NVIDIA: на смену закону Мура приходит закон Хуанга

На прошедшей конференции Hot Chips 2023 главный научный сотрудник NVIDIA Билл Далли рассказал, что сегодня для повышения производительности чипов компании больше не полагаются на одну лишь физику с совершенствованием техпроцесса, чтобы повысить плотность транзисторов. В качестве доказательства он привёл значительный прирост вычислительных возможностей графических чипов компании за последние несколько лет.

Во время своего выступления Далли показал график, демонстрирующий, что за последнее десятилетие вычислительные возможности графических процессоров NVIDIA при выполнении задач искусственного интеллекта выросли в 1000 раз. Отмечается, что это стало ответом на рост количества больших языковых моделей (GPT), используемых для генеративного ИИ, число которых ежегодно растёт.

«Это задаёт темп нашей работы в области аппаратного обеспечения, поскольку мы чувствуем, что должны отвечать этому спросу», — отметил Далли.

Таким образом, на смену закону Мура теперь в силу вступает так называемый закон Хуанга (в честь основателя и главы NVIDIA). В качестве доказательства Далли приводит пример, что переход от 28-нм до 5-нм техпроцесса за последние десять лет дал графическим процессорам NVIDIA лишь 2,5-кратный общий прирост производительности. И поскольку исполнять закон Мура, согласно которому производительность должна удваиваться каждые два года, становится всё сложнее с физической точки зрения, закон Хуанга будет продолжать работать.

Из закона Хуанга, появившегося несколько лет назад на основе нескольких статей в разных изданиях, следует, что прогресс в области графических процессоров гораздо масштабнее по сравнению с центральными процессорами, что противоречит закону Мура. Это наблюдение было сделано самим генеральным директором NVIDA Дженсеном Хуангом на конференции по технологиям графических процессоров 2018 года. Он тогда отметил, что их графические процессоры стали в 25 раз быстрее по сравнению с тем, что было пятью годами ранее, тогда как закон Мура подразумевал только 10-кратное увеличения.

Источник: 4PDA.