Projetos de circuitos futuros para GPUs e CPUs: Que inovações moldarão os ganhos de desempenho?

A corrida para melhorar o desempenho dos processadores nunca termina. À medida que a demanda por computação mais rápida aumenta, a pergunta permanece: quais projetos de circuitos futuros realmente impulsionarão as GPUs e CPUs? A indústria se inclinará mais para arquiteturas RISC puras ou a influência da ARM continuará a se expandir? Estamos simplesmente buscando velocidades de clock mais altas ou novas formas de processamento paralelo e ramificação redefinirão o desempenho?

Este artigo explora os desenvolvimentos mais recentes da Intel, Nvidia, AMD, Google e Apple, destacando as inovações que podem moldar a próxima geração de processadores e sistemas em chip (SoCs).

A mudança nas arquiteturas de CPU: influência RISC vs ARM

Historicamente, as CPUs seguiam projetos de computação com conjunto de instruções complexo (CISC), com a arquitetura x86 da Intel dominando desktops e servidores. No entanto, as arquiteturas de computação com conjunto de instruções reduzido (RISC), conhecidas por instruções mais simples e maior eficiência, ganharam força, especialmente com a ascensão da ARM.

A crescente influência da ARM

Os designs da ARM priorizam a eficiência energética e a escalabilidade, tornando-os ideais para dispositivos móveis e, cada vez mais, para laptops e servidores. Os chips M1 e M2 da Apple demonstram o potencial da ARM, oferecendo desempenho impressionante por watt, integrando CPU, GPU e mecanismos neurais em um único SoC.

Os chips Tensor do Google também são baseados em núcleos ARM, otimizando cargas de trabalho de IA e processamento multimídia. Essa tendência sugere que a influência da ARM continuará, especialmente à medida que a eficiência energética se torna crucial em data centers e dispositivos de borda.

Será que os arquiteturas RISC puras voltarão a funcionar?

As arquiteturas RISC puras priorizam conjuntos de instruções mínimos para maximizar a velocidade e reduzir a complexidade. Embora a ARM seja um projeto baseado em RISC, ela evoluiu com extensões e personalizações. Algumas empresas exploram o RISC-V, uma arquitetura RISC de código aberto, devido à sua flexibilidade e potencial de personalização. O RISC-V pode revolucionar o mercado ao permitir projetos sob medida para aplicações específicas, desde sistemas embarcados até computação de alto desempenho.

A Intel e a AMD, tradicionalmente fabricantes de arquiteturas x86, também estão experimentando internamente conceitos RISC para melhorar a eficiência e o paralelismo, embora não tenham abandonado completamente a arquitetura CISC.

Além das velocidades de clock: a ascensão do ramificação paralela e dos designs multi-core

Aumentar a velocidade do clock tem sido a maneira tradicional de impulsionar o desempenho, mas as limitações físicas e térmicas têm dificultado essa abordagem. Em vez disso, a indústria se concentra no paralelismo e em técnicas de ramificação mais inteligentes.

Ramificação paralela e execução especulativa

As CPUs modernas usam execução especulativa para prever e executar instruções antecipadamente, melhorando o desempenho. Projetos futuros visam aprimorar isso com algoritmos de previsão mais precisos e suporte de hardware para ramificação paralela, permitindo que múltiplos caminhos de execução sejam processados simultaneamente.

As GPUs da Nvidia já se destacam no processamento paralelo, com milhares de núcleos projetados para cargas de trabalho gráficas e de IA. O desafio é levar um paralelismo semelhante às CPUs sem consumo excessivo de energia ou complexidade.

Arquiteturas Multi-Core e Heterogêneas

Processadores multi-core são padrão atualmente, mas o futuro reside em designs heterogêneos que combinam diferentes tipos de núcleos otimizados para tarefas específicas. Os chips da série M da Apple utilizam núcleos de alto desempenho e de alta eficiência em conjunto, alternando entre eles de acordo com a carga de trabalho.

Os processadores Alder Lake e Raptor Lake da Intel também adotam essa abordagem híbrida, combinando núcleos de alto desempenho e de eficiência. Esse design melhora o gerenciamento de energia e a capacidade de resposta, especialmente para cargas de trabalho mistas.

Inovações de empresas líderes

Roteiro da Intel

A Intel concentra-se em aumentar o número de núcleos, aprimorar arquiteturas híbridas e desenvolver tecnologias de encapsulamento como o empilhamento 3D Foveros. Isso permite que os chips empilhem lógica e memória verticalmente, reduzindo a latência e o consumo de energia.

A Intel também investe em aceleradores de IA integrados às CPUs, visando impulsionar as tarefas de aprendizado de máquina sem recorrer a GPUs separadas.

Evolução das GPUs da Nvidia

A Nvidia continua a impulsionar o desempenho das GPUs com arquiteturas como a Ada Lovelace, que enfatiza o ray tracing e os recursos de IA. A empresa também desenvolve CPUs Grace para data centers, combinando cargas de trabalho de CPU e GPU em uma única plataforma para reduzir gargalos.

A Nvidia explora novas tecnologias de memória e interconexões para acelerar a transferência de dados entre núcleos e memória, algo crucial para computação científica e de IA em larga escala.

Design de chiplets da AMD

A AMD popularizou os designs de chiplets, onde vários chips menores se combinam para formar um processador poderoso. Essa abordagem modular melhora o rendimento e permite a combinação de diferentes tecnologias em um único encapsulamento.

Os processadores Ryzen e EPYC da AMD utilizam chiplets para aumentar o número de núcleos de forma eficiente. A AMD também integra hierarquias de cache avançadas e interconexões Infinity Fabric para manter uma comunicação rápida entre os chiplets.

SoCs personalizados do Google

Os chips Tensor do Google focam em IA e aprendizado de máquina, integrando núcleos e aceleradores personalizados para o ecossistema de software do Google. Esses chips priorizam cargas de trabalho especializadas em vez da velocidade bruta do clock, demonstrando uma mudança em direção a arquiteturas específicas para cada domínio.

Os SoCs integrados da Apple

Os chips da série M da Apple combinam CPU, GPU, mecanismos neurais e memória em um único chip, reduzindo a latência e o consumo de energia. Sua arquitetura de memória unificada permite que todos os componentes acessem os mesmos dados rapidamente, melhorando o desempenho em aplicativos criativos e profissionais.

A Apple também se destaca em eficiência energética, possibilitando laptops e desktops potentes com bateria de longa duração.

O que esperar na próxima década

• Projetos mais heterogêneos : espere processadores que combinem vários tipos de núcleos e aceleradores para lidar com diversas cargas de trabalho de forma eficiente.

• Aumento do uso de RISC-V : Os projetos RISC-V de código aberto crescerão, especialmente em mercados especializados e de sistemas embarcados.

• Embalagem avançada : o empilhamento 3D e a integração de chiplets se tornarão padrão, melhorando o desempenho e reduzindo o consumo de energia.

• Paralelismo mais inteligente : O suporte de hardware para ramificação paralela e melhor execução especulativa melhorará o desempenho da CPU.

• Foco na Eficiência Energética : Os ganhos de desempenho virão com um menor consumo de energia, impulsionados pelas necessidades de dispositivos móveis e centros de dados.

• Integração de IA : Aceleradores de IA serão incorporados tanto em CPUs quanto em GPUs, tornando o aprendizado de máquina uma função essencial.

  
  

Os processadores não dependerão mais exclusivamente do aumento da velocidade do clock. Em vez disso, eles serão aprimorados por meio de arquiteturas mais inteligentes, melhor integração e núcleos especializados projetados para tarefas específicas.

Os ganhos de desempenho virão do equilíbrio entre velocidade bruta, eficiência e paralelismo. A influência dos designs ARM e RISC crescerá, mas empresas tradicionais como Intel e AMD se adaptarão, combinando essas ideias com suas próprias inovações.

Compreender essas tendências ajuda desenvolvedores, engenheiros e entusiastas de tecnologia a antecipar as capacidades de dispositivos futuros e a planejar softwares que aproveitem os novos recursos de hardware.