cedo o potencial das GPUs além dos gráficos. Combinando desempenho de hardware, lock-in de desenvolvedores e efeitos de ecossistema, a empresa tornou-se infraestrutura essencial da economia de IA e computação de alto desempenho. Com o abrandamento da Lei de Moore, os limites físicos e econômicos da miniaturização levantam a questão se a Nvidia conseguirá manter essa dominância ou se paradigmas alternativos poderão desafiá-la. Este estudo aplica um desenho de métodos mistos: modelagem quantitativa de trajetórias de transistores (exponenciais vs. logísticos) é combinada a doze entrevistas com especialistas em aspetos tecnológicos, estratégicos e geopolíticos. Os resultados mostram que o abrandamento da Lei de Moore não enfraquece automaticamente a posição da Nvidia. Inovações arquitetônicas, ecossistemas de software e alianças na cadeia de suprimentos compensam os limites da miniaturização e reforçam a força da empresa. Persistem, contudo, riscos ligados ao aumento de custos, dependências geopolíticas e ao potencial disruptivo de paradigmas alternativos.por
dc.identifier.tid204028884
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.14/56699
dc.language.isoeng
dc.rights.uriN/A
dc.subjectAdoção de IA
dc.subjectAI adoption
dc.subjectAlternative computing paradigms
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subjectCadeia de suprimentos
dc.subjectComputação com GPU
dc.subjectComputação de alto desempenho
dc.subjectComputação paralela
dc.subjectDomínio estratégico
dc.subjectEcossistema Nvidia
dc.subjectEstratégia tecnológica
dc.subjectGPU computing
dc.subjectHigh-performance computing
dc.subjectIndústria de semicondutores
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectLei de Moore
dc.subjectMoore’s law
dc.subjectNvidia ecosystem
dc.subjectParadigmas alternativos de computação
dc.subjectParallel computing
dc.subjectSemiconductor industry
dc.subjectStrategic dominance
dc.subjectSupply chain
dc.subjectTechnology strategy
dc.titleMore than LLMS : the future of GPU-based parallel computing and Nvidia’s roleeng
dc.title.alternativeMais do que LLMs : o futuro da computação paralela baseada em GPU e o papel da Nvidiapor
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
thesis.degree.nameMestrado em Gestão

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