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Conheça a diferença entre os chips Snapdragon: 855, 865, 888, 8 Gen 1 e outros

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Conheça as linhas de chips da Qualcomm – Foto: Reprodução

Tecnologia IG – Os processadores da Qualcomm estão presentes na maioria dos smartphones Android — Snapdragon 732G, 888 e 680, por exemplo, podem ser encontrados em diversos aparelhos. Com seus chips, a fabricante americana abrange desde celulares topo de linha aos mais básicos. Ao longo dos anos, uma série de modelos foram apresentados e, para facilitar a compreensão do público, a empresa começou a separá-los por séries. Abaixo, explicamos a diferença entre os chips Snapdragon.

Série Snapdragon 800

Snapdragon 8 Gen 1

A série Snapdragon 800 é voltada para quem procura os melhores processadores da Qualcomm. Atualmente, o modelo mais poderoso é o Snapdragon 8 Gen 1. Construído no processo de 4 nanômetros, que garante 20% mais desempenho e 30% menos consumo de energia que a geração anterior (Snapdragon 888), esse chip entrega suporte a gravação em 8K com HDR e 5G de 10 Gb/s (gigabits por segundo), desde que a operadora suporte toda essa banda.

Ainda há poucos smartphones com o Snapdragon 8 Gen 1 disponíveis no mercado. No entanto, a tendência é que esse componente equipe os principais modelos topo de linha de 2022.

  • Data de lançamento: novembro de 2021;
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 3,0 GHz;
  • Modelos lançados com o chip: Xiaomi 12.

Snapdragon 888

Outro chip de alto desempenho é o Snapdragon 888. Algumas das tecnologias oferecidas por ele incluem: processador de sinal de imagem (ISP) triplo, que melhora o desempenho das câmeras em 35%, GPU com até 35% mais rapidez na renderização de gráficos e chip Hexagon 780 dedicado a inteligência artificial.

  • Data de lançamento: dezembro de 2020;
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 2,84 GHz;
  • Modelos lançados com o chip: Galaxy S21 (EUA), Xiaomi Mi 11 e OnePlus 9.

Snapdragon 855 e 865

Voltando no tempo, temos o Snapdragon 855 e 865. Apesar de não serem novos, eles ainda oferecem um desempenho aceitável e tecnologias interessantes. O 855 traz um núcleo prime de 2,84 GHz para tarefas extremas e motor de inteligência artificial que consegue atingir 7 trilhões de operações por segundo. Já no 865, a Qualcomm inseriu suporte a câmeras de 200 MP e gravação em 4K com HDR e Dolby Vision.

  • Data de lançamento: dezembro de 2018 (855) e dezembro de 2019 (865);
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 2,84 GHz;
  • Modelos lançados com o chip: Zenfone 6, Galaxy Note 10+ (EUA), Galaxy S20 FE e Poco F2 Pro.

Série Snapdragon 700

Snapdragon 780G

A série Snapdragon 700 procura atender aqueles consumidores que buscam um intermediário premium. O modelo mais potente é o Snapdragon 780G. Esse chip é 40% mais rápido em relação ao Snapdragon 765G, entrega um motor de inteligência artificial Hexagon 770, que pode realizar 12 trilhões de operações por segundo, e traz suporte a gravação de vídeos com HDR10+.

  • Data de lançamento: março de 2021;
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 2,4 GHz;
  • Modelos lançados com o chip: Xiaomi Mi 11 Lite 5G.
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Snapdragon 778G

O Snapdragon 778G é outro destaque da série. Ele traz características do 780G, como processador de sinal de imagem (ISP) Spectra 570, que permite capturar imagens de três câmeras simultaneamente para gravação de vídeo, suporte a telas de 144 Hz e 5G em taxas de até 3,3 Gb/s (gigabits por segundo). A maior diferença entre os dois chips aparece no processo de fabricação: o Snapdragon 780G tem tecnologia de 5 nanômetros; o Snapdragon 778G, de 6 nanômetros.

  • Data de lançamento: maio de 2021;
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 2,4 GHz;
  • Modelos lançados com o chip: Galaxy M52 5G, Galaxy A52s 5G e Motorola Edge 20.

Snapdragon 732G

No segundo semestre de 2020, a Qualcomm oficializou o Snapdragon 732G para atender ao segmento de usuários que priorizam o celular para jogar. Com clock máximo de 2,3 GHz e GPU com frequência incrementada, o chip também faz parte do programa Snapdragon Elite Gaming, que adiciona recursos para jogos, como controle de latência e otimização de áudio para fones Bluetooth.

  • Data de lançamento: agosto de 2020;
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 2,3 GHz;
  • Modelos lançados com o chip: Poco X3 NFC, Moto G60 e Redmi Note 10 Pro.

Snapdragon 765 e 765G

Outros dois processadores que chamaram a atenção do público foram o Snapdragon 765 e 765G, primeiros chips 5G intermediários da Qualcomm. Ambos oferecem suporte a velocidades de até 3,7 Gb/s nas redes de quinta geração. Assim como outros modelos com “G” no final, o 765G também entrega otimizações e tecnologias voltadas para jogos.

  • Data de lançamento: dezembro de 2019;
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 2,3 GHz (765) e 2,4 GHz (765G);
  • Modelos lançados com o chip: LG Velvet 5G, Motorola Edge, Moto G 5G Plus.

Série Snapdragon 600

Snapdragon 695

A série Snapdragon 600 desce alguns “degraus” para focar em custo-benefício, mas mantendo um bom desempenho. No momento, o Snapdragon 695 é o chip mais competente, oferecendo um desempenho gráfico até 30% maior e até 15% mais performance de CPU em relação ao Snapdragon 690. Ele ainda traz suporte a câmeras de 108 MP e compatibilidade com redes 5G.

  • Data de lançamento: outubro de 2021;
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 2,2 GHz;
  • Modelos lançados com o chip: Moto G71 5G e Redmi Note 11 Pro 5G.

Snapdragon 680

No evento do Snapdragon 695, a Qualcomm também apresentou o Snapdragon 680. Ao contrário do irmão mais “parrudo”, essa versão não traz 5G. No entanto, ela aposta em uma construção de 6 nanômetros, que garante mais desempenho e economia de energia, e em um processador de sinal de imagem (ISP) triplo para melhorar a captura de imagens em ambientes com baixa iluminação através de inteligência artificial.

  • Data de lançamento: outubro de 2021;
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 2,4 GHz;
  • Modelos lançados com o chip: Redmi Note 11 e Realme 9i.
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Snapdragon 670 e 675

O Snapdragon 670 e 675 não são mais usados em novos celulares. No entanto, eles se destacaram por compartilhar muitas das características dos primeiros chips da série 700, como núcleos Cortex-A76, suporte a câmeras de 48 MP e gravação em 4K, tecnologias que hoje não surpreendem, mas que eram interessantes para a época.

  • Data de lançamento: agosto de 2018 (670) e outubro de 2018 (675);
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 2,0 GHz;
  • Modelos lançados com o chip: Galaxy A70, Moto Z4 e Google Pixel 3a.

Série Snapdragon 400

Snapdragon 480

A série Snapdragon 400 entrega chips voltados para smartphones mais básicos. O Snapdragon 480 é o primeiro processador 5G da série. O modem que habilita a conexão é o mesmo do Snapdragon 690, sendo compatível com os padrões mmWave e sub-6 GHz. Além disso, ele também traz suporte a telas de 120 Hz e câmeras de 64 MP.

  • Data de lançamento: janeiro de 2021;
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 2,0 GHz;
  • Modelos lançados com o chip: Moto G50 e Nokia G50.

Snapdragon 460

O Snapdragon 460 foi o primeiro chip com núcleos Kryo da série. O modelo trouxe um aumento de 70% no desempenho da CPU e 60% na performance gráfica quando comparado ao antecessor (Snapdragon 450). Outras características incluem: Bluetooth 5.1, áudio aptX Adaptive e Wi-Fi 6.

  • Data de lançamento: janeiro de 2020;
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 1,8 GHz;
  • Modelos lançados com o chip: Moto G10, Nokia 3.4 e Realme C17.

Snapdragon 450 e 439

A Qualcomm também oficializou o Snapdragon 450 e 439, principais chips da série até 2019. Esse último chegou ao mercado com oito núcleos Cortex-A53, modem LTE Snapdragon X6, suporte a câmeras de até 21 MP e gravação em Full HD.

  • Data de lançamento: junho de 2017 (450) e junho de 2018 (439);
  • Quantidade de núcleos: 8;
  • Frequência máxima: 1,8 GHz;
  • Modelos lançados com o chip: Galaxy A01, Redmi 8, Galaxy A11 e Redmi 5.

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Cientistas criam cérebro de gamer em laboratório: Conectar um cérebro a um computador

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Ligar um cérebro a um computador é complicado, então que tal construir um mini-cérebro biológico em um chip? Foto: reprodução

Tecnologia IG – Conectar um cérebro com um computador a princípio não é complicado. Você está fazendo isso neste exato momento. O que complica é a conexão direta, que fora experimentos muito específicos, ainda é exclusiva da ficção científica, mas um grupo resolveu apostar em uma abordagem diferente.

Na ficção, existem várias formas de criar uma interface entre cérebros e computadores. Em Robocop, por exemplo, um cérebro inteiro é transferido, criando um ciborgue, um corpo robótico comandado por um cérebro biológico.

Essa, de longe, é a forma mais complicada. Não só temos que criar interfaces para todos os sentidos e sistemas motores, como temos que criar um corpo artificial capaz de manter um cérebro funcionando e alimentado. No final, não há nada que justifique esse tipo de intervenção, faz mais sentido usar um capacete de realidade virtual e comandar um drone remotamente.

Outros métodos envolvem interfaces mais simples, e estamos avançando. Já temos cegos com implantes capazes de identificar quase 100 pixels, em um caso uma paciente cega foi capaz de diferenciar letras, incluindo maiúsculas e minúsculas.

Implantes cocleares para surdos são algo tão corriqueiro que tornam a Mulher Biônica obsoleta, muitas próteses usam sinais neurais enviados para os músculos remanescentes e os traduzem em movimentos das partes mecânicas.

Veja o Vídeo: 

Outra técnica consiste em implantar sensores diretamente no cérebro de pacientes, estudar os sinais e usando Inteligência Artificial e a boa e velha força bruta, extrair sentido deles, o suficiente para mover um cursor e uma tela.

A Neuralink, empresa de Elon Musk que pesquisa esse tipo de implante, conseguiu ensinar macacos a jogar Pong, usando apenas seus implantes cerebrais, mas há uma área mais fascinante ainda, que descarta o cérebro como um todo e trabalha com partes.

Existem toneladas de considerações éticas e filosóficas de usar um cérebro inteiro para auxiliar em trabalhos computacionais, ou patrulhar Delta City. Claro, podemos usar cérebros de formigas ou algo assim, mas se quisermos versatilidade, no mínimo precisamos de um macaquinho, e os comitês de Ética não gostam da idéia.
Então, que tal quebrar o problema computacional em partes mais manejáveis? Digamos que você precisa de um algoritmo de detecção de movimento. Pode pegar a parte do cérebro de uma águia responsável por isso, e inserir no seu sistema.

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Como fazer isso, ainda é um mistério, mas estamos aprendendo a criar esse tipo de interface, máquina-cérebro, e o exemplo mais recente foi obra de Brett J. Kagan e vários outros cientistas de sua equipe do Cortical Labs, uma startup que pesquisa interfaces máquina-cérebro.

No papel de título In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world (cuidado, PDF), eles descrevem como conseguiram interfacear um mini-cérebro, que chamam de DishBrain, com um conjunto de sensores.

Veja o Vídeo: 

O tal cérebro é uma cultura de neurônios de duas fontes principais: fetos de ratos, e células-tronco humanas. Cada um é composto de poucas centenas de milhares de neurônios, sendo posicionados em uma solução de nutrientes, em cima de uma base de sensores de silício.

Os cientistas partiram do princípio que esse tipo de cérebro apresenta capacidade de auto-organização, e com o tempo os neurônios cresceram e criaram conexões complexas entre si. Também foi usada a premissa de que neurônios conectados gostam de receber estímulos, então os eletrodos foram usados para introduzir sinais externos ao cérebro miniatura.

A placa de Silício usando tecnologia CMOS tem 26 mil eletrodos de platina, ela consegue gravar sinais de até 1024 eletrodos simultâneos, a uma freqüência de 40KHz, e envia sinais para 32 ao mesmo tempo.

Essa capacidade de ler sinais e enviar feedback ao cérebro é essencial para a parte do projeto onde sinais específicos são apresentados, e a resposta do cérebro tem resultados positivos ou negativos. Mais ou menos assim: se o cérebro no chip reagiu da forma desejada, ele recebe um estímulo, do contrário, nada.

Com essa estrutura básica, os cientistas codificaram um jogo de PONG, no qual o cérebro receberia os inputs da raquete, bem como sinais de posição e velocidade da bola. Com o tempo, o cérebro aprendeu que movimentar a raquete e interceptar a bola gerava feedback positivo.

O tempo de aprendizado foi em média de 15 minutos. Os cérebros feitos de neurônios humanos formaram conexões mais complexas e aprenderam bem mais rápido que os que usavam células de ratos.

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Comparando com inteligência artificial em software, computadores (ainda) são mais eficazes e jogam Pong com mais eficiência, mas os cérebros biológicos em chips aprenderam as regras do jogo mais rápido que os algoritmos em software.

Veja o Vídeo: 

É um belo exemplo de caixa-preta, nós não sabemos como os neurônios se interconectam, não sabemos os detalhes mais básicos de como aprendem, mas conseguimos usá-los para algo tecnicamente complexo, ao menos no que dá pra chamar um cérebro de gamer de complexo.

Esse tipo de pesquisa ainda é bem preliminar, mas é inevitável que tarefas mais complexas sejam testadas. Talvez já estejamos quase no ponto de emular uma pesquisa da Segunda Guerra Mundial, quando cientistas tentaram colocar pombos em bombas, e treiná-los para manter a bomba planando na trajetória correta até atingir um navio inimigo.

O Projeto Pombo foi cancelado em 1944, revivido depois da Guerra e a Marinha dos EUA insistiu e investiu até 1953, quando percebeu que era uma coisa idiota.

Já uma bolota de gosma num jarro de solução nutriente, cujo único objetivo na vida seja identificar um navio inimigo e manter a trajetória até atingi-lo, isso faz muito mais sentido, ainda mais se pensarmos que essa bolota será imune a interferências externas, nem precisará de lasers ou GPS.

A mídia está dizendo que os tais cérebros são sencientes, pois reagem a estímulos do meio-ambiente, mas isso é bobagem. Não há como insinuar que há qualquer inteligência real ali, não há complexidade suficiente. A grande questão ética será decidir qual a massa crítica de neurônios para o surgimento da consciência, para que o cérebro perceba a própria existência, mas sendo realistas, ainda estamos décadas antes disso ser um problema.

Quando um cérebro em chip for capaz de um “penso, logo existo”, ele já vai estar jogando Crysis, que como todos sabemos está bem longe do Pong.

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