La “ley de Huang” ha puesto contra las cuerdas a la “ley de Moore” y nos anticipa el reinado imperturbable de NVIDIA

Durante un tiempo se debatió la “ley de Moore”. A medida que los productores de semiconductores se acercan a las limitaciones físicas impuestas por el silicio, el avance de la tecnología de litografía se ha desacelerado. Y éste es el fundamento exacto sobre el que Gordon Moore, cofundador de Intel, basó su propuesta de “ley” de 1965. Este estimado ingeniero y físico estadounidense refutó públicamente la afirmación de que la observación que hizo ese año haya sido elevada a la categoría de ley en numerosas ocasiones.

En verdad, lo que hizo fue una predicción basada en la observación empírica y no una regla respaldada por una cuidadosa investigación científica. Sin embargo, durante muchos años, la industria de la microelectrónica se ha basado en esta observación como estándar de oro para estimar el ritmo de su desarrollo a mediano y corto plazo.

Moore predijo, hace poco más de cinco décadas y media, que el número de transistores en los circuitos integrados se duplicaría cada año y al mismo tiempo reduciría drásticamente su costo relativo. Diez años después revisó su observación y estableció la cantidad de tiempo necesaria (24 meses en lugar de un año) para el desarrollo de la tecnología de integración. Y su predicción ha sido más que razonablemente precisa y se ha hecho realidad desde entonces.

En el futuro dominarán NVIDIA y la IA, según la “ley de Huang”.
Se menciona a Jensen Huang, el CEO de NVIDIA, en relación con la “Ley de Huang”, a pesar de no ser su nombre. Tekla S. Perry, editora senior de IEEE Spectrum, es la persona a quien se le ocurrió el nombre de este postulado. Así lo hizo en el artículo que escribió el 2 de abril de 2018, con la intención de describir el rapidísimo desarrollo que ya estaban atravesando los procesadores gráficos. Por supuesto, es apropiado tener en cuenta que Christopher Mims, columnista del Wall Street Journal, es el verdadero responsable de que la “ley de Huang” se haya vuelto ampliamente conocida.
Sin embargo, la “ley de Moore” parecía no reflejar adecuadamente el vertiginoso desarrollo que se estaba produciendo, por lo que Tekla S. Perry decidió llamarla “ley” después de asistir a una conferencia de Jensen Huang. Especialmente en el ámbito de la inteligencia artificial se están experimentando las GPU. De hecho, de esto trata la predicción con el nombre del fundador de NVIDIA. Esto queda muy claramente ilustrado en el gráfico que publicamos bajo estas líneas. Y causa impresión.

El titular del gráfico transmite el mensaje clave: el rendimiento de los chips NVIDIA para aplicaciones que requieren inteligencia artificial se ha multiplicado por 1.000 en el período de diez años comprendido entre 2012 y 2022. Nada menos que 1.000. Es cierto que la “ley de Moore” no capta adecuadamente este rápido desarrollo. Es crucial recordar que esta rápida evolución no puede explicarse por el impacto del desarrollo de los procesos litográficos.

Ya no basta con aferrarse a la mejora de la litografía y de la calidad de los transistores; O refinas la arquitectura de tus chips o te quedas atascado, según Bill Dally, uno de Los máximos responsables de NVIDIA en el ámbito científico, en una charla que dio hace apenas dos semanas. Explicó el papel crucial que tiene la innovación en el campo de la microarquitectura para sostener el desarrollo de GPU para inteligencia artificial.

Dally es prudente, por lo que no garantiza un aumento adicional de 1.000 veces la capacidad de la GPU para 2032. Si somos rigurosos, debemos recordar que ni la “ley de Moore” ni la “ley de Huang” son en realidad leyes. No se puede confiar en ellos indefinidamente y sólo son pronósticos moderadamente confiables.