A morte da Lei de Moore está finalmente começando a cheirar mal

Por mais de duas décadas ouvimos falar da morte da Lei de Moore . Era um princípio do falecido cofundador da Intel, Gordon Moore, postulando que o número de transistores em um chip dobraria a cada dois anos. Em 2006, o próprio Moore disse que isso terminaria na década de 2020. O professor do MIT, Charles Leiserson, disse que tudo acabou em 2016 . O CEO da Nvidia declarou-a morta em 2022. O CEO da Intel afirmou o contrário alguns dias depois.

Não há dúvida de que o conceito da Lei de Moore – ou melhor, observação, para que não tratemos isso como uma lei da física – levou a uma inovação incrível entre os processadores de desktop . Mas a morte da Lei de Moore não é um momento no tempo. É um processo lento e feio, e finalmente estamos vendo como isso acontece na prática.

Soluções criativas

Temos duas novas gerações da AMD e da Intel, nenhuma das quais realmente saiu do papel. Como você pode ler em minha análise do Core Ultra 9 285K , a última tentativa da Intel realiza muitos feitos impressionantes com seu design radicalmente novo, mas ainda não consegue enfrentar a concorrência. E o Ryzen 9 9950X , embora seja uma clara atualização em relação aos seus equivalentes Zen 4, não oferece as melhorias geracionais às quais estamos acostumados.

Considere isto – olhando para o Cinebench R23, o salto multi-core do Ryzen 9 5950X para o Ryzen 9 7950X foi de 36%. Entre o Ryzen 9 7950X e o Ryzen 9 9950X? 15%. Isso é menos da metade da melhoria dentro de uma geração. No Handbrake, o Ryzen 9 7950X acelerou a transcodificação em 34% em comparação com o Ryzen 9 5950X. Com o Ryzen 9 9950X, a melhoria diminuiu para apenas 13%.

Esta não é apenas uma geração estranha. Observando o desempenho de núcleo único do Core i9-101900K e Core i9-12900K , a Intel apresentou uma melhoria de 54%. Mesmo comparando o Core i9-12900K, que já tem três gerações neste momento, com o mais recente Core Ultra 9 285K, vemos uma melhoria de apenas 20%. Pior ainda, a nova série Core Ultra da Intel mostra resultados estranhamente altos no Cinebench, e se você passar para outros aplicativos, poderá ver algumas regressões em comparação com uma ou duas gerações anteriores.

Mesmo em apenas alguns anos, a taxa de melhorias de desempenho diminuiu consideravelmente. A Lei de Moore não fala diretamente sobre melhorias de desempenho – ela simplesmente se preocupa com o número de transistores em um chip. Mas isso tem implicações claras no desempenho. Colocar mais transistores no problema não é prático como antes – leia sobre a morte da escala de Dennard se quiser saber mais por que isso acontece.

AMD e Intel podem não falar sobre isso publicamente, mas ambas as empresas veem claramente o que está escrito nas paredes. É provavelmente por isso que a Intel optou por uma arquitetura híbrida em primeiro lugar e por que introduziu um redesenho radical com suas CPUs Arrow Lake. E da parte da AMD, não é segredo que o 3D V-Cache se tornou uma tecnologia definidora para as CPUs da empresa e é uma maneira clara de contornar o gargalo da Lei de Moore. Uma grande parte dos transistores em qualquer matriz de CPU é dedicada ao cache – algo em torno de 40% a 70% – e a AMD está literalmente empilhando mais cache no topo do que não cabe na matriz.

Uma função do espaço

Um fator importante a ter em mente ao observar a Lei de Moore e a escala de Dennard é o espaço. Você pode construir um chip enorme com uma tonelada de transistores, claro, mas quanta energia ele consumirá? Será capaz de permanecer sob uma temperatura razoável? Será mesmo prático colocar num PC, ou na empresa, um servidor? Você não pode separar o número de transistores do tamanho da matriz.

Lembro-me de uma conversa que tive com Chris Hall, da AMD, onde me dissemos: “Todos nós estávamos gostando da Lei de Moore há muito tempo, mas isso meio que diminuiu. E agora, cada milímetro quadrado de silício é muito caro e não podemos continuar a duplicar. Podemos, podemos construir esses chips, sabemos como construí-los, mas eles ficam mais caros.”

Não estou aqui para defender a estratégia insana de preços da Nvidia, mas a empresa supostamente viu preços mais altos da TSMC com suas GPUs da série RTX 40 do que da Samsung com suas GPUs da série RTX 30. E o RTX 4090 oferece mais que o dobro da contagem de transistores do RTX 3090 em um tamanho de matriz muito semelhante. Se houver um compromisso com a Lei de Moore em todos os chips, não tenho certeza se nós, como consumidores, gostaremos do resultado quando chegar a hora de atualizar um PC.

Isso sem mencionar os outros problemas que uma placa como a RTX 4090 enfrentou – altos requisitos de energia, um tamanho de cooler insano e um conector de alimentação derretido . Nem todos esses problemas são função da duplicação do número de transistores, nem perto disso, mas isso desempenha um papel. Chips maiores para mais transistores, mais calor e geralmente com um custo mais alto, especialmente porque o custo do silício continua a aumentar.

O atalho

A Lei de Moore morreu, o hardware do PC está ficando mais caro e tudo é uma merda – não é assim que quero deixar isso. Haverá mais maneiras de oferecer melhorias de desempenho ano após ano que não dependam apenas de mais transistores em um chip do mesmo tamanho. A maneira como estamos chegando lá agora é simplesmente diferente. Estou falando sobre IA.

Espere, não clique fora do artigo. As empresas de tecnologia estão entusiasmadas com a IA porque ela representa muito dinheiro – por mais cínica que seja essa perspectiva, é apenas a forma como empresas de trilhões de dólares como a Microsoft e a Nvidia trabalham. Mas a IA também representa uma forma de trazer uma nova forma de computação. Não estou falando de uma série de assistentes de IA e chatbots alucinatórios, mas sim de aplicar o aprendizado de máquina a um problema para aproximar resultados que obteríamos anteriormente com a inovação pura do silício.

Veja DLSS . A ideia de usar upscaling para manter um certo nível de desempenho é controversa e é uma conversa cheia de nuances quando se trata de jogos individuais. Mas o DLSS permite melhor desempenho sem uma melhoria estrita de hardware. Adicione a isso a geração de quadros, que agora vemos em DLSS, FSR e ferramentas de terceiros, como Lossless Scaling , e você terá muitos pixels que nunca são renderizados por sua placa gráfica.

Um ângulo menos controverso é o Ray Reconstruction da Nvidia . Não é nenhum segredo que o ray tracing é exigente, e parte de contornar essa demanda de hardware é um processo de remoção de ruído – limitando o número de raios e, em seguida, limpando a imagem resultante com remoção de ruído. Ray Reconstruction oferece um resultado que exigiria muito mais raios e hardware muito mais poderoso, e faz isso sem limitar o desempenho – e mais uma vez, por meio de aprendizado de máquina.

Realmente não importa se a Lei de Moore está viva ou morta e bem – se empresas como AMD, Intel e Nvidia quiserem se manter à tona, elas precisarão continuamente pensar em soluções para atender às crescentes demandas de desempenho. A inovação está longe de morrer no hardware de PC, mas pode começar a parecer um pouco diferente.