MIT bilim adamı, Moore Yasası yavaşladıkça, üst düzey uygulamaların etkisini hissedebileceği konusunda uyarıyor
"Moore Yasası'ndan elde edilen kazanımlar o kadar büyüktü ki, birçok uygulama alanında, diğer inovasyon kaynakları telafi edemeyecek."
Onlarca yıldır, bilgi işlem gücü, bilgisayar işlem gücünün yaklaşık her iki yılda bir iki katına çıkmasını şart koşan Moore Yasasını tutarlı bir şekilde takip etti. Ancak son zamanlarda, güç büyümesinin yavaşladığı görülüyor - işlemciler şu anda olduğundan daha yoğun bir şekilde paketlenemiyor. Belki de kuantum hesaplama gelecekteki bir zamanda işleri tekrar hızlandıracaktır, ancak o zamana kadar giderek daha karmaşık uygulamaları destekleme yeteneği risk altında olabilir.
Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL) ve Sloan School of Management'ta MIT araştırma bilimcisi olan Neil Thompson, kısa süre önce Moore Yasası'nın zayıflaması ve kritik alanlarda yeniliği nasıl engelleyebileceği konusunda bir uyarıda bulundu . "Moore Yasası'nın sona ermesini telafi etmenin bir yolu olarak özel bilgisayar çipleri tasarlamaya olan ilginin arttığını görüyoruz" diyor. "Ancak sorun, bu etkilerin büyüklüğüdür. Moore Yasası'ndan elde edilen kazanımlar o kadar büyüktü ki, birçok uygulama alanında, diğer inovasyon kaynakları telafi edemeyecekti. Çatırtıyı daha hızlı hissedebilecek alanlar arasında hava tahmini, petrol arama ve ilaç keşfi için protein katlama gibi yüksek hesaplama uygulamaları yer alıyor.
Büyük, sayıları birbirine bağlayan sistemler, işlem gücündeki azalan büyümenin etkilerini ilk hissedenler olsa da, etkiler sonunda yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi analitik yoğun uygulamaların giderek artan bir kararlılığı için gelişmiş işlem gücüne aç olan daha yaygın olarak kullanılan sistemlere filtrelenebilir. Bunlar, büyük bulut tabanlı hizmetlere veya yüksek güçlü uç cihazlara bağlı olabilir.
Günümüzün dijital ekonomisinde, tüm dikkatler, dünyanın dört bir yanındaki kullanıcılara veya müşterilere baş döndürücü hızlarda içgörüler ve yetenekler sunabilen uygulamalar üzerindedir. Ancak çoğu zaman unutulan şey, her şeyi mümkün kılan altındaki donanımdır.
Endüstri liderleri, Moore Yasası'nın potansiyel yavaşlamasını korkuyla bekliyorlar. Lieven Eeckhout , birkaç yıl önce IEEE'nin Computer Journal'ında "Moore yasasına ayak uydurmak her zamankinden çok daha zor hale geldi" dedi. "Ve belki de bir noktada şirketler yeni nesil transistör teknolojilerini geri itmeye başlamak zorunda kalacaklar." Eeckhout, etkinin, tüketici uygulamalarında olduğu gibi, bilgi işlem ölçeğinin alt ucunda o kadar keskin bir şekilde hissedilmeyecek olsa da, üst düzey bilgi işlem ve veri merkezi yetenekleri üzerinde derin bir etkisi olduğunu söyledi.
Thompson, yavaşlayan işlem gücü büyümesinin etkilerinin "oldukça endişe verici" olduğunu söylüyor. "Bilgi işlem geliştikçe, daha iyi hava tahmini ve çalıştığımız diğer alanları güçlendiriyor, ancak aynı zamanda ölçmediğimiz ancak yine de ekonomimizin ve toplumumuzun kritik parçaları olan sayısız diğer alanı da geliştiriyor. Bu iyileştirme motoru yavaşlarsa, tüm bu takip eden etkilerin de yavaşladığı anlamına gelir.
Yazılım yenilikçileri, yıllar içinde işlem gücünün sürekli hızlı büyümesine alışmış ve uygulamaları bu tür güç artışları etrafında tasarlamışlardır. Thompson'ın araştırması, uygulamalardaki gelişmelerin temel olarak yeni işlemcilerden yararlanabilmekten kaynaklandığını gösteriyor - üst düzey bilgi işlem alanlarındaki gelişmelerin yüzde 49 ila 94'ünün doğrudan bilgi işlem gücündeki büyümeye atfedilebileceğini tahmin ediyor.
"Bu, eski bir programı alıp daha hızlı bir bilgisayara koyan biri değil; Bunun yerine, kullanıcıların 10 veya 100 kat daha fazla bilgisayar gücünden yararlanmak için algoritmalarını sürekli olarak yeniden tasarlamaları gerekiyor" diyor. "Performansı artırmak için hala çok fazla insan zekası var, ancak sonuçlarımızın gösterdiği şey, bu yaratıcılığın çoğunun, her zamankinden daha güçlü bilgi işlem motorlarının nasıl kullanılacağına odaklandığıdır."
Örneğin, "hava tahmini ile, bu modeller için kullanılan bilgi işlem gücü miktarında trilyon kat artış olduğunu bulduk" diyor Thompson. "Bu, bilgi işlem gücünün ne kadar arttığını ve aynı zamanda onu nasıl kullandığımızı perspektife koyuyor."