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Microsoft, AMD, Intel e Qualcomm anunciaram hoje, 17, parceria para desenvolvimento e uso da arquitetura de processadores Pluton. Essa arquitetura coloca a área de processamento de dados seguros (como chaves de criptografia) dentro do processador. Nos sistemas anteriores, esse recurso ficava embutido na CPU, em um módulo separado chamado TPM. A nova arquitetura de processadores estará disponível para as próximas gerações de computadores que usem Windows, mas as empresas não informaram datas.

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A segurança dentro do próprio núcleo vinha sendo usada no Xbox One e no Azure Sphere. Foi criada porque invasores começaram a inovar nos ataques, mirando o canal de comunicação entre a CPU e o TPM, que geralmente é uma interface de barramento. Por meio dela, hackers conseguem roubar ou alterar as informações em trânsito com um ataque físico.

Assim, o processador Pluton visa melhorar a capacidade de proteção do sistema contra ataques físicos, evitar o roubo de credenciais e chaves de criptografia e fornecer a capacidade de se recuperar de bugs de software, além de dificultar que atacantes se escondam no sistema operacional por eliminar esse canal de comunicação entre o TPM e o processador.

Os computadores Windows que usarem a arquitetura Pluton emularão primeiro um TPM que funcione com as especificações e APIs de TPM existentes. Isso permitirá que os clientes tenham acesso imediato a arquitetura Pluton em recursos do Windows que dependem de TPMs, como o BitLocker e o System Guard. A partir da tecnologia SHACK (Secure Hardware Cryptography Key), o sistema não permite que as chaves sejam expostas fora do hardware protegido, mesmo para o próprio firmware do Pluton.

Por fim, o Pluton manterá o firmware do sistema atualizado em todo o ecossistema do computador. O que significa que clientes não vão receber a atualização do firmware de diferentes fontes. O Pluton para computadores Windows será integrado ao processo do Windows Update da mesma forma que o Serviço de Segurança do Azure Sphere se conecta a dispositivos IoT. (Com assessoria de imprensa)

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Microsoft, AMD, Intel e Qualcomm anunciam processador com segurança dentro do núcleo

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Microsoft, AMD, Intel e Qualcomm anunciaram hoje, 17, parceria para desenvolvimento e uso da arquitetura de processadores Pluton. Essa arquitetura coloca a área de processamento de dados seguros (como chaves de criptografia) dentro do processador. Nos sistemas anteriores, esse recurso ficava embutido na CPU, em um módulo separado chamado TPM.

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Essa semana uma nova falha de segurança nos processadores Intel veio à tona, assim como Meltdown e Spectre, essa nova vulnerabilidade, chamada de CacheOut (que também afeta chips da ARM e IBM), explora brechas de um recurso presentes nos processadores da gigante de Santa Clara, a execução especulativa, que auxilia na performance, mas ao mesmo tempo se mostrou um fator que compromete a segurança de chips, o que é muito grave, principalmente para empresas, e pelo fato de tais brechas afetarem muitas CPUs que já estão totalmente fora de linha.

As falhas foram reveladas pelos pesquisadores da Universidade de Amsterdã, da Universidade Católica de Leuven, da Universidade de Graz, da Universidade de Adelaide e da Universidade de Michigan

Para deixar você mais informado sobre toda situação, conversamos com Guilherme Araújo, Diretor de Serviços da Blockbit, fornecedora de soluções de cibersegurança. Confira abaixo na íntegra:

Qual o principal problema em da execução especulativa dos processadores Intel em relação a segurança dos dados dos usuários?

Para responder à pergunta é necessário explicar primeiro o que é "execução especulativa". Com o objetivo de otimizar o tempo de processamento, as CPUs podem processar partes dos programas e aplicativos que o usuário acessa antes de ser realizada alguma atividade. Portanto, se o usuário for executar determinada atividade, os dados já estão prontos para uso, consequentemente o acesso se torna mais rápido. A execução especulativa permite que esses dados de espera possam ser descobertos por meio de ataques de inferência. A segurança dos dados dos usuários pode ficar exposta, pois os invasores podem ter acesso às informações como senhas, conteúdo de mensagens e o que quer que o processador tenha engatilhado por meio do processamento especulativo.

Como funciona essa nova falha de segurança CacheOut, como ela consegue acessar os dados do cache, e que dados podem ser acessados?

De forma seletiva, o CacheOut é capaz de acessar a informação armazenada no cache L1 do CPU, portanto, o invasor seria capaz de selecionar quais dados são relevantes para roubá-los em um segundo momento. O crítico da falha é que essa nova vulnerabilidade é capaz de passar por cima de todos os recursos de segurança e mitigações que já foram implantados.

O problema é realmente grave tanto para o usuário final quanto o corporativo?

O problema não pode ser considerado como grave. A vulnerabilidade foi cadastrada sob o registro 'CVE-2020-0549' e tem a pontuação 6,5 de 10. Portanto, é uma vulnerabilidade de risco médio.

Os patches via software que a Intel lançou, por exemplo, para Meltdown e Spectre, e agora às que serão lançadas para o CacheOut realmente são eficazes, ou por se tratar de uma falha de design, na concepção dos chips, a solução real é apenas via hardware, isto é, com soluções aplicadas no desenvolvimento?

As correções via software, desenvolvidas pela Intel para a correção do Meltdown e Sprectre, não foram eficazes, por isso, surgiu a falha CacheOut. As correções por software podem sim ser eficazes, mas é necessário um trabalho intenso e com um período de homologação com testes mais robustos em busca de novas falhas, mas isso leva mais tempo. Infelizmente, no mundo atual, as empresas não têm tempo e precisam lanças as correções rápido e que acabam trazendo novos riscos.

Você acredita que as correções por patch irão ocasionar alguma queda de performance nos processadores?

Sim, acredito que a correção irá consumir recurso extra do equipamento. A Intel já havia alertado para as correções das vulnerabilidades Spectre e Meltdown, o ZombieLoad a queda do desempenho poderia variar entre 3% e 9%, dependendo do processador, sistema operacional e tipo de uso.

...

Evidentemente a Intel já está ciente da nova falha de segurança em seus processadores e está preparando patches que serão implementados na forma de atualizações para o sistema operacional ou do microcódigo, com um update de BIOS.

No entanto, assim como foi comentado de forma ostensiva em idos de 2018, com a revelação das falhas Meltdown e Spectre, fica novamente a incerteza da eficácia de updates via software que serão repassados como um solução, mas, como Guilherme comentou na entrevista, as empresas não têm muito tempo para a implementação adequada das soluções por software, elas acabam atuando como um "tampão" e uma forma de uma resposta ao mercado, a solução definitiva acaba aparecendo apenas nos novos processadores que chegarão ao mercado, com revisões em sua concepção.

Cristiano Giuffrida, da Universidade Vrije, Amsterdã, um dos responsáveis pela revelação da vulnerabilidade Cache Out, criticou a forma como a Intel vem tratando esses casos recorrentes que colocam em xeque a segurança dos seus processadores. Os pesquisadores os pesquisadores acreditam que o ataque pode ser usado para interromper a virtualização, o que resultaria em vazamento de dados de máquinas virtuais em execução no mesmo núcleo do processador. Esse ataque pode forçar o SGX (Software Guard Extensions) da Intel a despejar os dados descriptografados em um cache, onde podem ser lidos e analisados ​​usando algumas técnicas.

"A engenharia de segurança da Intel (ou melhor, a falta dela) ainda é normal. Esses problemas não são triviais para corrigir, mas depois de dezoito meses, eles ainda estão esperando que os pesquisadores reúnam provas de conceito de cada pequena variação do ataque para eles? Isso é incrível. Não conhecemos o funcionamento interno da equipe da Intel. Mas não é uma boa olhada do lado de fora, declarou Giuffrida.

A violação do CacheOut afeta os processadores Intel fabricados antes do quarto trimestre de 2018. Neste link você pode conferir a lista completa de processadores afetados pela vulnerabilidade. Até o presente momento, o CacheOut nunca foi explorada fora de um ambiente de laboratório.

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Conversamos com um especialista sobre os problemas de segurança dos processadores Intel

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Essa semana uma nova falha de segurança nos processadores Intel veio à tona, assim como Meltdown e Spectre, essa nova vulnerabilidade, chamada de CacheOut (que também afeta chips da ARM e IBM), explora brechas de um recurso presentes nos processadores da gigante de Santa Clara, a execução especulativa, que auxilia na performance, mas ao mesmo tempo se mostrou um fator que compromete a segurança de chips, o que é muito grave, principalmente para empresas, e pelo fato de tais brechas afetarem muitas CPUs que já estão totalmente fora de linha.

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O que é CPU e GPU? Uma única letra resulta em um funcionamento completamente diferente para dois componentes essenciais de um computador.

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O que é CPU e GPU? Qual a diferença entre elas?

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Componentes básicos de um computador, principalmente focado para jogos ou aplicações gráficas, podem até serem essencialmente semelhantes, mas possuem aplicações diferentes no que toca o funcionamento da máquina em si

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Microsoft, AMD, Intel e Qualcomm anunciaram hoje, 17, parceria para desenvolvimento e uso da arquitetura de processadores Pluton. Essa arquitetura coloca a área de processamento de dados seguros (como chaves de criptografia) dentro do processador. Nos sistemas anteriores, esse recurso ficava embutido na CPU, em um módulo separado chamado TPM. A nova arquitetura de processadores estará disponível para as próximas gerações de computadores que usem Windows, mas as empresas não informaram datas.

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A segurança dentro do próprio núcleo vinha sendo usada no Xbox One e no Azure Sphere. Foi criada porque invasores começaram a inovar nos ataques, mirando o canal de comunicação entre a CPU e o TPM, que geralmente é uma interface de barramento. Por meio dela, hackers conseguem roubar ou alterar as informações em trânsito com um ataque físico.

Assim, o processador Pluton visa melhorar a capacidade de proteção do sistema contra ataques físicos, evitar o roubo de credenciais e chaves de criptografia e fornecer a capacidade de se recuperar de bugs de software, além de dificultar que atacantes se escondam no sistema operacional por eliminar esse canal de comunicação entre o TPM e o processador.

Os computadores Windows que usarem a arquitetura Pluton emularão primeiro um TPM que funcione com as especificações e APIs de TPM existentes. Isso permitirá que os clientes tenham acesso imediato a arquitetura Pluton em recursos do Windows que dependem de TPMs, como o BitLocker e o System Guard. A partir da tecnologia SHACK (Secure Hardware Cryptography Key), o sistema não permite que as chaves sejam expostas fora do hardware protegido, mesmo para o próprio firmware do Pluton.

Por fim, o Pluton manterá o firmware do sistema atualizado em todo o ecossistema do computador. O que significa que clientes não vão receber a atualização do firmware de diferentes fontes. O Pluton para computadores Windows será integrado ao processo do Windows Update da mesma forma que o Serviço de Segurança do Azure Sphere se conecta a dispositivos IoT. (Com assessoria de imprensa)

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Microsoft, AMD, Intel e Qualcomm anunciam processador com segurança dentro do núcleo

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Microsoft, AMD, Intel e Qualcomm anunciaram hoje, 17, parceria para desenvolvimento e uso da arquitetura de processadores Pluton. Essa arquitetura coloca a área de processamento de dados seguros (como chaves de criptografia) dentro do processador. Nos sistemas anteriores, esse recurso ficava embutido na CPU, em um módulo separado chamado TPM.

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O processador, também conhecido como CPU, é peça fundamental dos computadores. E não estamos falando apenas dos famosos PCs. Celulares, video games, smartphones, tablets: todos esses dispositivos precisam de processadores para funcionar. Esse componente tão vital é responsável por carregar e realizar as operações aritméticas e lógicas de que os programas de computador fazem uso. Portanto, nada funciona sem a famosa CPU.

Levou décadas para que chegássemos aos modelos atuais de processadores. Na verdade, demoramos alguns anos para chegar também à ideia que temos hoje de como uma CPU funciona. Antes, os softwares não eram compatíveis com todos os modelos de computador, já que eles eram desenvolvidos especificamente para cada máquina.

Isso estava relacionado ao fato de que cada computador era como uma plataforma diferente. Muitas vezes, existia incompatibilidade até mesmo entre modelos de um mesmo fabricante. Por incrível que pareça, isso não chegava a ser uma barreira preocupante, visto que a produção de software ainda não era alta e não existiam muitos programas disponíveis.

Precursores da CPU moderna: anos 40, 50 e 60

Os primeiros computadores, anteriores à década de 50, possuíam um diferencial considerável, se comparados com as máquinas de hoje: eles não eram capazes de armazenar programas. Alguns deles, como o ENIAC, que teve seu desenvolvimento iniciado em 1943, tinham inicialmente o plano de armazenamento de softwares em seu interior. Mas, para agilizar o lançamento da máquina, essa ideia acabou ficando para trás.

Dessa forma, o ENIAC tinha que ser modificado fisicamente cada vez que uma tarefa diferente fosse executada. Cabos deveriam ser reposicionados, chaves ligadas ou desligadas e um novo programa ser carregado. Era dessa forma que o processamento em si era realizado.

EDVAC instalado no Laboratório de Pesquisas Balísticas dos EUA

Em 1945, a ideia de uma unidade central de processamento capaz de executar diversas tarefas foi publicada por John Von Neumann. Chamado de EDVAC, o projeto desse computador foi finalizado em 1949. Essa é a origem dos primeiros modelos "primitivos" de processadores da forma como os conhecemos. Além disso, o EDVAC e outros computadores, como o Mark I, da Universidade de Harvard, marcam o início da era dos computadores modernos, capazes de armazenar programas.

Durante a década de 50, a organização interna dos computadores começou a ser repensada. Esse foi o momento em que os processadores começaram a ganhar funcionalidades básicas, como registradores de índices, operandos imediatos e detecção de operadores inválidos.

No início da década de 60, a IBM desenvolveu uma nova abordagem: planejou uma família de computadores que poderiam executar o mesmo software, com poder de processamento e preços diferentes. Com isso, os programas não seriam mais dependentes de máquina, mas compatíveis entre todos esses modelos.

Para colocar isso em prática, a IBM acabou criando um computador virtual conhecido como System/360, ou simplesmente S/360. Podemos pensar nesse sistema como um conjunto de instruções e capacidades que todos os computadores da família S/360 teriam em comum.

Processadores Modernos

Nos modelos apresentados acima, os processadores ainda não eram compostos por uma unidade central, mas por módulos interconectados entre si. Foi só no início da década de 70 que surgiram as CPUs desenvolvidas totalmente em circuitos integrados e em um único chip de silício.

Geração Pré-x86

O Intel 4004 foi o primeiro microprocessador a ser lançado, em 1971. Sendo desenvolvido para o uso em calculadoras, essa CPU operava com o clock máximo de 740 KHz e podia calcular até 92 mil instruções por segundo, ou seja, cada instrução gastava cerca de 11 microssegundos.

Com o sucesso do 4004, a Intel desenvolveu o processador 8008, em 1972. Esse era uma CPU de 8 bits, com barramento externo de 14 bits e capaz de endereçar 16 KB de memória. Seu clock trabalhava na frequência máxima de 0,8 MHz.

Esse modelo foi substituído, em 1974, pelo Intel 8080, que apesar de ainda ser um processador de 8 bits, podia executar, com algumas limitações, operações de 16 bits. O 8080 foi desenvolvido, originalmente, para controlar mísseis guiados. Tinha clock limite de 2 MHz, um valor muito alto para a época, era capaz de realizar centenas de milhares de operações por segundo e de endereçar até 64 KB de memória.

A família x86 de 16 bits

A arquitetura x86, lançada em meados da década de 70, ainda serve como base para boa parte dos computadores atuais. O primeiro processador que aproveitou todo o seu potencial foi o Intel 8086, de 1978. Pela primeira vez, a velocidade do clock alcançava 5 MHz, utilizando instruções reais de 16 bits. O nome "x86" veio do fato de que o nome dos processadores que vieram depois do Intel 8086 também terminavam em "86".

Ainda no mesmo ano, foi lançado o 8088, sucessor que possuía barramento externo de 8 bits, porém, com registradores de 16 bits e faixa de endereçamento de 1 MB, como no 8086. Esse foi o chip utilizado no IBM PC original.

Nos anos seguintes, a Intel desenvolveu os modelos 80186 e 80188, criados para serem usados com sistemas embarcados. Em 1982, a capacidade de processamento chegou ao patamar de 6 e 8 MHz, com o Intel 80286. Posteriormente, as empresas AMD e Harris Corporation conseguiram romper essa barreira, chegando a 25 MHz.

Entram as CPUs de 32 bits (x86-32)

Como o nome sugere, a x86-32 é arquitetura x86 de 32 bits, utilizada até hoje em muitos computadores. Grosso modo, podemos dizer que, com exceção de processadores de 64 bits e aqueles de arquitetura ARM, todos os outros existentes ainda hoje são herdeiros das características dessa geração.

Os famosos 386 e 486

As CPUs 80386 e 80486, lançadas entre o meio e o fim da década de 80, trabalhavam com clocks que iam de 33 MHz a 100 MHz, respectivamente. O 80386 permitiu que vários programas utilizassem o processador de forma cooperativa, através do escalonamento de tarefas. Já o 80486 foi o primeiro a usar o mecanismo de pipeline, permitindo que mais de uma instrução fossem executadas ao mesmo tempo.

Para o 80486, existiram diversas versões, sendo que cada uma delas possuía pequenas diferenças entre si. O 486DX, por exemplo, era o top de linha da época e também a primeira CPU a ter coprocessador matemático. Já o 486SX era uma versão de baixo custo do 486DX, porém, sem esse coprocessador, o que resultava em um desempenho menor.

A guerra entre Intel e AMD

As séries de processadores Intel e AMD marcaram época no mundo da informática, através de suas diferentes versões. O primeiro Pentium (Intel), lançado em 1993, apresentava várias melhorias sobre o 80486, principalmente por uso da superescalabilidade, ou seja, a replicação de hardware para que mais instruções fossem executadas ao mesmo tempo. Seu clock inicial era de 100 MHz, o qual chegou a atingir 200 MHz com o passar do tempo de desenvolvimento.

Em 1995, a Intel lançava o Pentium Pro, sexta geração de chips x86 e que possuía uma série de melhoramentos em relação ao seu antecessor. Essa seria a base para os futuros lançamentos: Pentium II, Pentium III e Pentium M.

Paralelamente, a AMD começava a ganhar mercado com modelos similares, principalmente como o AMD K5, forte concorrente do Pentium original. Dois anos depois, o Pentium II foi lançado, atingindo o clock de 450 MHz.

Nessa mesma época, a AMD desenvolveu CPUs que batiam de frente com a Intel, como o AMD K6. Por esse motivo, ambas as empresas travaram uma espécie de "corrida", competindo para ver quem conseguia o maior desempenho e valor de clock.

A lei de Moore

Em 1965, Gordon Moore, um dos fundadores da Intel, afirmou que o número de transistores em um chip dobraria, sem custo adicional, a cada 18 meses. Tal afirmação ficou conhecida como a Lei de Moore, a qual foi válida durante anos, principalmente no final da década de 90.

Sempre que uma empresa lançava um modelo de processador, o concorrente a superava meses depois. Isso ficou muito evidente nos anos de 1999 e 2000, quando o Pentium III e o AMD Atlhon (K7) estavam guerreando pelo maior clock. Por um período de tempo, a AMD liderou a disputa, pois o Atlhon, que trabalhava com frequências maiores do que 1 GHz, superou o Pentium III.

A reviravolta da Intel veio com o lançamento do Pentium 4, em 2001, que trabalhava com até 2 GHz e levou a empresa de volta ao topo do mercado. As versões de baixo custo dessas CPUs, Celeron (Intel) e Duron (AMD), também disputavam fortemente o lugar mais alto no ranking do processador "B" mais vendido.

Multicore: o fim da lei de Moore

Conforme a tecnologia dos processadores foi progredindo, o tamanho de seus transistores foi diminuindo de forma significativa. Contudo, após o lançamento do Pentium 4, eles já estavam tão pequenos (0,13 micrômetros) e numerosos (120 milhões) que se tornou muito difícil aumentar o clock por limitações físicas, principalmente pelo superaquecimento gerado.

A principal solução para esse problema veio com o uso de mais de um núcleo ao mesmo tempo, através da tecnologia multicore. Assim, cada núcleo não precisa trabalhar numa frequência tão alta. Se o esquema de escalonamento de tarefas funcionasse de maneira eficiente, seria possível trabalhar com quase o dobro do clock. Um processador dual-core de 1,5 GHz, por exemplo, poderia ter um desempenho semelhante a uma CPU de núcleo único de 3 GHz.

Um componente chamado de escalonador determina em qual dos núcleos uma tarefa deve ser executada. Mas como o escalonador demora certo tempo para fazer essa decisão, na prática fica quase impossível atingir o dobro exato de desempenho. Portanto, com o advento do processador multicore, a lei de Moore tornou-se inválida, visto que já não era mais possível aumentar a frequência do processador como antes.

Anos 2000: a era de 64 bits

No começo dessa década, ficou claro que o uso de 32 bits não seria mais eficiente, visto que, no máximo, apenas 4 GB de memória RAM poderiam ser endereçados nessa plataforma. Logo, a solução mais natural foi o desenvolvimento de novas arquiteturas que passassem a trabalhar com 64 bits ao invés de 32.

Tanto a AMD quanto a Intel trabalhavam em seus próprios projetos de CPUs de 64 bits, mas quem venceu a disputa foi mesmo a AMD, com o x86-64, que mais tarde foi renomeado para AMD64. Isso aconteceu, principalmente, pelo fato de a AMD ter evoluído diretamente o x86-32, enquanto que a Intel tentou criar algo novo, do zero.

Visto esse acontecimento, as empresas em questão criaram um acordo no uso dessas arquiteturas, no qual a AMD licenciou para a Intel o uso do x86-64. Por outro lado, a Intel também tornou legal o uso da arquitetura x86-32 pela AMD. Logo, todos os modelos de processadores 64 bits comerciais atuais rodam sobre o x86-64. O AMD Athlon 64 foi um dos maiores representantes dessa arquitetura.

Blackfin

Ainda em 2000, uma nova arquitetura de processadores foi lançada pela empresa Analog Devices. A Blackfin, como foi batizada, é uma família de microprocessadores de 16 e 32 bits que possuía, como diferencial, um processador de sinal digital (DSP) embutido, usado para processar áudio e vídeo.

Aliado a outras características de design, esse processador permite um consumo menor de energia aliado ao alto desempenho. O uCLinux é um dos sistemas operacionais que suporta esse tipo de CPU.

Pentium 4 e Pentium D

Em 2002, a Intel lançou o Pentium 4, processador que podia alcançar clocks muito altos, chegando até a 3,8 GHz em condições especiais. Os últimos modelos dessa linha também incluíam a tecnologia Hyperthreading (HT), funcionalidade que fazia um processador físico trabalhar como se fossem duas CPUs lógicas.

Posteriormente, o Pentium 4 foi substituído pelo Pentium D, duas linhas de processadores dual-core de 64 bits. Mais tarde, foi lançado o Pentium Extreme Edition, que possuía desempenho um pouco melhor do que o Pentium D, além de tecnologias extras que o tornavam mais apto para tarefas pesadas. Esse modelo também fazia uso da tecnologia HT, podendo simular a existência de até quatro núcleos.

Outra novidade da Intel foi o Pentium M, uma versão de baixo consumo do Pentium Pro desenvolvido para dispositivos móveis. Esse processador foi lançado em 2003. Em 2005, a AMD apresentou ao mundo o seu primeiro processador dual-core, o Athlon 64 X2.

Intel Core

Em 2006, a Intel inicia a sua linha Core, para consumidores que precisam de mais poder de processamento. Faz parte dessa linha o modelo Core 2 Duo, que demonstra uma capacidade incrível se comparado com os dual-core anteriores da empresa. Na mesma época, foi lançada a versão Pentium Dual Core, que apesar de trazer uma boa relação custo-benefício, se mostra inferior ao Core 2 Duo.

Outro grande lançamento feito pela Intel foi o Core 2 Quad, processadores com quatro núcleos e que, apesar de demonstrarem alto desempenho, acabam perdendo em algumas tarefas para o Core 2 Duo. Uma versão posterior, nomeada Core 2 Extreme Quad Core, também foi lançada, proporcionando mais velocidade de clock, que pode chegar até 3,2 GHz.

Em 2010, a Intel anunciou os modelos Core i3, i5 e i7. Quem ainda não conhece pode conferir o artigo publicado pelo Tecmundo sobre as diferenças entre esses três modelos.

Além disso,a empresa também lançou uma segunda geração desses processadores, que vem sendo muito bem aceita pelos consumidores. Essa nova leva possui mudanças na memória cache, melhorias no modo Turbo Boost e aperfeiçoamentos na própria arquitetura. Porém, o que chama a atenção é a presença de um chip gráfico acoplado com o processador principal (APU). Confira as diferenças entre as duas gerações no artigo de Fábio Jordão.

A empresa também vem trabalhando em uma nova microarquitetura de processadores, a Ivy Bridge, que deve possuir suporte para PCI Express 3.0, DirectX 11 e OpenCL 1.1. A empresa espera obter um aumento de até 30% de desempenho no processamento gráfico se comparado com o chipset Sandy Bridge, presente nos processadores i5 e i7.

As últimas novidades da AMD

Quando o assunto é AMD, a história possui algumas diferenças. Depois dos processadores dual-core, a linha Athlon II apresentou processadores de três (X3) e quatro núcleos (x4), todos com versões econômicas, ou seja, com menor desempenho e mais baratos.

Um dos últimos grandes lançamentos da AMD foi o Athlon Neo, chip desenvolvido para notebooks ultrafinos e que precisam de uma duração maior da bateria. Outra linha apresentada pela fabricante foi a dos processadores Sempron, uma versão simplificada do Athlon, com apenas um núcleo e voltada para consumidores menos exigentes.

Quem não dispensa um bom jogo ou precisa de processamento de alto desempenho pode contar com os processadores Phenom, que foram lançados para competirem de igual para igual com as CPUs da Intel. Esses modelos também receberam versão de três (X3) e quatro (X4) núcleos. A segunda geração dessa linha, Phenom II, conta também com processadores dual-core de 3 e 3,1 GHz.

A surpresa mesmo fica por conta dos processadores Phenom II X4, de quatro núcleos e alto desempenho, com modelos de até 3,4 GHz. Além desses, servidores ou estações de trabalho que exigem uma carga maior de processamento também podem se beneficiar dos processadores Opteron, que podem operar com até seis núcleos.

A AMD também lançou uma linha de CPUs para notebooks que, apesar de ser dual-core, possui um consumo eficiente de energia, poupando assim a carga da bateria dos portáteis. Mas o que vem ganhando espaço é mesmo a Fusion, linha de APUs (Unidade de Processamento Acelerada) da AMD. Com a junção de CPU e GPU em um único chip, é possível obter melhor desempenho a um custo reduzido. Leia mais sobre o Fusion aqui mesmo, no Tecmundo.

...

Com tantos modelos de processadores disponíveis, pode ter ficado confuso saber quais modelos ainda são vendidos e o que comprar na hora de fazer um upgrade. Mas não se preocupe: aqui você encontra artigos que podem ajudá-lo a decidir qual é o processador ideal para você, seja Intel ou AMD.

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O processador, também conhecido como CPU, é peça fundamental dos computadores. E não estamos falando apenas dos famosos PCs. Celulares, video games, smartphones, tablets: todos esses dispositivos precisam de processadores para funcionar. Esse componente tão vital é responsável por carregar e realizar as operações aritméticas e lógicas de que os programas de computador fazem uso.

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Pesquisadores da Universidade Duke, nos EUA, desenvolveram um novo sistema de inteligência artificial (IA) capaz de prever o consumo de energia de processadores de computador em tempo real. O método calcula o gasto energético mais de um trilhão de vezes por segundo, sem afetar o poder computacional da máquina.

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Pesquisadores da Universidade Duke, nos EUA, desenvolveram um novo sistema de inteligência artificial (IA) capaz de prever o consumo de energia de processadores de computador em tempo real. O método calcula o gasto energético mais de um trilhão de vezes por segundo, sem afetar o poder computacional da máquina.

Batizada de APOLLO, essa técnica inovadora já foi validada em microprocessadores de alto desempenho no mundo real, mostrando que é possível monitorar o consumo de eletricidade em chips poderosos sem prejudicar sua performance ou adicionar um hardware extra para realizar essa função.

"Este é um problema intensamente estudado que tradicionalmente depende de circuitos extras para ser resolvido. Nossa abordagem, porém, é executada diretamente no microprocessador em segundo plano, o que abre novas oportunidades para o desenvolvimento de chipsets mais eficientes", explica o engenheiro de computação Zhiyao Xie, autor principal do estudo.

Controle de energia

Como em processadores de última geração os ciclos de computação são realizados três trilhões de vezes por segundo, é extremamente importante manter o controle da energia usada durante essas transições para garantir a eficiência de todo o chip e de seus componentes mais próximos, como transistores.

Chips mais avançados realizam três trilhões de ciclos de computação por segundo (Imagem: bodkins18/Pixabay)

Em situações em que o processador consome energia em excesso, ele pode superaquecer e sofrer danos irreversíveis. Além disso, oscilações repentinas no fornecimento de eletricidade também podem causar complicações eletromagnéticas severas que reduzem a velocidade de processamento.

"O APOLLO se aproxima de um algoritmo de estimativa de energia ideal que é preciso, rápido e pode ser facilmente integrado em um núcleo de processamento com baixo custo de energia. Usado em qualquer tipo de unidade de processamento, ele poderia se tornar um componente comum no design de chips no futuro", prevê Xie.

Inteligência artificial

O segredo do novo método está em seu sistema de inteligência artificial. O algoritmo desenvolvido pelos pesquisadores identifica e seleciona apenas 100 dos milhões de sinais presentes em um processador, justamente aqueles que possuem relação direta com seu consumo de energia.

APOLLO controla o consumo da energia que circula dentro do processador (Imagem: Vladdeep/Envato)

Logo em seguida, esse algoritmo constrói um modelo ideal de consumo de energia baseado nos dados fornecidos por esses 100 sinais dentro do chip. Estas informações são monitoradas em tempo real para prever qual deve ser a melhor configuração que garantirá um desempenho total sem prejudicar a integridade do processador.

"Como esse processo de aprendizagem é autônomo e orientado por dados, ele pode ser implementado na maioria das arquiteturas de processador em qualquer computador. No entanto, o algoritmo ainda precisa de testes e avaliações mais abrangentes em outras plataformas antes de ser adotado por fabricantes comerciais", encerra Zhiyao Xie.

Fonte: Duke University

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IA evita superaquecimento em processadores de alto desempenho

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Pesquisadores da Universidade Duke, nos EUA, desenvolveram um novo sistema de inteligência artificial (IA) capaz de prever o consumo de energia de processadores de computador em tempo real. O método calcula o gasto energético mais de um trilhão de vezes por segundo, sem afetar o poder computacional da máquina.

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Os futuros semicondutores da Intel não usarão mais a nomenclatura de nó baseada em nanômetros consagrada pela indústria de fabricação de chips há anos. A estratégia pode até parecer apenas um trabalho de marketing, sugerindo a competitividade com modelos da AMD ou Apple.

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A Intel Corporation apresentou, nesta segunda (26), o seu plano estratégico para os próximos cinco anos, com um roteiro de inovações de processo e empacotamento que pretende impulsionar as novas linhas de produtos até 2025 para recuperar a liderança no mercado de chips.

Entre as novidades, estão a RibbonFET, primeira nova arquitetura de transistor da Intel em mais de uma década, e a PowerVia, uma inovação na indústria para fornecimento de energia pela parte traseira do chip.

A empresa também se prepara para ser a primeira do setor a utilizar a tecnologia litografia ultravioleta extrema (EUV) de última geração conhecia como Alta Abertura Numérica (High NA).

Inovações nos processadores

Tecnologia PowerVia (à direita) permite o fornecimento de energia pela parte traseira do chip. (Fonte: Intel/Reprodução) Fonte: Intel/Reprodução

Os futuros semicondutores da Intel não usarão mais a nomenclatura de nó baseada em nanômetros consagrada pela indústria de fabricação de chips há anos. A estratégia pode até parecer apenas um trabalho de marketing, sugerindo a competitividade com modelos da AMD ou Apple.

No entanto, os nomes dos nós não se referem realmente ao tamanho de um transistor em um chip desde 1997, por conta de tecnologias de empacotamento 3D e as realidades físicas do design de semicondutores.

Confira as nomenclaturas dos novos lançamentos:

Intel 7: novo nome para a tecnologia 10nm de terceira geração da Intel (Alder Lake) e sucessora do SuperFin 10nm. O novo hardware, que deve ser apresentado no final de 2021, oferecerá aproximadamente de 10 a 15% de melhorias no desempenho por watt em comparação com a geração anterior.

Intel 4: conhecida como 7nm da Intel (Meteor Lake), teve seu lançamento adiado para 2023. Usará a litografia EUV já utilizada pela Samsung e pela TSMC.

Intel 3: novo nome para o que teria sido um processador FinFET de 7nm de segunda geração sob o esquema de nomenclatura anterior da Intel. Sem data oficial de lançamento, deverão estar disponíveis no mercado apenas em 2024.

Intel 20A: próxima geração de tecnologias Intel que, sob o esquema antigo, teria sido a arquitetura seguindo o nó de 7nm com a marca anterior. Deverá estrear, em 2024, com a RibbonFET e a PowerVia.

Intel 18A: com a segunda geração da RibbotFET, prevista para 2025, a Intel espera recuperar a liderança do mercado de chips.

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Intel anuncia novas tecnologias para recuperar liderança de chips

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A Intel Corporation apresentou, nesta segunda (26), o seu plano estratégico para os próximos cinco anos, com um roteiro de inovações de processo e empacotamento que pretende impulsionar as novas linhas de produtos até 2025 para recuperar a liderança no mercado de chips.

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Conheça a história da inovação dos PCs nos últimos 50 anos

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Conheça a história da inovação dos PCs nos últimos 50 anos

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Conheça a história da inovação dos PCs nos últimos 50 anos

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Comemorando seus 50 anos de revolução digital, a Intel apresenta uma linha do tempo de sua história de inovações tecnológicas. Vem com a gente conferir a história dela e da informática juntas!

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Machine Learning é uma tecnologia onde os computadores tem a capacidade de aprender de acordo com as respostas esperadas por meio associações de diferentes dados, os quais podem ser imagens, números e tudo que essa tecnologia possa identificar. Machine Learning é o termo em inglês para a tecnologia conhecida no Brasil como aprendizado de máquina.

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Plataforma de machine learning e ciência de dados para análise e produção em escala

Introdução ao Aprendizado de Máquina

O que é Machine Learning?

Machine Learning é uma tecnologia onde os computadores tem a capacidade de aprender de acordo com as respostas esperadas por meio associações de diferentes dados, os quais podem ser imagens, números e tudo que essa tecnologia possa identificar. Machine Learning é o termo em inglês para a tecnologia conhecida no Brasil como aprendizado de máquina.

O funcionamento dos algorítimos de Machine Learning

Quando se desenvolve um sistema de aprendizado de máquina, a estrutura utilizada na programação é diferente da programação de software tradicional. No método tradicional se cria um conjunto de regras para gerar uma resposta a partir do processamento dos dados introduzidos.

Já os algoritimos de Machine Learning são criados a partir dos dados que serão análisados e as as repostas (ou resultados) que se esperam dessa análise, no final do processo o sistema cria as próprias regras ou perguntas.

Aprendizado de Máquina Iterativo

A tecnologia Machine Learning permite que os modelos sejam treinados em conjuntos de dados antes de serem implementados. Um aplicativo ou software com Machine Learning é um tipo de programa que melhora automaticamente e gradualmente com o número de experiências em que ele é colocado para treinar.

Nessa primeira etapa o treinamento é assistido. O processo iterativo leva à uma melhoria nos tipos de associações feitas entre elementos e dados, os quais são apresentados em uma grande quantidade. Devido a essa grande quantidade de dados que serão analisados, os padrões e associações feitas somente por observação humana poderiam resultar ineficientes, em caso de que sejam feitas sem um suporte das tecnologias Machine Learning.

Após o treinamento incial de um aplicativo ou software de Machine Learning ele poderá ser usado em tempo real para aprender sozinho com os dados apresentando maior precisão nos resultados com o passar do tempo.

Como Big Data e Machine Learning se associam?

Para trabalhar com o sistema de aprendizado de máquina é necessário utilizar um certo conjunto de dados.
O Big Data permite que os dados sejam virtualizados para que possam ser armazenados da maneira mais eficiente e econômica, seja on premises ou na cloud. Além da eficiência o Big Data também auxilia na melhoria da velocidade e confiabilidade da rede, removendo outras limitações físicas associadas ao gerenciamento de dados em grande quantidade.

Apesar das vantagens oferecidas no processo, uma empresa não necessita ter Big Data para trabalhar com Machine Learning.

Entenda mais:

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Usando machine learning para negócios

Ajustando às necessidades empresariais
O machine learning oferece valor potencial para as empresas que tentam alavancar grandes volumes de dados e as ajuda a entender melhor as sutis mudanças de comportamento, preferências ou satisfação do cliente. Os líderes de negócios estão começando a perceber que muitas coisas que acontecem em suas empresas e indústrias não podem ser compreendidas por meio de uma consulta. Não são as perguntas que você conhece, são os padrões ocultos e anomalias enterradas nos dados que podem ajudá-lo ou prejudicá-lo.

A vantagem do machine learning é que é possível alavancar algoritmos e modelos para prever resultados. É importante assegurar que os cientistas de dados que executam o trabalho estejam usando os algoritmos corretos, alimentando os dados mais adequados (que são precisos e limpos) e usando os melhores modelos de desempenho. Se todos esses elementos se unirem, será possível treinar continuamente o modelo e aprender com os resultados por meio dos dados. A automação desse processo de modelagem, o treinamento do modelo e o teste levam a previsões precisas para suportar mudanças nos negócios.

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Machine Learning mais a fundo

Abordagens de Machine Learning

Técnicas de machine learning são necessárias para melhorar a precisão dos modelos preditivos. Dependendo da natureza do problema dos negócios em questão, existem diferentes abordagens com base no tipo e no volume dos dados. Nesta seção, discutimos as categorias de machine learning.

Deep learning (ML / DL)

Deep learning é um método específico de aprendizado de máquina que incorpora redes neurais em camadas sucessivas para aprender com os dados de uma maneira iterativa.Deep learning é especialmente útil quando você está tentando aprender padrões de dados não estruturados.

Redes neurais complexas de Deep learning são projetadas para emular como o cérebro humano funciona, para que os computadores possam ser treinados para lidar com abstrações e problemas mal definidos. Redes neurais e deep learning são frequentemente usados em aplicativos de reconhecimento de imagem, fala e visão computacional.

Aprendizado por reforço

O aprendizado por reforço é um modelo de aprendizado comportamental. O algoritmo recebe feedback da análise de dados, orientando o usuário para o melhor resultado. O aprendizado de reforço difere de outros tipos de aprendizado supervisionado, porque o sistema não é treinado com o conjunto de dados de amostra. Em vez disso, o sistema aprende por meio de tentativa e erro. Portanto, uma sequência de decisões bem-sucedidas resultará no processo sendo reforçado, porque resolve melhor o problema em questão.

Aprendizado de máquina supervisionado

O aprendizado supervisionado geralmente começa com um conjunto estabelecido de dados e um certo entendimento de como esses dados são classificados. O aprendizado supervisionado destina-se a encontrar padrões em dados que possam ser aplicados em um processo analítico. Esses dados rotularam recursos que definem o significado dos dados.

Por exemplo, é possível criar um aplicativo de machine learning que distinga entre milhões de animais, com base em imagens e descrições escritas.

Aprendizado de máquina não supervisionado

O aprendizado não supervisionado é usado quando o problema requer uma grande quantia de dados não rotulados. Por exemplo, aplicativos de mídia social, como Twitter, Instagram e Snapchat, têm grandes quantias de dados não rotulados. Entender o significado por trás desses dados requer algoritmos que classificam os dados com base nos padrões ou clusters encontrados.

O aprendizado não supervisionado conduz um processo iterativo, analisando dados sem intervenção humana. É usado com tecnologia de detecção de spam por e-mail.

Há muitas variáveis em e-mails legítimos e de spam para um analista marcar um e-mail em massa não solicitado. Em vez disso, os classificadores de machine learning, baseados em cluster e associação, são aplicados para identificar e-mails indesejados.

Produtos de Inteligência Artificial

Watson aplicados ao Machine Learning

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Empresas que usam Machine Learning IBM

O Ahus obtém novos insights com o Watson Explorer para oferecer saúde de alta qualidade

O Akershus University Hospital (Ahus) está usando o Watson Explorer, junto com o parceiro Capgemini, para analisar milhares de relatórios de radiologia a fim de garantir que as equipes estejam seguindo as melhores práticas, ajudando a manter altos padrões de saúde.

A análise de conteúdo em tempo real ajuda as centrais de atendimento a atender os clientes com eficiência

A Mizuho Bank Ltd. impulsiona as interações com o cliente de forma eficaz e reduz o tempo de atendimento ao cliente com a ajuda dos recursos de processamento de linguagem natural em tempo real do IBM Watson Explorer.

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O que é Machine Learning e como utilizar? - IBM Brasil

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Entenda o conceito de Machine Learning, as formas de aprendizado, como ela se relaciona com Big Data e como utilizar essa tecnologia em empresas.

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O ábaco é um antigo instrumento utilizado para contagem e cálculo. Constituído por vários elementos (argolas, fichas, bolas, etc) que deslizam em hastes fixas, possibilita a realização de operações matemáticas. Ou seja, ao mover esses elementos, podemos somar, subtrair, multiplicar e dividir números.

A palavra ábaco vem do grego abakos e significa "tábua de cálculos". Com provável origem na Mesopotâmia há mais de 5500 anos a.C., o ábaco foi considerado como uma extensão do ato de se contar nos dedos. Foi se disseminando por toda a sociedade, com a mesma função, porém com nomenclaturas diferentes: por exemplo, no Japão era conhecido como soroban e na Rússia como tschoty.

Passando por diversos países, como China, Índia, Egito, Grécia, Itália, Japão e Rússia, foi sendo aperfeiçoado a cada geração, até chegarmos ao ábaco conhecido atualmente, que tem sido utilizado na educação básica para o ensino do sistema numérico e da aritmética. Ao se utilizar esse instrumento como auxílio na educação, é possível ter uma noção do grupo de 10, que constitui a base do nosso sistema numérico atual.

Atualmente, com toda a tecnologia existente, o ábaco foi abandonado em muitos lugares do mundo, mas ainda continua a ser usado por pessoas da China, do Japão e do Oriente Médio. Observe nas figuras abaixo diferentes tipos de ábacos:

Como referenciar: "História do ábaco" em Só Matemática. Virtuous Tecnologia da Informação, 1998-2025. Consultado em 09/04/2025 às 14:57. Disponível na Internet em https://www.somatematica.com.br/historia/abaco.php

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História da Matemática, Tópicos - História do ábaco