La Ley de Moore es una declaración de un hecho descrito en 1965 por Gordon Moore, uno de los fundadores de Intel. Esta observación se relacionó con el hecho de que cada año aproximadamente, el número de componentes en los circuitos integrados se ha duplicado. Diez años después, el mismo hombre introdujo una enmienda y afirmó que durante la próxima década, la densidad de empaquetamiento de los transistores se duplicará cada 2 años, al igual que su eficiencia. Como resultado, esta relación se ha conservado hasta el día de hoy, de ahí que se haya adoptado el término “ley de Moore”.
Durante la reciente GTC (GPU Technology Conference) en China, Jen-Hsun Huang, uno de los fundadores de NVIDIA y CEO de esta compañía desde hace mucho tiempo, afirmó que las GPU (procesadores gráficos) pronto reemplazarán a los procesadores ordinarios (CPU) en muchas aplicaciones. Probablemente no sea de extrañar que el jefe de la empresa de fabricación de GPU más grande del mundo declare tal hecho. Sin embargo, vale la pena considerarlo un poco más. El fin de la ley de Moore se ha anunciado varias veces antes, pero hasta ahora Intel ha logrado mantener esta dependencia con las generaciones posteriores de sus procesos tecnológicos. Sí, se puede notar cierta inhibición desde alrededor de 2012, es decir, desde 22 nm, pero a pesar de las dificultades iniciales, logramos cambiar a 14 nm. El año que viene, podemos esperar sistemas de 10 nm, y en el futuro todavía hay posibilidades de bajar a 5 nm. El único problema es que aunque Intel logra duplicar la densidad de transistores en la CPU cada 2 años, no está en línea con las ganancias de rendimiento. Éste es mucho más pequeño.
El fin de la ley de Moore es un hecho
Según Jen-Hsun Huang, incluso si la cantidad de transistores en la CPU aumenta en un promedio del 50% por año, su rendimiento al mismo tiempo aumenta hasta en un 10%. El problema aquí es la propia arquitectura, llegando lentamente a la pared. Sus capacidades están terminando, y la multiproceso de incluso las CPU más potentes del mercado no es rival para la GPU. Estos tienen incluso varios cientos de veces más unidades informáticas que pueden trabajar en paralelo. Tampoco es difícil darse cuenta de que los relojes de los procesadores prácticamente se han detenido durante varios años. Esto, combinado con la ausencia de cambios revolucionarios en la arquitectura, da como resultado un ligero aumento de la productividad. Así, tarde o temprano la ley de Moore dejará de funcionar, aunque, según previsiones recientes, no debería ocurrir antes de 2025.
GPU perfecta para IA y redes neuronales
El CEO de NVIDIA también dijo que las GPU se adaptan mejor a todo tipo de inteligencia artificial (IA) y aplicaciones de redes neuronales. Estas soluciones se utilizan, entre otras, en los coches Tesla. Hay una razón por la que el piloto automático de los modelos S, X y 3 funciona con el chip NVIDIA (GPGPU). Este procesador es responsable de procesar datos de muchos sensores a la vez y, en combinación con el software, permite una conducción casi autónoma. Sin embargo, estas no son las únicas aplicaciones, durante una conferencia en China, NVIDIA anunció oficialmente que sus soluciones de procesamiento de datos fueron utilizadas por las empresas de comercio electrónico más grandes del Reino Medio. Estamos hablando de gigantes como Alibaba, Baidu, Tencent, JD.com e iFLYTEK. Esto no es nada extraordinario, porque la GPU también usa Google en sus servidores. Además, según el Sr. Huang, la tecnología de NVIDIA es hasta cinco veces más barata en comparación con los procesadores tradicionales. Es por esta razón que espera que la GPU reemplace cada vez más a la CPU en el futuro.
No se preocupe, la CPU no va a ninguna parte
Sin embargo, vale la pena señalar que todas las cuestiones mencionadas se relacionan con el mercado profesional. Las CPU de nuestras computadoras domésticas, portátiles o tabletas no van a ninguna parte. En principio, dicha unidad es mucho más universal que la GPU y por el momento es difícil imaginar que la CPU desaparezca del PeCet.
