Ahogy a Moore-törvény lelassul, a csúcskategóriás alkalmazások érezhetik a hatást - figyelmeztet az MIT tudósa
"A Moore-törvényből származó előnyök olyan nagyok voltak, hogy sok alkalmazási területen az innováció más forrásai nem lesznek képesek kompenzálni."
A számítási teljesítmény évtizedek óta következetesen követi a Moore-törvényt, amely előírja, hogy a számítógép feldolgozási teljesítménye körülbelül kétévente megduplázódik. Az utóbbi időben azonban úgy tűnik, hogy a teljesítmény növekedése lelassult - a processzorok egyszerűen nem tudnak sűrűbben összecsomagolódni, mint most. Lehet, hogy a kvantumszámítástechnika a jövőben ismét felgyorsítja a dolgokat, de addig is veszélybe kerülhet az egyre kifinomultabb alkalmazások támogatásának képessége.
Neil Thompson, az MIT kutatója a Számítástechnikai és Mesterséges Intelligencia Laboratóriumban (CSAIL) és a Sloan School of Managementben nemrégiben figyelmeztetett a Moore-törvény gyengülésére, és arra, hogy ez hogyan akadályozhatja az innovációt a kritikus területeken. "Már most is megnövekedett érdeklődést tapasztalunk a speciális számítógépes chipek tervezése iránt, hogy kompenzálják a Moore-törvény végét" - mondja. "De a probléma ezeknek a hatásoknak a nagysága. A Moore-törvényből származó előnyök olyan nagyok voltak, hogy sok alkalmazási területen az innováció más forrásai nem lesznek képesek kompenzálni." Azok a területek, amelyek közvetlenebbül érezhetik a ropogást, magukban foglalják a nagy számítási lehetőségeket, például az időjárás-előrejelzést, az olajkutatást és a fehérjehajtogatást a gyógyszerkutatáshoz.
Míg a nagy, számropogós rendszerek elsőként érzik a feldolgozási teljesítmény csökkenő növekedésének hatásait, a hatások végül átszivároghatnak a gyakrabban használt rendszerekre, amelyek szintén éhesek a megnövelt feldolgozási teljesítményre az analitikai intenzív alkalmazások, például a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a mély tanulás növekvő stabilitásához. Ezek függhetnek a hatalmas felhőalapú szolgáltatásoktól vagy a nagy teljesítményű peremeszközöktől.
A mai digitális gazdaságban minden figyelem azokra az alkalmazásokra irányul, amelyek villámgyors betekintést és képességeket nyújtanak a felhasználóknak vagy ügyfeleknek szerte a világon. De amit gyakran elfelejtenek, az az alatta lévő hardver, amely mindezt lehetővé teszi.
Az iparág vezetői félelemmel várták a Moore-törvény lehetséges lassulását. "Sokkal nehezebb lépést tartani Moore törvényével, mint valaha" - jegyezte meg Lieven Eeckhout az IEEE Computer Journalban néhány évvel ezelőtt. "És talán egy bizonyos ponton a vállalatoknak el kell kezdeniük visszaszorítani a következő generációs tranzisztoros technológiákat." Bár a hatás nem lesz olyan élesen érezhető a számítási skála alsó végén, például a fogyasztói alkalmazásoknál, mélyreható hatással van a csúcskategóriás számítástechnikai és adatközpont-képességekre - mondta Eeckhout.
A feldolgozási teljesítmény lassuló növekedésének következményei "meglehetősen aggasztóak" - mondja Thompson. "A számítástechnika fejlődésével jobb időjárás-előrejelzést és más vizsgált területeket is javít, de számtalan más területet is javít, amelyeket nem mértünk, de amelyek mégis gazdaságunk és társadalmunk kritikus részei. Ha ez a javulási motor lelassul, az azt jelenti, hogy ezek a mellékhatások is lelassulnak."
A szoftverfejlesztők az évek során hozzászoktak a feldolgozási teljesítmény folyamatos gyors növekedéséhez, és az ilyen teljesítménynövekedés köré tervezték az alkalmazásokat. Thompson kutatása azt mutatja, hogy az alkalmazások fejlesztése elsősorban az új processzorok előnyeinek köszönhető - becslése szerint a csúcskategóriás számítástechnikai területeken elért fejlesztések 49-94 százaléka közvetlenül a számítási teljesítmény növekedésének tulajdonítható.
"Ez nem arról szól, hogy valaki csak vesz egy régi programot, és egy gyorsabb számítógépre helyezi; ehelyett a felhasználóknak folyamatosan át kell tervezniük algoritmusaikat, hogy kihasználják a számítógép 10-100-szor nagyobb teljesítményét" - mondja. "Még mindig sok emberi találékonyságot kell fordítani a teljesítmény javítására, de eredményeink azt mutatják, hogy ennek a találékonyságnak a nagy része arra összpontosít, hogyan lehet kihasználni az egyre erősebb számítástechnikai motorokat."
Például "az időjárás-előrejelzéssel azt találtuk, hogy billiószorosára nőtt az ezekhez a modellekhez felhasznált számítási teljesítmény" - mutat rá Thompson. "Ez perspektívába helyezi, hogy mennyivel nőtt a számítási teljesítmény, és azt is, hogyan használtuk ki."