Vivemos em um século no qual os seres humanos estão altamente integrados às máquinas. Ao fazermos um breve recorte desse cenário, percebemos que carregamos — ora em nossas mãos, ora em nossos bolsos — celulares extremamente avançados e, em nossos pulsos, smartwatches responsáveis por monitorar o corpo. Também verificamos uma maior interação entre os humanos e suas respectivas casas, graças ao advento e crescente popularização dos aparelhos de smarthome.
Os softwares passam por um significativo progresso, com as IA’s liderando esse movimento. O mundo mais smart e mais conectado foi possível somente aos avanços na área de hardware da computação. O aumento de poder de processamento (o que faz tudo parecer instantâneo) junto à miniaturização dos aparelhos foram passos importantes para alcançarmos o estágio de desenvolvimento atual.
Nesse sentido, é válido lembrar que, assim como a natureza, a computação passa pelo processo de evolução, sofrendo transformações as quais indicam o caminho do avanço. Da mesma forma que nossa realidade, no sentido material, é regida por princípios físicos e químicos, a computação tem leis que pautam o seu progresso. No post de hoje, vamos entender a Lei de Moore.
Antes de compreendermos a Lei de Moore, é necessário entendermos o conceito de lei para a ciência.
“Uma lei é uma regra com base em algum fenômeno, uma generalização confrontada, testada e validada frente a um amplo conjunto de fatos com sentido cronológico, lógico e causal.” (Blog Jaleko, 2019)
A Lei da Gravitação Universal é um exemplo perfeito de lei científica. Essa define de forma clara e lógica uma das forças de interação entre os corpos, sendo que o fenômeno estudado é perceptível no Universo e, sobretudo, natural.
A Lei de Moore postula que a quantidades de transistores em um CI — Circuito Integrado — dobra a cada período de tempo. Em 1965, o intervalo de tempo estava próximo de 12 meses, mas, após 1975, passou a ser de 24 meses. Essa lei não se enquadra como científica, visto que o objeto de estudo (transistores) não é algo espontâneo da natureza, mas artificial e de criação humana.
O gráfico abaixo ilustra as previsões traçadas a partir da Lei de Moore (1970 – 2005), ao passo que exibe o número de transistores nos processadores da Intel nesse mesmo período. Essa figura é interessante, pois elucida como deu-se a relação entre teoria e prática, quando tratamos do adensamento de transistores ao longo dos tempos.
Fonte: Wikipédia. Disponível em: https://pt.wikipedia.org/wiki/Lei_de_Moore
De maneira geral, a Lei de Moore pavimentou o caminho para grandes empresas planejarem os próximos passos. O caráter previsível do adensamento de transistores ajudou as companhia de tecnologia a nortearem o setor de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento) que, por sua vez, trabalhou na implementação de sistemas com mais capacidade de processamento, na melhoria do consumo energético e dissipação de calor, resultando em computadores mais eficientes, robustos e potentes.
A miniaturização de hardware (Figura abaixo), junto a ampliação do processamento, possibilitou desde melhores videogames (mesmo portáteis) até a computação em nuvem. No âmbito social, foi possibilitado a democratização do acesso a aparelhos eletrônicos, visto que o planejamento e segurança que o princípio de Moore proporcionou para as empresas viabilizou estudos de custo das inovações/avanços do setor P&D, resultando em políticas de custo-benefício para o cliente final.
Fonte: Nanoscale Informal Science Network. Disponível em: https://www.youtube.com/watch?v=Fxv3JoS1uY8
A figura trata-se de um zoom em um processador já ultrapassado. Note o tamanho extremamente reduzido dos componentes e fiações.
Nos últimos anos, cientistas da computação do MIT (Massachusetts Institute of Technology) afirmaram que a Lei de Moore estava no processo de uma morte vagarosa, visto que a indústria já não acompanha a taxa de crescimento proposta no princípio em questão. Mais tarde, o CEO da Nvidia tornou pública a sua visão, que muito se assemelha à perspectiva dos especialistas do MIT. (MIT Technology Review, 2020)
Nos dias atuais (2021), já são amplamente disseminados processadores com 10 nM (nanômetros) de litografia — distância entre os transistores de forma resumida —, sendo que a indústria trabalha com uma litografia de 5 nM. De forma geral, quanto menor a litografia, mais espaço livre para acrescentar transistores e, consequentemente, maior poder de processamento. O limite de 2 nM parece se aproximar rapidamente, sendo alcançado por volta de 2025, dado que não é mais vantajoso continuar tal processo de miniaturização.
O fim da Lei de Moore não significa o fim do progresso na computação. Existem diversos caminhos a serem tomados individualmente ou em conjunto: computadores quânticos, transistores à base de grafeno e desenvolvimento de chips mais especializados são algumas das possibilidades. Ademais, é válido recapitular que, felizmente, a computação não é feita somente de hardware. Avanços significativos em termos de desempenho continuarão acontecendo, desde que os programadores se esforcem para produzirem softwares e algoritmos cada vez mais eficientes.
No post de hoje conferimos um conteúdo mais teórico, mas não menos importante que as atividades práticas. É sempre interessante compreendermos o que nos trouxe até aqui e as possibilidades que havemos de enfrentar em um futuro próximo, visando nos prepararmos desde já.
Esperamos que tenha gostado e até a próxima!
Jaleko Acadêmico. Lei, Hipótese e Teoria. Você sabe a diferença? 2019. Disponível em: https://blog.jaleko.com.br/lei-hipotese-e-teoria-voce-sabe-a-diferenca/
INFONAUTA. Lei de Moore. 2021. Disponível em https://infonauta.com.br/tecnologia-da-informacao/lei-de-moore
Brainspire. End Of Moore’s Law – What’s Next For The Future Of Computing. 2019. Disponível em: https://www.brainspire.com/blog/end-of-moores-law-whats-next-for-the-future-of-computing
MIT Technology Review. Nós não estamos preparados para o fim da lei de Moore. 2020. Disponível em: https://mittechreview.com.br/nos-nao-estamos-preparados-para-o-fim-da-lei-de-moore
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