Что такое Закон Мура
В 1965 году одним из основателей компании Intel, Гордоном Муром была отмечена эмпирическая закономерность, согласно которой число транзисторов на кристалле чипа удваивается каждые 12 месяцев. В 1975 году Гордон Мур внес коррективы в данное правило, обозначив, что число транзисторов на кристалле удваивается каждые 24 месяца. С тех пор данная закономерность именуется законом Мура.
Важно понимать, следование данному закону обеспечивает экспоненциальный рост числа транзисторов на кристалле чипа.
Закон Мура продолжал действовать на протяжении 50 лет, но в последнии годы многие стали считать, что данный закон больше не исполняется и темпы роста числа транзисторов на чипах, а как следствие и темпы роста производительности заметно снижаются.
Почему Nvidia?
Что - бы подтвердить и опровергнуть данное наблюдение мною было проведено исследование всех флагманских видеочипов Nvidia, выпускавшихся с 1998 по 2022 годы. Видеокарты Nvidia были выбраны для анализ по нескольким причинам: 1) Большая важность GPU для индустрии ИИ и машинного обучения. 2) Большая доступность данных о них, по сравнению с центральными процессорами. 3) Личный интерес к этому классу устройств.
Изучаем видеокарты
Были получены данные о следующих характеристиках видеокарт: Количество транзисторов на чипе, количество транзисторов на квадратный миллиметр чипа, pixelRate, textureRate, производительность во Flops с одинарной точностью, и число Flops на 1 ватт TDP. На основе полученной информации были построены графики, которые демонстрируют экспоненциальный рост всех указанных показателей на данном временном отрезке.
Графики. Графики. Графики
Как видно, почти все значения ложатся на экспоненту, особенно заметен резкий скачок при переходе на архитектуру AdaLovelace, при котором число транзисторов на кристалле GPU увеличилось в 2,7 раза за 1 поколение (1 год).
По графику плотности размещения транзисторов можно понять, что резкий скачек плотности размещения транзисторов и возвращение к экспоненциальному росту после некоторой стагнации произошло с выходом архитектуры Ampere (3090Ti). А переход к архитектуре Ada Lovelace вовсе позволил обогнать ожидаемый экспоненциальный рост. Этот факт иллюстрирует так называемый "закон Хуанга", согласно которому рост производительности GPU, происходит быстрее роста производительности CPU (которое ожидаемо экспоненциально или даже слегка отстает от экспоненты).
Значения Pixelrate и Texturate также демонстрируют экспоненциальный рост, хотя для современных видеокарт они не являются важными показателями производительности.
На мой взгляд самым интересным показателем является производительность во Flops. Так как, это выражение чистой математической производительности. И именно она важна для решения задач напрямую не связанных с графикой. А как мы можем видеть она тоже подчиняется правилу экспоненциального роста. Отмечу, что на данном графике находятся только видеокарты, начиная с 8800Ultra, так как для более старых моделей данные об этом показателе недоступны.
Другим важным показателем является производительность на Ватт. И зачастую именно он вызывает наибольшее беспокойство, так как в современных видеокартах значения энергопотребления и тепловыделения значительно выросли по сравнению с предыдущими поколениями. Но не смотря на это производительно на Ватт также экспоненциально растет. Поэтому беспокойство по этому поводу мне видится не совсем обоснованным.
Вывод
Подводя итог, отмечу, что беспокойство по поводу снижения скорости роста производительности чипов является необоснованным. Ведь темпы роста производительности и числа транзисторов на кристалле не только подчиняются экспоненциальному росту, но и обгоняют его. Поэтому можно сказать, что закон Мура мертв, а закон Хуанга пришел ему на смену. По крайней мере в области GPU.
Автор: Юрий Парфенов