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[Música]
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Olá hoje nós temos a aula de número três
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de organização de computadores e nós
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vamos falar de barreira de potência
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multicor que é uma mudança do paradigma
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de desenvolvimento da computação e de
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avaliação de desempenho através dos
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benchmarks bom pra gente lembrar como é
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que a gente finalizou a aula passada né
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Nós estávamos discutindo Justamente a
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questão do desempenho onde nós vimos que
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o desempenho depende da contagem de
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instruções do número de ciclos por
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instruções e do tempo do ciclo de cloque
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daquela implementação do meu processador
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né Ah e nós discutimos também que tudo
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mais sendo o mesmo a melhor maneira ou a
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maneira mais fácil de ganhar o
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desempenho de aumentar o desempenho é
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através do aumento da nossa frequência
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do cloque do processador e foi esse o
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principal motivação da indústria para
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ter melhoria de desempenho foi
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justamente aumentar a frequência de
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cloque desse processador então se nós
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observarmos essa curvinha azul da começo
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da década de 80 a frequência média de um
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processador aqui em torno de 12 MHz essa
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curva vem crescendo quando a gente chega
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aqui nos anos 2000 nós estamos falando
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de
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3.6 GHz de frequência então houve um
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ganho muito grande com relação a essa
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frequência de cloque que permitiu o
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ganho de desempenho desse sistemas
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computacionais ao longo da evolução da
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Computação mas como tudo na engenharia a
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gente tem que pagar algum preço por esse
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ganho né e o preço associado a esse
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ganho de desempenho através do aumento
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da frequência foi justamente o que
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aconteceu com a potência dissipada tá
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então a gente tinha aqui da ordem de
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3.3 W No na década de 80 chegando a esse
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pico em 2004 com o pen 4 prescot de 103
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w esse Justamente esse aumento nessa
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dissipação de potência fez com que a
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indústria parasse para observar o que
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que estava acontecendo e reavaliar as
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decisões que estavam sendo tomadas do
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ponto de vista de tecnologia porque
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dissipar 100 w de calor de um
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processador né é muito é muito trabalho
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né Não adianta só trocar a ventilação o
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sistema de ventilação desse processador
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Ah se continuasse aumentando dessa forma
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essa essa potência do processador e o
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calor que teria que ser dissipado
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simplesmente essas sistemas de
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ventilação que a gente tem não
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resolveriam para alguns sistemas de aut
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desempenho alguns
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supercomputadores a gente chegou a ter
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sistemas que faziam refrigeração a água
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dentro do desse supercomputador para
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poder reduzir o calor que tinha ali
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dentro até porque se esse calor é muito
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grande o transistor né o nosso elemento
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a nossa chave ali dentro do processador
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vai deixar de funcionar corretamente se
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esse transistor não tá funcionando
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corretamente por causa do calor o
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processador não vai agir não vai fazer
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as contas não vai seguir as instruções
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da maneira que ele deveria e a gente vai
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ter problemas de funcionamento Então
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esse ponto aqui onde a gente tem esse
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esse limite de dissipação de esse limite
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de potência né associado a um único
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processador fez com que a indústria rev
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reavaliar a maneira de implementar esses
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processadores para não continuar
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Crescendo com essa dissipação de
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potência bom como é que a gente faz para
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calcular para saber qual é a potência
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que um determinado processador vai
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dissipar primeiro aspecto eu preciso
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determinar Qual é a tecnologia que esse
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processador utiliza quando a gente olha
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as implementa ações das últimas décadas
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aí desde das da década de 80 que é o que
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tá apresentado no nosso gráfico anterior
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a gente tá utilizando a tecnologia semos
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se eu tivesse utilizando tecnologia ttl
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que é uma tecnologia Ah que foi
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utilizada anteriormente teria uma
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fórmula diferente de calcular se a
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indústria da eletrônica utilizar uma
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nova desenvolver uma nova tecnologia que
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ven a substituir a tecnologia atual vai
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ser uma outra maneira de calcular essa
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essa potência dissipada bom no caso da
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tecnologia semos a fonte primária de
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dissipação de potência é o chaveamento
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do transistor o transistor é o nosso
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elemento base para representar os zeros
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e zooms que o processador é capaz de
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entender ele funciona como uma chave
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liga desliga e justamente nesse
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chaveamento entre mudar de zero para um
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ou de um para zero é que ocorre a
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dissipação da energia ou a essa essa
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geração de energia né essa perda de
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energia no transistor portanto a perda
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de energia depende da da frequência né
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nessa frequência que a gente tem por
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exemplo de 3 GHz do processador quer
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dizer que ele tá fazendo operações ele
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pode estar mudando de zero para um de um
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para zero nessa frequência então quanto
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maior a minha frequência maior a
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dissipação de energia então a fórmula
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que vai reduzir essa potência Ela
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depende da carga capacitiva tensão ao
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quadrado e da frequência Então se a
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gente voltar aqui no nosso
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gráfico a medida que essa frequência
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aumentou eu tive um aumento da potência
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também tá Porque existe uma relação
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direta entre frequência e potência mas
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aí a gente olha aqui fala Poxa mas não
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tá aumentando iguais as curvas já que
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esse relacionamento é um relacionamento
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direto é proporcional bom Por que que
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não houve Esse aumento da mesma forma
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por causa dos outros componentes a gente
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tem aqui a carga capacitiva e a tensão
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ao quadrado bom carga capacitiva o que
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que é isso Isso é uma característica da
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minha tecnologia depende Depende de como
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eu vou interligar os meus transistores
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os meus elementos dentro do meu
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processador então o pessoal de
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eletrônica trabalha nessa área
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justamente tá e ao longo do tempo houve
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mudanças nas tecnologias na eletrônica e
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houve uma redução da carga
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capacitiva bom e a tensão bom a tensão
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ela foi reduzida ao longo dessa evolução
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de 5 v para 1 V Ah mas lá na aula de
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eletrônica a gente viu que funcionava
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com c volt transistor Sim essa é a regra
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de funcionamento geral mas graças à
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teoria de escala de denard que foi
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proposta na década de 70 Ah Ele discutiu
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uma maneira de mexer na geometria do
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transistor e conseguir reduzir essa
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tensão de operação sem que houvesse
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perda da capacidade de funcionamento do
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transistor como uma chave que é o que a
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gente precisa aqui no processador Então
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graças a essa redução da tensão de 5 v
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para 1 V dado que a tensão tem uma
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influência quadrática isso fez com que a
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curva não tivesse essa relação direta de
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crescimento de frequência e de potência
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que a gente vê no gráfico então por isso
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que ah a gente teve essa aumento da
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frequência em torno de 1000 1000 vezes
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né nesse período de tempo mas por causa
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dessa redução da tensão e por conta
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também da mudança da tecnologia da carga
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capacitiva é que essas curvas não
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cresceram da mesma forma bom a gente
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pode continuar diminuindo a tensão a
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gente vai se perguntar se já diminuiu de
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cinco para um porque não diminuir mais
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um pouco e aí a gente tem um pequeno
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problema não com as nossas tecnologias
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não dá para eu continuar diminuindo essa
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tensão e garantindo que o meu transistor
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vai operar da forma correta tá isso pode
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ter vazamento de corrente pode ter uma
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série de outros problemas ligados à
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eletrônica certamente o pessoal que
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trabalha com isso tá buscando
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alternativas tá buscando estratégias Mas
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a gente não tem como em princípio
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reduzir mais essa tensão de operação a
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carga capacitiva ainda tem uma certa
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diminuição por conta conta dos avanços
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da eletrônica mas não é nada que vá
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compensar Esse aumento significativo da
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frequência que nós gostaríamos de ter
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para ter essa relação Direta com o ganho
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de desempenho então justamente por essa
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composição de fatores é que a gente
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chegou no que a gente chama de barreira
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de potência ou no inglês o Power wall eu
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não consigo mais diminuir essa potência
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para menos de 100 w na operação do meu
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processador Então como que eu vou fazer
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para continuar tendo ganho de desempenho
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como que a gente vai fazer para
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continuar tendo essa evolução na
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computação bom de volta paraa prancheta
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vamos pensar em novas estratégias novas
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alternativas é sempre conveniente antes
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de pensar em novas estratégias novas
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alternativas a gente olhar a visão do
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que aconteceu no passado então de novo
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olhando aqui nesse gráfico a gente tem
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final da década de 70 até os anos metade
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da década de 2000 aqui a gente observa o
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ganho de desempenho com relação ao vax
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11780 como como uma referência ao longo
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da evolução dessa desses diversos
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computadores então até a metade da
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década de 80 a gente teve ganhos de
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desempenho relacionados principalmente à
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tecnologia então melhoria nos sistemas
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de eletrônicos então Eh o uso desses
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sistemas o empacotamento desses
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transistores então uma taxa de
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crescimento de 25% ao ano a partir da
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meados da década de 80 até começos dos
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anos 2000 foi onde a gente teve um ganho
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de desempenho significativo em torno de
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50% ao ano e aqui é justamente onde a
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arquitetura de computadores a área de
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organização de computadores teve uma
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contribuição significativa porque veio a
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ideia novas ideias de como organizar
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esse esse sistema Esse processador de
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como mexer no processador lidar com
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hierarquia de memória a ideia de
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pipeline ah melhorar o sistema de
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comunicação entre os processos entre os
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dispositivos dentro de um processador
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então toda essa evolução que eu Ouve na
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área de organização e arquitetura de
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computadores foi que permitiu que a
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gente tivesse esse
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crescimento quando chegou mais ou menos
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no começo dos anos 2000 essas evoluções
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né Essas organizações avançadas já não
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permitiam mais esse ganho tão
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significativo de desempenho Ah aqui
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aparece a ideia de paralelismo em nível
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de instrução teve algum ganho de
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desempenho Só que essa velocidade do
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processador quando comparada a
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velocidade ao tempo de acesso das nossas
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memórias trouxe uma limitação então se
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eu tenho um processador operando uma
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taxa de 3 4 GHz e o tempo de acesso à
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minha memória é da ordem de 50 nanos
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segundos existe um descompasso entre o
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tempo de acesso desses elementos o
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processador está muito mais rápido do
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que a memória Então existe uma limitação
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no nesse acesso à memória que vai
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limitar como que esse processador pode
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se desenvolver pode executar as tarefas
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porque eu preciso Oler as instruções que
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o processador vai executar para poder
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falar para Esse processador executar
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então Houve essa limitação que fez o
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crescimento fosse da ordem de 20% ao ano
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isso somada a nossa barreira de energia
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né que eu não posso continuar aumentando
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a frequência para ter esse Gane de
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desempenho fez com que os pesquisadores
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e a indústria na área de computação de
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desculpa na área de arquitetura de
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computadores reavaliem a maneira de ter
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ganho de desempenho não dá mais para eu
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continuar aumentando o clock não tem
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muito mais como mexer nessa organização
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interna do processador para ter ganho de
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desempenho O que que a gente pode fazer
00:11:30
o que que a gente pode melhorar aí então
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a gente lembra das nossas métricas de
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desempenho né a gente tem duas métricas
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de desempenho principais o tempo de
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execução que é o que a gente vem
00:11:41
perseguindo e vem olhando nesse nesse
00:11:43
último ciclo aumentando frequência
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melhorando a organização e a vazão se eu
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não consigo mais melhorar o tempo de
00:11:50
execução o que que eu posso fazer para
00:11:52
melhorar a minha vazão para melhorar o
00:11:54
meu sistema por essa métrica eu posso
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adicionar mais processadores posso
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adicionar mais núcleos de computação e é
00:12:01
justamente aqui que entra a ideia dos
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processadores multicore que apareceram
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no começo dos anos 2000 2004 2005 então
00:12:10
se eu não tenho como melhorar o meu
00:12:11
tempo de execução eu vou melhorar a
00:12:14
minha vazão a minha quantidade de
00:12:15
instruções realizadas por unidade de
00:12:17
tempo então eu vou ao invés de ter um
00:12:19
único processador um único núcleo
00:12:21
computacional um núcleo de processador
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dentro do meu processador eu vou ter
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dois então a gente vai ter lá o primeiro
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primeiro processador que apareceu Ele
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tinha dois núcleos o que que isso quer
00:12:31
dizer bom se eu tenho dois núcleos eu
00:12:34
posso em termos de vazão executar o
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dobro de tarefas no limite
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potencialmente mas o que que isso muda
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pro meu tempo de execução em princípio
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se eu pegar o mesmo algoritmo de
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ordenação que eu tinha lá atrás ou o
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mesmo algoritmo sequencial para executar
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não vai mudar o nada o meu tempo de
00:12:50
execução porque eu não mexi no tempo de
00:12:53
execução essa mudança de acrescentar
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núcleos está mexendo na capacidade de
00:12:57
vazão desse process
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ador e ah a indústria quando veio com
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essa abordagem de multicore ela veio com
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o objetivo de dobrar o número de cores
00:13:08
por processador a cada geração de
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tecnologia ou seja cada vez que a Intel
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muda a sua tecnologia muda a sua fábrica
00:13:15
ela tem o objetivo de dobrar o número de
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núcleos e isso é mais uma meta para
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tentar manter esse ganho de
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desempenho bom alguns exemplos de
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multicore aqui do ano de 2008 por
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exemplo o AMD opter X4 ele tinha quatro
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núcleos por chip e uma dissipação aqui
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de 120 w frequência em torno de 2.5 GHz
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o Intel ne Hallen que é um contemporâneo
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também trabalhava com quatro núcleos
00:13:41
frequência em torno de 2.5 GHz e uma
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dissipação de Potência em torno de 100 w
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ah um outra posição diferente foi BM
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Power 6 ele optou por ter dois núcleos
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só que trabalhar com uma frequência de
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4.7 GHz Ou seja eu tenho uma frequência
00:13:57
mais alta portanto eu vou ter uma
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dissipação maior de potência né Então
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nesse mesmo chip eu vou trabalhar com um
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número menor de núcleos uma abordagem
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bem diferente também é que foi dação
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ultrapark T2 em que ela tinha oito
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núcleos então eu tenho uma densidade
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muito maior de transistores de
00:14:14
componente naquele chip só que para
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poder manter a frequência em torno de
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desculpa para poder manter a dissipação
00:14:21
de potência nesse limite de 100 w eles
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reduziram a frequência para 1.4 Então a
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gente tem estratégias diferentes
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adotadas nesses três modelos aqui o
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número de núcleos com frequências
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diferente para tentar se manter nesse
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limite de dissipação de potência que a
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gente consegue fazer a a dissipação do
00:14:41
calor associada a esses
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processadores bom mas o que que muda a
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hora que eu tá trabalhando com multicor
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né como é que eu faço para ter meu ganho
00:14:51
de desempenho já que não vai mudar
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significativamente meu tempo de execução
00:14:55
eu preciso trabalhar explicitamente com
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programação para paralela tá então eu
00:15:00
não posso mais fazer o meu algoritmo de
00:15:02
ordenação ou fazer ou resolver o mesmo
00:15:05
problema da mesma forma que eu resolvi
00:15:08
esse problema quando eu tinha um único
00:15:10
processador um único núcleo de maneira
00:15:12
sequencial eu preciso buscar formas
00:15:14
Alternativa de resolver o problema para
00:15:16
que eu possa paralelizar a resolução
00:15:18
desse problema para que esse problema
00:15:20
possa ser resolvido com partes dele nos
00:15:23
diferentes núcleos que eu tenho e aí
00:15:25
ganhar porque na vazão dessas instruções
00:15:28
tá então por exemplo numa multiplicação
00:15:30
de matrizes eu vou distribuir a
00:15:33
multiplicação de partes da Matriz para
00:15:35
cada um dos núcleos diferentes e aí sim
00:15:37
eu vou ter uma redução no tempo de
00:15:39
execução da minha solução geral porque
00:15:41
eu fui capaz de paralelizar e ter ganho
00:15:43
de vazão na resolução dessas partes tá
00:15:47
Ah o balanceamento de carga entre as
00:15:50
tarefas não é trivial né quando a gente
00:15:53
pensa no num programa como é que eu vou
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distribuir essas tarefas eu tenho que
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pens pensar na maneira não só de
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distribuir esses blocos de tarefa mas de
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garantir o sincronismo entre esses
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elementos de
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comunicação bom ah um outro aspecto
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importante pra gente conversar que tá
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tanto relacionado à questão dos
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múltiplos núcleos quanto a própria
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avaliação de desempenho é a ideia dos
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benchmarks eu não posso simplesmente
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pegar o meu algoritmo de ordenação meu
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Bubble sort e sair rodando em todos os
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computadores que eu gostaria de comparar
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o desempenho e achar que isso vai me
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prover um resultado significativo porque
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o Bubble sort ele vai executar um
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determinado conjunto de instruções então
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é importante pra gente buscar um
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conjunto de programas que caracterizem
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bem o usuário médio ou que caracterizem
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bem um determinado tipo de aplicação
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então quando eu vou pensar num desktop
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eu rodo um conjunto de tarefas variadas
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processador de texto navegador a
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compilação de programas então tem várias
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tarefas diferentes que vão estar sendo
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executadas se eu pensar num servidor web
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ele tem um outro conjunto de instruções
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um outro conjunto de acesso da entrada e
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saída diferente então é importante que
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eu tenha um conjunto de programas que
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seja capaz de caracterizar esses tipos
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de acessos diferentes e é isso que tá
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por trás da ideia do benchmark né então
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o benchmark é um conjunto de programas
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usado para medir o desempenho de um
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computador bom como é que a gente
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padroniza um benchmark a gente sabe que
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é alguma coisa boa uma primeira entidade
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que apareceu para fazer isso foi a spec
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Standard performance evaluation
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Corporation que é uma associação fundada
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por fabricantes de computador então
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vários desses fabricantes que a gente
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conhece alguns que já não tão mais por
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aqui que as empresas já se foram se
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reuniram e propuseram esses conjunto de
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programas para usar para fazer essa
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avaliação tá
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Ah então por exemplo aqui para vocês
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terem uma ideia a gente tem um conjunto
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de da spec de inteiros tá então esse
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conjunto de programas que estão aqui
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eles têm objetivo de avaliar o uso da
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Minha CPU do meu processador usando
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funções cálculos de inteiros existe um
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outro conjunto específico para ponto
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flutuante por exemplo existem aplicações
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web aplicações de banco de dados e assim
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por diante bom o que que tá dentro desse
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conjunto de aplicações de programas para
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caracterizar inteiros eu tenho
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interpretador de processamento de string
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tem algoritmo de compressão tem outro
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compilador de linguagem C otimização
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combinatória um jogo o jogo go que é um
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jogo que usa até técnica de Inteligência
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Artificial busca de Genoma jogo de
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xadrez simulação de computação quântica
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compressão de vídeo um simulador de
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eventos discreto então foi procurou-se
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buscar uma série de programas que
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estressem componentes diferentes de
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instrução aí eu vou executar cada um
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desses programas vou medir aqui contagem
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de instrução CPI médio quantidade de
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ciclos e vou ter um tempo de execução
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bom a gente tem tempos de execução que
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vão
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desde
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637 Como é o primeiro até 1345 como
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éesse outro variando bem variado em
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função do algoritmo a spec propõe uma
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fórmula de média geométrica tem lá na
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nossa referência no livro texto a gente
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usa essa fórmula geométrica para chegar
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num número por exemplo esse número aqui
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11.7 é um número que caracteriza o
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desempenho do AMD opteron X4 Então se a
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gente for lá no site da spec a gente
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pode pegar qualquer um dos processadores
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e ver qual que do que os fabricantes
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fizeram os testes submeteram pra avalia
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pra exposição público dos dados e ver
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qual que é o número desse processador
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então se você tá na dúvida qual
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processador é mais interessante para
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você você pode olhar Quais são esses
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números e ter essa medida de
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desempenho então é importante a gente
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trabalhar com medidas padronizadas a
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spec trabalha com a benchmarks de
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inteiro benchmarks de fonto flutuante
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tem benchmarks transacionais benchmarks
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web paraa par pares de programação
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paralela existem outros benchmarks e por
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exemplo limpar é um benchmark
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conhecido bom então pra gente concluir
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esse capítulo né esse Conjunto das três
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primeiras aulas a gente tem que pensar
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nas relações que foram estabelecidas na
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evolução que foi a computação né a gente
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começou com computadores de propósito
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específico que tinham que ser
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programados manualmente e hoje a gente
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tem computadores que usam o próprio
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código que leem o próprio código cóigo
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para gerar esses resultados então Houve
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essa evolução houve uma evolução
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significativa de tecnologia houve uma
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redução do custo e desempenho né Por
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causa da tecnologia
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subjacente a gente usa para estudar para
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entender as camadas de abstração as
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camadas hierárquicas principal métrica
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de desempenho é o tempo de execução a
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gente usa os benchmarks como referência
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para programação paralela né para para
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computadores Paralelos a gente observa
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vazão a a vazão é uma métrica que eu
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posso usar para comparar dois
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computadores desde que ele tenham o
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mesmo conjunto de instrução se forem
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computadores de um único núcleo ah e o
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fato da gente ter atingido esse limite
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de barreira de energia de potência né
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esse Power Wall fez com que houvesse
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essa mudança de paradigma E que ao invés
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da gente trabalhar com processadores de
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um único núcleo a gente começou a
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trabalhar com processadores de múltiplos
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núcleos ou
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multicor bom com isso a gente conclui o
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Capítulo um Então a gente tem como
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referências do nosso livro texto as
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sessões de 1.5 a 1.9 a sessão 1.10 ela
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trata da evolução histórica da
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computação e é interessante também como
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conhecimento que seja
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[Música]
00:21:57
lida
00:22:03
[Música]
00:22:18
p
