W miarę jak prawo Moore'a zwalnia, zaawansowane aplikacje mogą odczuć ten efekt, ostrzega naukowiec z MIT
"Korzyści wynikające z prawa Moore'a były tak duże, że w wielu obszarach zastosowań inne źródła innowacji nie będą w stanie tego zrekompensować".
Przez dziesięciolecia moc obliczeniowa była konsekwentnie zgodna z prawem Moore'a, które stanowi, że moc obliczeniowa komputerów podwaja się mniej więcej co dwa lata. Ostatnio jednak wydaje się, że wzrost mocy zwalnia - procesory po prostu nie mogą być gęściej upakowane niż teraz. Być może w przyszłości obliczenia kwantowe ponownie przyspieszą ten proces, ale do tego czasu zdolność do obsługi coraz bardziej wyrafinowanych aplikacji może być zagrożona.
Neil Thompson, naukowiec z MIT z Laboratorium Informatyki i Sztucznej Inteligencji (CSAIL) oraz Sloan School of Management, ostrzegł niedawno przed zanikiem prawa Moore'a i tym, jak może ono hamować innowacje w krytycznych obszarach. "Już teraz obserwujemy wzrost zainteresowania projektowaniem specjalistycznych chipów komputerowych jako sposobu na zrekompensowanie końca prawa Moore'a" - mówi. "Problemem jest jednak skala tych efektów. Korzyści wynikające z prawa Moore'a były tak duże, że w wielu obszarach zastosowań inne źródła innowacji nie będą w stanie tego zrekompensować". Obszary, które mogą bardziej natychmiast odczuć kryzys, obejmują zastosowania o dużej mocy obliczeniowej, takie jak prognozowanie pogody, poszukiwanie ropy naftowej i zwijanie białek w celu odkrywania leków.
Podczas gdy duże, liczące się systemy są pierwszymi, które odczuwają skutki zmniejszającego się wzrostu mocy obliczeniowej, efekty te mogą ostatecznie przeniknąć do częściej używanych systemów, które są również głodne zwiększonej mocy obliczeniowej dla rosnącej stajni zastosowań intensywnie korzystających z analizy, takich jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie. Mogą one zależeć od ogromnych usług opartych na chmurze lub urządzeń brzegowych o dużej mocy.
W dzisiejszej gospodarce cyfrowej cała uwaga skupia się na aplikacjach, które mogą dostarczać użytkownikom i klientom na całym świecie informacje i możliwości z niesamowitą szybkością. Ale to, o czym często się zapomina, to sprzęt pod spodem, który sprawia, że to wszystko jest możliwe.
Liderzy branży z niepokojem przewidywali potencjalne spowolnienie prawa Moore'a. "Nadążanie za prawem Moore'a stało się o wiele trudniejsze niż kiedykolwiek wcześniej" - zauważył kilka lat temu Lieven Eeckhout w czasopiśmie IEEE's Computer Journal. "Być może w pewnym momencie firmy będą musiały zacząć wycofywać technologie tranzystorowe nowej generacji". Chociaż wpływ ten nie będzie odczuwalny tak dotkliwie na najniższym końcu skali obliczeniowej, takim jak aplikacje konsumenckie, ma on głęboki wpływ na możliwości zaawansowanych systemów obliczeniowych i centrów danych, powiedział Eeckhout.
Konsekwencje spowolnienia wzrostu mocy obliczeniowej "są dość niepokojące", mówi Thompson. "Wraz z poprawą jakości obliczeń, umożliwia one lepsze przewidywanie pogody i inne obszary, które badaliśmy, ale także poprawiają niezliczone inne obszary, których nie mierzyliśmy, a które mimo to są krytycznymi częściami naszej gospodarki i społeczeństwa. Jeśli ten silnik poprawy zwalnia, oznacza to, że wszystkie te efekty następcze również zwalniają".
Innowatorzy oprogramowania przyzwyczaili się do ciągłego, szybkiego wzrostu mocy obliczeniowej na przestrzeni lat i projektowali aplikacje z myślą o takim wzroście mocy. Badania Thompsona pokazują, że ulepszenia w aplikacjach wynikają głównie z możliwości korzystania z nowych procesorów - szacując, że od 49 do 94 procent ulepszeń w obszarach obliczeniowych high-end można bezpośrednio przypisać wzrostowi mocy obliczeniowej.
"To nie jest ktoś, kto po prostu bierze stary program i umieszcza go na szybszym komputerze; Zamiast tego użytkownicy muszą stale przeprojektowywać swoje algorytmy, aby wykorzystać 10 lub 100 razy większą moc obliczeniową" - mówi. "Nadal istnieje wiele ludzkiej pomysłowości, która musi zostać wykorzystana do poprawy wydajności, ale nasze wyniki pokazują, że duża część tej pomysłowości koncentruje się na tym, jak okiełznać coraz potężniejsze silniki obliczeniowe".
Na przykład "dzięki prognozowaniu pogody odkryliśmy, że nastąpił biliometryczny wzrost mocy obliczeniowej wykorzystywanej w tych modelach", podkreśla Thompson. "To pokazuje, jak bardzo wzrosła moc obliczeniowa, a także jak ją wykorzystaliśmy".