Reiniciando os Drivers da Placa de Vídeo: Um Guia Passo a Passo
Reiniciar as configurações de driver da sua placa de vídeo pode ser uma medida simples e essencial para corrigir problemas, resolver incompatibilidades e diagnosticar erros no sistema. Neste artigo, vamos explorar por que reiniciar os drivers é importante, como fazê-lo e como atualizar os drivers da placa de vídeo.
Por que Reiniciar os Drivers?
Redefinir as configurações internas do driver de vídeo pode ser suficiente para restabelecer o funcionamento normal da placa gráfica, dispensando a necessidade de reiniciar o sistema ou reinstalar completamente o pacote de drivers. Isso pode ajudar a eliminar problemas como tela piscando, imagem tremendo, travamentos durante jogos, uso intenso do hardware da placa ou lag perceptível ao reproduzir vídeo.
Como Reiniciar os Drivers da Placa de Vídeo
Aqui está um passo a passo para reiniciar os drivers da placa de vídeo:
- Abra a aplicação que permite manipular o driver de sua placa de vídeo (por exemplo, o NVIDIA App).
- Clique em “Elemento gráfico” no menu lateral esquerdo.
- Acesse a aba “Configurações globais”.
- Clique em “Restaurar” e confirme que deseja restaurar as configurações.
- Aguarde até que o processo de restauração seja finalizado.
Como Atualizar os Drivers da Placa de Vídeo
Aqui está um passo a passo para atualizar os drivers da placa de vídeo:
- Acesse o app da placa de vídeo.
- Clique em “Drivers” no menu esquerdo.
- Verifique se há atualizações disponíveis e clique em “Fazer Download” para iniciar o processo.
- Aguarde o download da atualização ser realizado.
- Clique em “Instalar” e escolha a opção de instalação (expressa ou personalizada).
- Aguarde até que o processo de instalação seja finalizado.
Para que Serve a Placa de Vídeo?
Placas de vídeo são componentes dedicados ao processamento gráfico em computadores, formados por hardware específico desenvolvido para entregar imagens na tela. Elas são essenciais para jogos, trabalho com edição de imagens e vídeo, além de renderização 3D, e também são usadas em tarefas como aprendizado de máquina, IA, pesquisa científica e mineração de criptomoedas.
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