La muerte de la Ley de Moore finalmente empieza a apestar

Desde hace más de dos décadas hemos oído hablar de la muerte de la Ley de Moore . Era un principio del fallecido cofundador de Intel, Gordon Moore, que postulaba que el número de transistores en un chip se duplicaría aproximadamente cada dos años. En 2006, el propio Moore dijo que terminaría en la década de 2020. El profesor del MIT Charles Leiserson dijo que todo terminó en 2016 . El director ejecutivo de Nvidia la declaró muerta en 2022. El director ejecutivo de Intel afirmó lo contrario unos días después.

No hay duda de que el concepto de la Ley de Moore (o más bien la observación, para que no la tratemos como una ley de la física) ha dado lugar a una innovación increíble entre los procesadores de escritorio . Pero la muerte de la Ley de Moore no es un momento en el tiempo. Es un proceso lento y feo, y finalmente estamos viendo cómo se ve en la práctica.

Soluciones creativas

Tenemos dos generaciones completamente nuevas de AMD e Intel, ninguna de las cuales salió realmente airosa. Como puede leer en mi revisión del Core Ultra 9 285K , el último intento de Intel logra muchas hazañas impresionantes con su diseño radicalmente nuevo, pero aún no puede estar a la altura de la competencia. Y el Ryzen 9 9950X , aunque es una clara mejora con respecto a sus homólogos Zen 4, no ofrece las mejoras generacionales a las que nos hemos acostumbrado.

Considere esto: mirando Cinebench R23, el salto multinúcleo del Ryzen 9 5950X al Ryzen 9 7950X fue del 36%. ¿Entre el Ryzen 9 7950X y el Ryzen 9 9950X? 15%. Eso es menos de la mitad de la mejora en una generación. En Handbrake, el Ryzen 9 7950X aceleró la transcodificación en un 34% en comparación con el Ryzen 9 5950X. Con el Ryzen 9 9950X, la mejora se redujo a sólo el 13%.

Esta tampoco es sólo una generación extraña. Al observar el rendimiento de un solo núcleo de Core i9-101900K y Core i9-12900K , Intel obtuvo una mejora del 54%. Incluso comparando el Core i9-12900K, que en este momento tiene tres generaciones, con el último Core Ultra 9 285K, vemos solo una mejora del 20%. Peor aún, la nueva serie Core Ultra de Intel muestra resultados extrañamente altos en Cinebench, y si pasas a otras aplicaciones, puedes ver algunas regresiones en comparación con una o dos generaciones atrás.

Incluso en tan solo unos pocos años, el ritmo de mejora del rendimiento se ha ralentizado considerablemente. La Ley de Moore no habla directamente de mejoras en el rendimiento; simplemente se refiere al número de transistores en un chip. Pero eso tiene claras implicaciones en el rendimiento. Lanzar más transistores al problema no es tan práctico como lo era antes; lea sobre la muerte del escalamiento de Dennard si desea saber más por qué es así.

Es posible que AMD e Intel no hablen de ello públicamente, pero ambas compañías ven claramente la escritura en las paredes. Probablemente esa sea la razón por la que Intel optó por una arquitectura híbrida en primer lugar y por la que introdujo un rediseño radical con sus CPU Arrow Lake. Y por parte de AMD, no es ningún secreto que 3D V-Cache se ha convertido en una tecnología definitoria para las CPU de la empresa y es una forma clara de sortear el cuello de botella de la Ley de Moore. Una gran parte de los transistores de cualquier procesador de CPU están dedicados al caché (entre el 40 % y el 70 %) y AMD literalmente está apilando más caché encima que no cabe en el chip.

Una función del espacio

Un factor importante a tener en cuenta al analizar la ley de Moore y la escala de Dennard es el espacio. Puedes construir un chip enorme con una tonelada de transistores, claro, pero ¿cuánta energía consumirá? ¿Podrá mantenerse por debajo de una temperatura razonable? ¿Será siquiera práctico colocar en un PC, o en la empresa, un servidor? No se puede separar el número de transistores del tamaño del troquel.

Recuerdo una conversación que tuve con Chris Hall de AMD, en la que me dijimos: “Todos estábamos disfrutando de la Ley de Moore durante mucho tiempo, pero eso ha ido disminuyendo. Y ahora, cada milímetro cuadrado de silicio es muy caro y no podemos darnos el lujo de seguir duplicándolo. Podemos, podemos construir esos chips, sabemos cómo hacerlos, pero se vuelven más caros”.

No estoy aquí para defender la loca estrategia de precios de Nvidia, pero , según se informa, la compañía ha visto precios más altos por parte de TSMC con sus GPU de la serie RTX 40 que los que vio con Samsung con sus GPU de la serie RTX 30. Y el RTX 4090 ofrece más del doble de transistores que el RTX 3090 con un tamaño de matriz muy similar. Si existe un compromiso con la Ley de Moore en todos los chips, no estoy seguro de que a nosotros, como consumidores, nos guste el resultado cuando llegue el momento de actualizar una PC.

Eso sin mencionar los otros problemas que ha enfrentado una tarjeta como la RTX 4090: altos requisitos de energía, un tamaño de refrigerador increíble y un conector de alimentación que se derrite . No todos estos problemas son una función de duplicar el número de transistores, ni siquiera cerca, pero influye. Chips más grandes para más transistores, más calor y, por lo general, a un costo mayor, especialmente porque el costo del silicio sigue aumentando.

El atajo

La Ley de Moore está muerta, el hardware de PC se está volviendo más caro y todo apesta; no es así como quiero dejar esto. Habrá más formas de ofrecer mejoras de rendimiento año tras año que no dependan únicamente de más transistores en un chip del mismo tamaño. La forma en que estamos llegando allí ahora es simplemente diferente. Estoy hablando de IA.

Espera, no hagas clic en el artículo. Las empresas de tecnología están entusiasmadas con la IA porque representa mucho dinero; por cínica que sea esa perspectiva, es simplemente la forma en que trabajan corporaciones de billones de dólares como Microsoft y Nvidia. Pero la IA también representa una forma de introducir una nueva forma de informática. No me refiero a una gran cantidad de asistentes de inteligencia artificial y chatbots alucinatorios, sino más bien a aplicar el aprendizaje automático a un problema para aproximar los resultados que obtendríamos anteriormente con la innovación pura de silicio.

Mira DLSS . La idea de utilizar la mejora para mantener un cierto nivel de rendimiento es controvertida y es una conversación matizada cuando se trata de juegos individuales. Pero DLSS permite un mejor rendimiento sin una mejora estricta del hardware. Agregue a esa generación de fotogramas, que ahora vemos en DLSS, FSR y herramientas de terceros como Lossless Scaling , y tendrá muchos píxeles que su tarjeta gráfica nunca representa.

Un ángulo menos controvertido es Ray Reconstruction de Nvidia . No es ningún secreto que el trazado de rayos es exigente, y parte de solucionar esa demanda de hardware es un proceso de eliminación de ruido: limitar la cantidad de rayos y luego limpiar la imagen resultante con eliminación de ruido. Ray Reconstruction ofrece un resultado que requeriría muchos más rayos y hardware mucho más potente, y lo hace sin limitar en absoluto el rendimiento y, una vez más, a través del aprendizaje automático.

Realmente no importa si la Ley de Moore está muerta o viva y coleando: si empresas como AMD, Intel y Nvidia quieren mantenerse a flote, necesitarán pensar continuamente en soluciones para abordar las crecientes demandas de rendimiento. La innovación está lejos de estar muerta en el hardware de PC, pero podría empezar a verse un poco diferente.