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¿Es el momento de romper con la Ley de Moore?

Ley de Moore Ley de Moore

Cada vez son más los expertos que aseguran que acabar con la famosa fórmula incentivaría la innovación de los sistemas informáticos.
“Romper con la Ley de Moore sería lo mejor que lo podría suceder a los ordenadores actuales ya que acelerará el paso hacia una arquitectura de hardware mucho más innovadora”, asevera el destacado científico R. Stanley Williams, figura trascendental en la creación del famoso memristor de HP en 2008.

En 1965, Gordon Moore, cofundador de Intel, estableció el criterio científico de que el número de transistores en un microprocesador se duplica cada dos años reduciéndose, a la vez, el tamaño de los chips y el coste de fabricación. Dicha ley ha regido (y lo continua haciendo) el mercado de tal manera que cada año se pueden comprar ordenadores y dispositivos móviles más rápidos por el mismo precio.

Sin embargo, las predicciones vinculadas a esta fórmula están chocando con sus límites ya que la física impide jugar con geometrías cada vez más pequeñas. Este es el gran desafío de los fabricantes, incluyendo a Intel, que a pesar de abrirse a nuevos mercados y sectores, está tratando de estirar la ley interpretándola de distintas maneras aunque solo sea para mantener vivo parte del legado de uno de sus padres.

Williams ha sido el último en unirse a un creciente grupo de científicos que apuesta por derogar los pensamientos de Moore. Y lo hacen asegurando que es una “apuesta necesaria para la innovación de la informática”.

Pero, ¿cuál es el paso siguiente? Ya se habla de computación dirigida por memoria, una idea que ha cogido fuerza en gigantes como Hewlett Packard Enterprise que ya ha iniciado su proyecto The Machine con una memoria persistente que puede usarse como DRAM y almacenamiento flash pero que eventualmente podría basarse en una forma inteligente de almacenamiento que puede rastrear patrones de datos.

A largo plazo, los chips neuromórficos podrían ser también sustitutos de los actuales microprocesadores.  “Aunque nuestra comprensión de los cerebros de hoy es limitada, sabemos lo suficiente en estos momentos para diseñar y construir circuitos que puedan acelerar ciertas tareas computacionales”, sostiene Williams. Nuevas tecnologías como el machine learning auguran la necesidad de nuevos tipos de chips. De hecho, IBM ya tiene el suyo neuromórfico, llamado TrueNorth y asegura que es mucho más rápido y eficiente.

Por último, la computación cuántica ya es una realidad y está formando una alternativa para reemplazar a los servidores y computadoras de hoy en día, aunque esta ciencia se encuentra aún muy lejos de poder ejecutar necesidades cotidianas.

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