{"id":63469,"date":"2023-10-04T14:12:41","date_gmt":"2023-10-04T20:12:41","guid":{"rendered":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2023\/10\/04\/la-ley-de-huang-ha-puesto-contra-las-cuerdas-a-la-ley-de-moore-y-nos-anticipa-el-reinado-imperturbable-de-nvidia\/"},"modified":"2023-10-04T14:12:41","modified_gmt":"2023-10-04T20:12:41","slug":"la-ley-de-huang-ha-puesto-contra-las-cuerdas-a-la-ley-de-moore-y-nos-anticipa-el-reinado-imperturbable-de-nvidia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2023\/10\/04\/la-ley-de-huang-ha-puesto-contra-las-cuerdas-a-la-ley-de-moore-y-nos-anticipa-el-reinado-imperturbable-de-nvidia\/","title":{"rendered":"La \u00abley de Huang\u00bb ha puesto contra las cuerdas a la \u00abley de Moore\u00bb y nos anticipa el reinado imperturbable de NVIDIA"},"content":{"rendered":"<\/p>\n

La \u00abley de Moore\u00bb est\u00e1 en entredicho desde hace tiempo. El desarrollo de la tecnolog\u00eda litogr\u00e1fica se ha ralentizado a medida que los fabricantes de semiconductores se acercan cada vez m\u00e1s a\u00a0los l\u00edmites f\u00edsicos que impone el silicio<\/a>. Y este es, precisamente,\u00a0el pilar sobre el que se sostiene<\/strong>\u00a0la \u00abley\u00bb que postul\u00f3 Gordon Moore, el cofundador de Intel, en 1965. Este respetado ingeniero y f\u00edsico estadounidense\u00a0reneg\u00f3 p\u00fablicamente<\/a>\u00a0en varias ocasiones de que a la observaci\u00f3n que hizo aquel a\u00f1o se le haya atribuido el estatus de ley.<\/p>\n

Y es que en realidad lo que hizo fue una predicci\u00f3n fruto de la observaci\u00f3n emp\u00edrica, y no una ley amparada en un estudio cient\u00edfico minucioso. Aun as\u00ed, durante muchas d\u00e9cadas su observaci\u00f3n se ha erigido como\u00a0la regla de oro<\/a>\u00a0utilizada por la industria de la microelectr\u00f3nica para prever el ritmo con el que va a desarrollarse a medio y corto plazo.<\/p>\n

Lo que Moore percibi\u00f3 hace algo m\u00e1s de cinco d\u00e9cadas y media fue que el n\u00famero de transistores de los circuitos integrados se duplicar\u00eda cada a\u00f1o, y, a la par, su coste relativo se reducir\u00eda dr\u00e1sticamente. Diez a\u00f1os m\u00e1s tarde enmend\u00f3 su observaci\u00f3n al incrementar el plazo de tiempo necesario para que se lleve a cabo ese desarrollo de la tecnolog\u00eda de integraci\u00f3n,\u00a0coloc\u00e1ndolo en 24 meses<\/strong>, y no en un a\u00f1o. Y desde entonces su pron\u00f3stico se ha cumplido con una precisi\u00f3n m\u00e1s que razonable.<\/p>\n

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La \u00abley de Huang\u00bb dibuja en el horizonte un futuro en el que NVIDIA y la IA reinar\u00e1n<\/h2>\n

La\u00a0\u00abley de Huang\u00bb<\/a>\u00a0hace referencia a Jensen Huang, el director general de NVIDIA, pero no ha sido bautizada por \u00e9l. La responsable del nombre de este postulado es Tekla S. Perry, editora s\u00e9nior en IEEE Spectrum, y\u00a0lo formul\u00f3 en el art\u00edculo<\/a>\u00a0que public\u00f3 el 2 de abril de 2018 con el prop\u00f3sito de describir el rapid\u00edsimo desarrollo que ya entonces estaban experimentando los procesadores gr\u00e1ficos. Eso s\u00ed, es justo recordar que el aut\u00e9ntico responsable de\u00a0la popularizaci\u00f3n de la \u00abley de Huang\u00bb<\/a>\u00a0es Christopher Mims, un columnista del diario The Wall Street Journal.<\/p>\n

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A Tekla S. Perry se le ocurri\u00f3 enunciar esta \u00abley\u00bb despu\u00e9s de asistir a una conferencia pronunciada por Jensen Huang<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Sea como sea la raz\u00f3n por la que a Tekla S. Perry se le ocurri\u00f3 bautizar as\u00ed esta \u00abley\u00bb despu\u00e9s de asistir a una conferencia pronunciada por Jensen Huang fue que la \u00abley de Moore\u00bb ya no parec\u00eda describir correctamente\u00a0el vertiginoso desarrollo que estaban experimentando las GPU<\/strong>, especialmente en el \u00e1mbito de la\u00a0inteligencia artificial<\/a>. De esto va, en realidad, la predicci\u00f3n que lleva el nombre del fundador de NVIDIA. La gr\u00e1fica que publicamos debajo de estas l\u00edneas refleja con mucha claridad de qu\u00e9 estamos hablando. E impresiona.<\/p>\n

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El titular de la gr\u00e1fica contiene la idea m\u00e1s importante: durante la d\u00e9cada que se extiende entre 2012 y 2022 el rendimiento de los chips de NVIDIA para aplicaciones de inteligencia artificial se ha multiplicado por 1.000. Nada menos que por 1.000. Es cierto; la \u00abley de Moore\u00bb no refleja bien este desarrollo tan veloz. No obstante, es importante que tengamos en cuenta que el impacto del desarrollo de los procesos litogr\u00e1ficos no explica esta evoluci\u00f3n tan vertiginosa.<\/p>\n

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Durante la d\u00e9cada que se extiende entre 2012 y 2022 el rendimiento de los chips de NVIDIA para aplicaciones de inteligencia artificial se ha multiplicado por 1.000<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Bill Dally, uno de los m\u00e1ximos responsables de NVIDIA en el \u00e1mbito cient\u00edfico, pronunci\u00f3 hace apenas dos semanas\u00a0una interesant\u00edsima conferencia<\/a>\u00a0en la que explic\u00f3 el crucial rol que tiene\u00a0la innovaci\u00f3n en el \u00e1mbito de la microarquitectura<\/strong>\u00a0para sostener el desarrollo de las GPU para inteligencia artificial. Ya no basta en absoluto aferrarse a la mejora de la litograf\u00eda y la calidad de los transistores; o refinas la arquitectura de tus chips o te atascas.<\/p>\n

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Dally es prudente, y por tanto no garantiza que de aqu\u00ed a 2032 la capacidad de las GPU vaya a volver a multiplicarse por 1.000. Al fin y al cabo si somos rigurosos no debemos olvidar que ni la \u00abley de Huang\u00bb ni la \u00abley de Moore\u00bb son en realidad leyes. Solo son pron\u00f3sticos razonablemente fiables que no perdurar\u00e1n eternamente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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