Clone Tetris: a Arquitetura MIPS com o Simulador MARS

Introdução à Arquitetura MIPS

A arquitetura MIPS (Microprocessor without Interlocked Pipeline Stages) é uma das mais emblemáticas no estudo de arquitetura de computadores. Desenvolvida como um processador do tipo RISC (Reduced Instruction Set Computer), o MIPS se destaca por sua simplicidade e eficiência, utilizando um conjunto reduzido de instruções que facilita o aprendizado e a implementação de programas em nível de hardware. Essa característica torna a arquitetura MIPS uma escolha popular em disciplinas de ciência da computação, especialmente para ensinar conceitos fundamentais de programação em linguagem de montagem (Assembly) e o funcionamento interno de processadores.

O simulador MARS (MIPS Assembler and Runtime Simulator), na sua versão 4.5, é uma ferramenta didática amplamente utilizada em universidades para simular a execução de programas escritos em MIPS Assembly. Ele permite aos estudantes visualizar o comportamento de um processador, desde a execução de instruções até a manipulação de registradores e memória. Este artigo explora o uso do MARS no contexto de um projeto prático: a implementação de um jogo simples inspirado no Tetris, desenvolvido com a ajuda da inteligência artificial Grok, criada pela xAI.

O Simulador MARS e a Linguagem MIPS Assembly

O MARS é um ambiente integrado que combina um editor de código, um assembler e um simulador de execução. Ele oferece uma interface visual que permite aos usuários acompanhar o fluxo de execução de um programa, observar mudanças nos registradores e na memória, e até mesmo visualizar o caminho percorrido pelas instruções no circuito do processador. Essa funcionalidade é particularmente útil para compreender os três tipos principais de instruções da arquitetura MIPS:

Tipo R (Register): Instruções que operam diretamente entre registradores, como add (adição), sub (subtração), and (operação lógica AND) e or (operação lógica OR). Essas instruções são rápidas, pois trabalham com dados já armazenados nos registradores do processador.

Tipo I (Immediate): Instruções que utilizam valores imediatos (constantes), operações de memória ou desvios condicionais, como addi (adição com imediato), lw (load word, carrega palavra da memória) e beq (branch equal, desvio se igual).

Tipo J (Jump): Instruções de saltos e chamadas de função, como j (jump, salto incondicional) e jal (jump and link, salto com vínculo para retorno).

No MARS, essas instruções podem ser visualizadas em ação, com destaque para os registradores sendo carregados (em verde) e os caminhos de dados ativados durante a execução. A interface do simulador exibe o código, os labels (apelidos para endereços de memória usados em saltos) e a memória de dados, proporcionando uma experiência prática e interativa.

O Projeto: Um Jogo Simples em MIPS Assembly

O projeto descrito neste artigo (veja o link ao final) envolveu a criação de um jogo didático inspirado no Tetris, implementado em MIPS Assembly com o auxílio da inteligência artificial Grok. O Tetris, criado em 1984 pelo programador russo Alexey Pajitnov, é um jogo de quebra-cabeça onde peças geométricas (tetriminos) caem do topo da tela, e o jogador deve organizá-las para formar linhas horizontais completas, que desaparecem e aumentam a pontuação. O jogo termina quando as peças se acumulam até o topo da tela. A implementação em Assembly foi projetada para ser simples e didática, evitando a complexidade de uma versão completa do Tetris, mas ainda capturando a essência do jogo.

O desenvolvimento do código envolveu um processo iterativo de várias horas, com múltiplas solicitações de ajustes e correções feitas à IA Grok. O resultado foi um código funcional, comentado linha a linha, que foi compartilhado em um repositório no GitHub. A escolha do Tetris como exemplo didático reflete sua simplicidade e apelo universal, além de ser um desafio interessante para implementação em uma linguagem de baixo nível como Assembly.

O Papel da Inteligência Artificial no Desenvolvimento

A inteligência artificial Grok, acessada por meio da plataforma xAI, desempenhou um papel crucial na criação do código. Como o autor do projeto não dominava a programação em Assembly, Grok foi utilizada para:

Gerar o código inicial: A IA produziu a primeira versão do código com base em especificações fornecidas, como a criação de um jogo simples em MIPS Assembly.

Depuração: Quando erros ou travamentos ocorriam, o autor informava os problemas à IA, que sugeria correções. Linhas de depuração (debug lines) foram adicionadas para exibir valores de variáveis em momentos críticos, ajudando a identificar falhas.

Comentários explicativos: Grok foi solicitada a comentar cada linha do código, explicando sua função dentro do contexto do programa. Isso é especialmente útil para iniciantes, pois facilita a compreensão do fluxo do programa.

Otimização: Ajustes foram feitos para melhorar a experiência do jogo, como aumentar a altura de queda das peças, ajustar a velocidade de aparecimento e otimizar o uso da janela do simulador.

O processo de interação com a IA foi longo, consumindo aproximadamente cinco horas e uma quantidade significativa de tokens (créditos da plataforma xAI). A abordagem iterativa, com idas e vindas entre o autor e a IA, demonstra como ferramentas modernas de inteligência artificial podem acelerar o aprendizado e o desenvolvimento em linguagens complexas.

O Processo de Criação e Depuração

O desenvolvimento do jogo seguiu estas etapas principais:

Especificação inicial: O autor solicitou a Grok que criasse um jogo simples em MIPS Assembly, inspirado no Tetris, com o objetivo de ser didático e executável no MARS.

Geração e teste inicial: A IA forneceu uma primeira versão do código, que foi testada no simulador MARS. Bugs iniciais, como travamentos ou comportamentos inesperados, foram identificados.

Iterações de depuração: O autor reportava erros à IA, muitas vezes incluindo saídas de depuração (valores de variáveis ou estados do simulador). A IA sugeria ajustes, como correções em loops, condições de desvio ou manipulação de registradores.

Adição de comentários: Para fins didáticos, cada linha do código foi comentada, explicando sua função. Isso foi essencial para tornar o projeto acessível a outros estudantes.

Otimização final: Após alcançar uma versão funcional, ajustes foram feitos para melhorar a jogabilidade, como alterar a velocidade das peças ou o tamanho da área de jogo.

O código final, disponível no GitHub, é um exemplo prático de como combinar ferramentas modernas (IA) com plataformas didáticas (MARS) para criar projetos educacionais em ciência da computação.

Por que MIPS e MARS?

A escolha da arquitetura MIPS e do simulador MARS para este projeto é justificada por vários fatores:

Simplicidade da arquitetura RISC: O conjunto reduzido de instruções do MIPS facilita o aprendizado em comparação com arquiteturas CISC (Complex Instruction Set Computer), como x86.

Ferramenta didática robusta: O MARS oferece uma interface visual que ajuda os estudantes a entenderem o funcionamento interno de um processador, desde o carregamento de registradores até a execução de instruções.

Relevância acadêmica: O MIPS é amplamente abordado em livros clássicos de arquitetura de computadores, como Computer Organization and Design de David A. Patterson e John L. Hennessy, frequentemente usado em conjunto com o MARS.

Acessibilidade: O MARS é gratuito e fácil de usar, tornando-o acessível para estudantes e professores.

Lições Aprendidas e Perspectivas Futuras

O projeto demonstrou que a combinação de ferramentas de IA, como Grok, com simuladores didáticos, como o MARS, pode transformar o aprendizado de conceitos complexos como programação em Assembly. Algumas lições importantes incluem:

Aprendizado iterativo: A programação em Assembly exige paciência e iterações. A IA ajudou a acelerar esse processo, mas o entendimento humano ainda é essencial para interpretar e validar os resultados.

Importância da depuração: Linhas de depuração e comentários detalhados são cruciais para compreender e corrigir erros em linguagens de baixo nível.

Potencial da IA no ensino: Ferramentas como Grok podem atuar como tutores virtuais, fornecendo código, explicações e correções em tempo real, mesmo para linguagens desafiadoras.

Para o futuro, o autor planeja criar uma continuação do projeto, explorando o código linha a linha em conjunto com um livro didático (como o de Patterson) e o simulador MARS. Essa abordagem permitirá um estudo mais profundo do funcionamento de cada instrução e sua correspondência com os circuitos do processador.

Conclusão

A arquitetura MIPS, combinada com o simulador MARS, oferece uma plataforma poderosa para o ensino de arquitetura de computadores. A implementação de um jogo simples em MIPS Assembly, com o suporte da inteligência artificial Grok, ilustra como ferramentas modernas podem facilitar o aprendizado de conceitos complexos. O processo iterativo de desenvolvimento, depuração e otimização destacado neste projeto é um exemplo prático de como estudantes e profissionais podem usar a tecnologia para explorar novas linguagens e arquiteturas. O código resultante, disponível no GitHub, serve como um recurso valioso para outros aprendizes, enquanto a experiência compartilhada reforça o potencial da IA como aliada no ensino de ciência da computação.

Para aqueles interessados em replicar ou expandir este projeto, recomenda-se explorar o MARS em conjunto com materiais didáticos e ferramentas de IA como o Grok. Com dedicação e as ferramentas certas, é possível transformar desafios técnicos em oportunidades de aprendizado.

Fonte

Este artigo e os códigos-fonte dos aplicativos mencionados foram escritos com o suporte de Grok, uma IA desenvolvida pela xAI, projetada para fornecer respostas precisas e úteis. Os experimentos foram criados em colaboração com Grok, garantindo precisão técnica e interatividade, conforme informa essa IA.