Intel’in kurucularından Gordon Moore, 1965 yılında Electronics Magazine dergisinde yayınlanan makalesinde, aynı silikon bölgesindeki transistör sayısının 18 ayda bir iki kat artacağını öngörmüştü. Transistör sayısındaki artışa bağlı olarak bilgisayarların işlem kapasitesinde dramatik artışlar yaşanacağını söyleyen Moore’un bu makalesi, sektör için kendi adını taşıyan bir kanun haline gelmiş ve özellikle Intel’in öncülüğünde çoğunlukla geçerliliğini korumuştu. Gordon Moore birkaç yıl önceki açıklamasında, on yıllardır güncelliğini koruyan öngörüsünün geçerliliğini yitirebileceğini belirterek bir bakıma endüstrinin kazandığı ivmelenmeye dikkat çekmişti. Son dönemde sık sık gündeme getirilen “Moore yasası sona erdi” tartışmalarına üst düzey bir ismiyle Nvidia da katıldı.
Stanford üniversitesi’nde Bilgisayar Bilimleri bölüm başkanlığı yapan Nvidia baş bilimcisi ve başkan yardımcısı Bill Dally, Moore Yasası’nın öldüğünü söyledi. Intel ve Nvidia arasındaki gerilim dozu yüksek kavga her iki tarafa da zaman zaman agresif açıklamalar yaptırsa da, iddiayı ortaya atan ismin aynı zamanda konusunda uzman saygın bir akademisyen olması, konunun önümüzdeki günlerde sıkça tartışılacağını gösteriyor. Transistör sayısıyla birlikte işlem kapasitesinin dramatik bir şekilde artacağını ve bu gelişmenin bir sonucu olarak maliyetlerin korunacağı hatta düşme eğilimine gireceğini öngören Moore Kanunu’nunda yer alan bir diğer önemli argümanda ise işlemin parçası olan her ünitede güç tüketiminin, transistör artış oranı kadar azalacağı tahmin ediliyordu.
Nvidia başkan yardımcısı Bill Dally, Forbes dergisinde yayınlanan köşe yazısında, işlemci hız artışlarının büyük ölçüde Moore Yasası’nı karşıladığını ancak kanunun diğer parçası olan güç tüketimine yönelik ölçeklendirmenin sona erdiğini, dolayısıyla Moore Kanunu’nda yer alan CPU ölçeklendirmesine ilişkin öngörünün geçerliliğini yitirdiğini söyledi. Çok çekirdekli işlemciler için “trene kanat takarak uçak yapmaya çalışıyorlar” diyen Bill Dally, mevcut işlemci teknolojisindeki limitlere karşı geleceğin paralel işlem teknolojilerinde olduğunu söylüyor. Paralel işlem teknolojilerini, Moore Kanunu’nun kurtuluşu olarak niteleyen Dally, geleceğe yönelik ekonomik büyüme ve ticari yenilikler için paralel işlem teknolojilerini işaret ederken tahmin edebileceğiniz üzere bu teknolojinin merkezine de GPU yani grafik işlem birimlerini yerleştiriyor.
İleri gidebilmek için kritik noktanın enerji verimli sistemler inşa etmek olduğunu belirten Dally, paralel işlem teknolojilerindeki temel avantajı, artan transistör sayısının verimli bir şekilde performansa dönüştürülmesi olarak nitelerken, geleneksel CPU tasarımlarında bunun tam tersi olduğunu, transistör sayısı ile aynı oranda performans kazanılmadığını söylüyor. Bill Dally daha önceki bir açıklamasında, 2015 yılında üretilecek GPU’ların 5000x paralel işlem birimine sahip olacağını ve 20 TeraFLOP seviyesinde işlem gücü sunacaklarını iddia etmişti. Fermi mimarisiyle CUDA teknolojisini hayatın içerisine daha fazla sokmak ve GPU’ların yüksek işlem gücünü oyunlara ek olarak pek çok farklı noktada kullanmak isteyen Nvidia, GeForce GTX 470 ve GTX 480’de kullanılan Fermi GPU’su ile transistör sayısını üç kata yakın arttırmıştı.
kaynak: http://www.forbes.com/2010/04/29/moores-law-computing-processing-opinions-contributors-bill-dally.htmlIt’s time for the computing industry to take the leap into parallel processing.
For the past four decades explosive gains in computing power have contributed to unprecedented progress in innovation, productivity and human welfare. But that progress is now threatened by the unthinkable: an end to the gains in computing power.
We have reached the limit of what is possible with one or more traditional, serial central processing units, or CPUs. It is past time for the computing industry–and everyone who relies on it for continued improvements in productivity, economic growth and social progress–to take the leap into parallel processing.
Reading this essay is a serial process–you read one word after another. But counting the number of words, for example, is a problem best solved using parallelism. Give each paragraph to a different person, and the work gets done far more quickly. So it is with computing–an industry that grew up with serial processing–and which now faces a serious choice between innovation and stagnation.
The backdrop to this issue is a paper written by Gordon Moore, the co-founder of Intel ( INTC – news – people ). Published 45 years ago this month, the paper predicted the number of transistors on an integrated circuit would double each year (later revised to doubling every 18 months). This prediction laid the groundwork for another prediction: that doubling the number of transistors would also double the performance of CPUs every 18 months.
This bold prediction became known as Moore’s Law. And it held true through the 1980s and ’90s–fueling productivity growth throughout the economy, transforming manufacturing, services, and media industries, and enabling entirely new businesses such as e-commerce, social networking and mobile devices.
Moore’s paper also contained another prediction that has received far less attention over the years. He projected that the amount of energy consumed by each unit of computing would decrease as the number of transistors increased. This enabled computing performance to scale up while the electrical power consumed remained constant. This power scaling, in addition to transistor scaling, is needed to scale CPU performance.
But in a development that’s been largely overlooked, this power scaling has ended. And as a result, the CPU scaling predicted by Moore’s Law is now dead. CPU performance no longer doubles every 18 months. And that poses a grave threat to the many industries that rely on the historic growth in computing performance.
Consider just a few examples, with significant social consequences.
Public agencies need more computing capacity to forecast dangerous weather events and analyze long-term climate change. Energy firms need to assess massive quantities of seismic and geological data to find new ways to safely extract oil and gas from existing reserves. Pharmaceutical researchers need increased computing power to design drug molecules that bind to specific cell receptors. Clinical oncologists need better and faster medical imaging to diagnose cancers and determine treatments. Cardiac surgeons want to assess damaged tissues visually in real time to ensure their procedures will be effective.
