Reevaluación de la ley de Moore a través de la densidad de chips

Investigadores de la Universidad Rockefeller han arrojado nueva luz sobre la Ley de Moore, quizás la predicción tecnológica más famosa del mundo, de que la densidad de chips, o la cantidad de componentes en un circuito integrado, se duplicaría cada dos años.

El estudio publicado por MÁS UNO revela un patrón de onda histórico más matizado al aumento de la densidad de transistores en los chips de silicio que hacen que las computadoras y otros dispositivos de alta tecnología sean cada vez más rápidos y potentes.

De hecho, desde 1959, ha habido seis oleadas de tales mejoras, cada una de las cuales duró unos seis años, durante cada una de las cuales la densidad de transistores por chip aumentó al menos 10 veces, según el artículo «Ley de Moore revisada a través de Intel Chip Density». » El documento se basa en un estudio anterior de chips DRAM. como organismos modelo para el estudio de la evolución tecnológica.

El nuevo trabajo aclaró los arcos del patrón de onda al adoptar una perspectiva novedosa sobre la densidad de chips, teniendo en cuenta el tamaño cambiante de los chips utilizados en Fairchild Semiconductor International e Intel Processors a partir de 1959.

Después de cada episodio de ola de crecimiento de seis años, siguieron aproximadamente tres años de crecimiento insignificante, según los autores Jesse Ausubel y David Burg del Programa para el Medio Ambiente Humano (PHE) en la Universidad Rockefeller, Nueva York.

El próximo brote de crecimiento en la miniaturización de transistores y la capacidad de computación está atrasado, dicen.

Y será atraído por la demanda de, por ejemplo, tecnologías de inteligencia artificial ávidas de datos como reconocimiento facial, redes y equipos celulares 5G, automóviles autónomos e innovaciones de alta tecnología similares que requieren una velocidad de procesamiento y una capacidad de computación cada vez mayores.

Una empresa de nueva creación, Cerebras, ha promocionado el chip más grande jamás construido, Wafer-Scale Engine, 56 veces el tamaño de la unidad de procesamiento gráfico (GPU) más grande, que ha dominado las plataformas informáticas para inteligencia artificial y aprendizaje automático.

«El chip a escala de oblea tiene 1,2 billones de transistores, incorpora 400.000 núcleos optimizados para IA (78 veces más que la GPU más grande) y tiene 3.000 veces más memoria en el chip».

Sin embargo, el final de la era de los chips de silicio está a la vista, con solo uno o dos pulsos de silicio restantes antes de que los avances adicionales se vuelvan exponencialmente más difíciles debido a las realidades físicas y las limitaciones económicas, dicen.

El crecimiento continuo de la industria informática dependerá de innovaciones miniaturizadas como los nanotransistores, los transistores de un solo átomo y la computación cuántica.

En 2019, señala el documento, la empresa matriz de Google, Alphabet, reclamó un gran avance en la computación cuántica con un procesador de supercomputación programable llamado «Sycamore» que utiliza qubits superconductores programables.

«El ejemplo de evaluación comparativa publicado informó que en unos 200 segundos Sycamore completó una tarea que llevaría a una supercomputadora actual de última generación alrededor de 10.000 años».

Ausubel, director de PHE, dice: «Hemos subido seis veces a valles más altos de silicio y sustratos similares, pero es posible que estemos saliendo de los valles de silicio en busca de paisajes de otros materiales y procesos».

«Los Jardines Qubit pueden esperar al final del ascenso actual».

El título del artículo se refiere a la famosa observación de 1965 de Gordon Moore de que el número de transistores en los microchips crece exponencialmente, duplicándose cada 12-24 meses (Ley de Moore).

Sin embargo, el análisis de la densidad de transistores reveló un patrón más complejo de ondas de crecimiento en serie con cada fase tecnológica que dura alrededor de nueve años en total antes de la saturación y el reemplazo por una nueva.

El Dr. Burg, también afiliado al Tel Hai College, Israel, dice que el nuevo trabajo revela importantes sutilezas dentro de un fenómeno tecnológico que ha impulsado el progreso mundial durante dos generaciones.

El trabajo se basó en modelos desarrollados para el estudio del crecimiento con retroalimentación compleja que conduce a limitaciones en la densidad utilizadas anteriormente en dicha investigación, agrega, y muestra su poder para iluminar la compleja evolución de diversas maquinarias.