Você se lembra dos anos 2000? Na época, a potência de um PC se resumia em um número: MHz. Prometeram-nos processadores de 10 GHz para 2010. Como você observou, isso nunca aconteceu. Eis por que a física nos impôs um teto de vidro térmico.
Se você cresceu nos anos 90, provavelmente se lembra que a velocidade do clock era o único juiz. Um processador de 500 MHz era, tecnicamente, duas vezes mais rápido que um modelo de 250 MHz. Era simples, previsível e acima de tudo muito eficaz para o marketing.
Durante décadas, esse crescimento seguiu dois princípios fundamentais. Primeiro, a famosa Lei de Moore, que previa a duplicação do número de transistores a cada dois anos. Mas duplicar os componentes na mesma superfície cria um problema óbvio de calor. Foi aqui que entrou em jogo um segundo princípio, menos conhecido mas vital: a escala de Dennard.
Em 1974, Robert Dennard (IBM) descobriu uma propriedade física incrível. Ao reduzir o tamanho de um transistor, também podemos reduzir sua tensão de alimentação enquanto mantemos o componente estável. Foi o “bilhete grátis” para a indústria: aumentamos a densidade, baixamos a tensão e o consumo total permaneceu constante.
O dia em que o ingresso grátis expirou
O problema? Atingimos um limite físico. Para operar, um transistor precisa de uma tensão mínima (a tensão limite). Por volta de 2005, caímos para 1 volt e era impossível diminuir sem deixar o chip instável.
Pior ainda, os componentes tornaram-se tão finos que os elétrons começaram a escapar. Este é o efeito de tunelamento quântico: mesmo quando desligado, o processador perde eletricidade. Essa energia desperdiçada se transforma em puro calor. Nós o chamamos de muro do poder.
E tudo isso está muito bem explicado no canal BitLemon. Se tivéssemos continuado a aumentar a frequência para 10 GHz, “ isso geraria calor suficiente para literalmente derreter o silício » de acordo com BitLemon. Os sistemas de refrigeração convencionais nunca teriam conseguido acompanhar. É por isso que os fabricantes interromperam as taxas.
Em vez de tentar realizar uma única tarefa ultrarrápida, multiplicamos os núcleos para realizar muitas tarefas ao mesmo tempo. “ O foco mudou da latência para a taxa de transferência » explica o vídeo. Claramente, não queremos mais saber com que rapidez uma tarefa é concluída, mas sim quantas tarefas podemos processar simultaneamente.
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