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Ley de Moore

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Un gráfico semilogarítmico de los recuentos de transistores de microprocesadores en función de las fechas de introducción, que prácticamente se duplican cada dos años

La ley de Moore es la observación de que el número de transistores en un circuito integrado (CI) se duplica aproximadamente cada dos años. La ley de Moore es una observación y proyección de una tendencia histórica. Más que una ley de la física , es una relación empírica . Es una ley de la curva de la experiencia , un tipo de ley que cuantifica las ganancias de eficiencia a partir de la experiencia en la producción.

La observación debe su nombre a Gordon Moore , cofundador de Fairchild Semiconductor e Intel (y exdirector ejecutivo de esta última), quien en 1965 observó que la cantidad de componentes por circuito integrado se había duplicado cada año , [a] y proyectó que esta tasa de crecimiento continuaría durante al menos otra década. En 1975, mirando hacia la próxima década, revisó el pronóstico a duplicarse cada dos años, una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 41%. La evidencia empírica de Moore no implicaba directamente que la tendencia histórica continuaría, sin embargo, su predicción se ha mantenido desde 1975 y desde entonces se la conoce como una "ley".

La predicción de Moore se ha utilizado en la industria de los semiconductores para orientar la planificación a largo plazo y establecer objetivos de investigación y desarrollo , funcionando así en cierta medida como una profecía autocumplida . Los avances en la electrónica digital , como la reducción de los precios de los microprocesadores ajustados a la calidad , el aumento de la capacidad de memoria ( RAM y flash ), la mejora de los sensores e incluso el número y tamaño de los píxeles en las cámaras digitales , están fuertemente vinculados a la ley de Moore. Estos cambios en curso en la electrónica digital han sido una fuerza impulsora del cambio tecnológico y social, la productividad y el crecimiento económico.

Los expertos de la industria no han llegado a un consenso sobre cuándo exactamente dejará de aplicarse la ley de Moore. Los arquitectos de microprocesadores informan que el avance de los semiconductores se ha desacelerado en toda la industria desde aproximadamente 2010, ligeramente por debajo del ritmo previsto por la ley de Moore. En septiembre de 2022, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang , consideró que la ley de Moore estaba muerta [2] , mientras que el director ejecutivo de Intel, Pat Gelsinger, opinaba lo contrario [3] .

Historia

En 1959, Douglas Engelbart estudió la reducción proyectada del tamaño de los circuitos integrados (CI), publicando sus resultados en el artículo "Microelectrónica y el arte de la similitud". [4] [5] [6] Engelbart presentó sus hallazgos en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido de 1960 , donde Moore estuvo presente entre el público. [7]

En 1965, a Gordon Moore, que en ese momento trabajaba como director de investigación y desarrollo en Fairchild Semiconductor , se le pidió que contribuyera a la edición del trigésimo quinto aniversario de la revista Electronics con una predicción sobre el futuro de la industria de componentes semiconductores durante los próximos diez años. [8] Su respuesta fue un breve artículo titulado "Cramming more component on integrated circuits" (Introducir más componentes en los circuitos integrados). [1] [9] [b] En su editorial, especuló que para 1975 sería posible contener hasta 65.000 componentes en un solo semiconductor de un cuarto de pulgada cuadrada (~1,6 centímetros cuadrados).

La complejidad de los costos mínimos de los componentes ha aumentado a un ritmo de aproximadamente un factor de dos por año. Sin duda, en el corto plazo se puede esperar que este ritmo continúe, si no aumenta. En el largo plazo, el ritmo de aumento es un poco más incierto, aunque no hay motivos para creer que no se mantendrá casi constante durante al menos diez años. [1]

Moore postuló una relación log-lineal entre la complejidad del dispositivo (mayor densidad de circuitos a menor costo) y el tiempo. [12] [13] En una entrevista de 2015, Moore señaló sobre el artículo de 1965: "... Acabo de hacer una extrapolación descabellada diciendo que seguirá duplicándose cada año durante los próximos 10 años". [14] Un historiador de la ley cita la ley de epónimos de Stigler , para presentar el hecho de que la duplicación regular de componentes era conocida por muchos que trabajaban en el campo. [13]

En 1974, Robert H. Dennard de IBM reconoció la rápida tecnología de escalado de los MOSFET y formuló lo que se conoció como escalado de Dennard , que describe que a medida que los transistores MOS se hacen más pequeños, su densidad de potencia se mantiene constante de modo que el uso de energía permanece en proporción con el área. [15] [16] La evidencia de la industria de semiconductores muestra que esta relación inversa entre la densidad de potencia y la densidad de área se rompió a mediados de la década de 2000. [17]

En la reunión internacional de dispositivos electrónicos del IEEE de 1975 , Moore revisó su tasa de pronóstico, [18] [19] prediciendo que la complejidad de los semiconductores continuaría duplicándose anualmente hasta aproximadamente 1980, después de lo cual disminuiría a una tasa de duplicación aproximadamente cada dos años. [19] [20] [21] Describió varios factores que contribuyen a este comportamiento exponencial: [12] [13]

Poco después de 1975, el profesor de Caltech Carver Mead popularizó el término "ley de Moore". [22] [23] La ley de Moore finalmente llegó a ser ampliamente aceptada como un objetivo para la industria de semiconductores, y fue citada por los fabricantes de semiconductores competitivos en su esfuerzo por aumentar la potencia de procesamiento. Moore consideró que su ley homónima era sorprendente y optimista: "La ley de Moore es una violación de la ley de Murphy . Todo mejora cada vez más". [24] La observación incluso fue vista como una profecía autocumplida . [25] [26]

El período de duplicación a menudo se cita erróneamente como 18 meses debido a una predicción separada del colega de Moore, el ejecutivo de Intel David House . [27] En 1975, House señaló que la ley revisada de Moore de duplicar el recuento de transistores cada 2 años a su vez implicaba que el rendimiento del chip de computadora se duplicaría aproximadamente cada 18 meses [28] (sin aumento en el consumo de energía). [29] Matemáticamente, la ley de Moore predijo que el recuento de transistores se duplicaría cada 2 años debido a la reducción de las dimensiones de los transistores y otras mejoras. [30] Como consecuencia de la reducción de las dimensiones, la escala de Dennard predijo que el consumo de energía por unidad de área permanecería constante. Combinando estos efectos, David House dedujo que el rendimiento del chip de computadora se duplicaría aproximadamente cada 18 meses. También debido a la escala de Dennard, este aumento del rendimiento no vendría acompañado de un aumento de la energía, es decir, la eficiencia energética de los chips de computadora basados ​​en silicio se duplica aproximadamente cada 18 meses. La escala de Dennard terminó en la década de 2000. [17] Koomey demostró posteriormente que una tasa similar de mejora de la eficiencia era anterior a los chips de silicio y a la ley de Moore, para tecnologías como los tubos de vacío.

Gran ordenador portátil antiguo junto a un teléfono inteligente moderno
Una computadora portátil Osborne Executive de 1982, con una CPU Zilog Z80 de 8 bits de 4 MHz , y un iPhone de Apple de 2007 con una CPU ARM11 de 32 bits de 412 MHz ; el Executive tiene 100 veces el peso, casi 500 veces el volumen, aproximadamente 10 veces el costo ajustado a la inflación y 1/100 de la frecuencia de reloj del teléfono inteligente .

Los arquitectos de microprocesadores informan que desde aproximadamente 2010, el avance de los semiconductores se ha desacelerado en toda la industria por debajo del ritmo predicho por la ley de Moore. [17] Brian Krzanich , ex director ejecutivo de Intel, citó la revisión de Moore de 1975 como un precedente para la desaceleración actual, que resulta de desafíos técnicos y es "una parte natural de la historia de la ley de Moore". [31] [32] [33] La tasa de mejora en las dimensiones físicas conocida como escala de Dennard también terminó a mediados de la década de 2000. Como resultado, gran parte de la industria de semiconductores ha cambiado su enfoque a las necesidades de las principales aplicaciones informáticas en lugar del escalado de semiconductores. [25] [34] [17] Sin embargo, los principales fabricantes de semiconductores TSMC y Samsung Electronics han afirmado seguir el ritmo de la ley de Moore [35] [36 ] [37 ] [38] [39] [40] con nodos de 10 , 7 y 5 nm en producción en masa. [35] [36] [41] [42] [43]

Segunda ley de Moore

A medida que el costo de la energía de las computadoras para el consumidor cae, el costo para los productores de cumplir con la ley de Moore sigue una tendencia opuesta: los costos de I+D, fabricación y pruebas han aumentado de manera constante con cada nueva generación de chips. El costo de las herramientas, principalmente EUVL ( litografía ultravioleta extrema ), utilizadas para fabricar chips se duplica cada 4 años. [44] El aumento de los costos de fabricación es una consideración importante para el sostenimiento de la ley de Moore. [45] Esto llevó a la formulación de la segunda ley de Moore , también llamada ley de Rock (nombrada en honor a Arthur Rock ), que es que el costo de capital de una planta de fabricación de semiconductores también aumenta exponencialmente con el tiempo. [46] [47]

Principales factores facilitadores

Gráfico semilogarítmico de las dimensiones de las reglas de diseño de memorias flash NAND en nanómetros en función de las fechas de introducción. La regresión lineal descendente indica una disminución exponencial de las dimensiones de las características a lo largo del tiempo.
La tendencia de escalamiento de MOSFET para la memoria flash NAND permite duplicar los componentes MOSFET de puerta flotante fabricados en la misma área de oblea en menos de 18 meses.

Numerosas innovaciones de científicos e ingenieros han sustentado la ley de Moore desde el comienzo de la era de los circuitos integrados. A continuación se enumeran algunas de las innovaciones clave, como ejemplos de avances que han hecho avanzar la tecnología de fabricación de circuitos integrados y dispositivos semiconductores , permitiendo que el número de transistores crezca en más de siete órdenes de magnitud en menos de cinco décadas.

Los mapas de ruta de la tecnología de la industria informática predijeron en 2001 que la ley de Moore continuaría durante varias generaciones de chips semiconductores. [71]

Tendencias recientes

Gráfico animado que muestra la densidad electrónica y la corriente a medida que varía el voltaje de la compuerta.
Simulación de la densidad electrónica a medida que varía el voltaje de compuerta (Vg) en un MOSFET de nanocables . El voltaje umbral es de alrededor de 0,45 V. Los MOSFET de nanocables se encuentran al final de la hoja de ruta de ITRS para escalar dispositivos con longitudes de compuerta inferiores a 10 nm.

Uno de los principales desafíos técnicos de la ingeniería de futuros transistores a escala nanométrica es el diseño de las compuertas. A medida que las dimensiones del dispositivo se reducen, controlar el flujo de corriente en el canal delgado se vuelve más difícil. Los transistores a escala nanométrica modernos suelen adoptar la forma de MOSFET de múltiples compuertas , siendo el FinFET el transistor a escala nanométrica más común. El FinFET tiene un dieléctrico de compuerta en tres lados del canal. En comparación, la estructura de MOSFET de compuerta completa ( GAAFET ) tiene un control de compuerta aún mejor.

Los arquitectos de microprocesadores informan que el avance de los semiconductores se ha desacelerado en toda la industria desde aproximadamente 2010, por debajo del ritmo predicho por la ley de Moore. [17] Brian Krzanich, ex director ejecutivo de Intel, anunció: "Nuestra cadencia hoy está más cerca de dos años y medio que de dos". [103] Intel declaró en 2015 que las mejoras en los dispositivos MOSFET se han desacelerado, comenzando en el ancho de característica de 22 nm alrededor de 2012 y continuando en 14 nm . [104] Pat Gelsinger, director ejecutivo de Intel, declaró a fines de 2023 que "ya no estamos en la era dorada de la Ley de Moore, ahora es mucho, mucho más difícil, por lo que probablemente estemos duplicando efectivamente cada tres años, por lo que definitivamente hemos visto una desaceleración". [105]

Los límites físicos para el escalamiento de transistores se han alcanzado debido a la fuga de fuente a drenaje, metales de compuerta limitados y opciones limitadas para el material del canal. Se están investigando otros enfoques, que no dependen del escalamiento físico. Estos incluyen el estado de espín de la espintrónica electrónica , las uniones túnel y el confinamiento avanzado de materiales de canal a través de la geometría de nanocables. [106] Se están desarrollando activamente opciones de memoria y lógica basadas en espín en los laboratorios. [107] [108]

Investigación de materiales alternativos

La gran mayoría de los transistores actuales en circuitos integrados están compuestos principalmente de silicio dopado y sus aleaciones. A medida que el silicio se fabrica en transistores de un solo nanómetro, los efectos de canal corto modifican negativamente las propiedades deseadas del material del silicio como transistor funcional. A continuación se presentan varios sustitutos no basados ​​en silicio en la fabricación de transistores de nanómetro pequeño.

Un material propuesto es el arseniuro de indio y galio , o InGaAs. En comparación con sus contrapartes de silicio y germanio, los transistores InGaAs son más prometedores para futuras aplicaciones lógicas de alta velocidad y bajo consumo. Debido a las características intrínsecas de los semiconductores compuestos III-V , se han propuesto transistores de efecto túnel y de pozo cuántico basados ​​en InGaAs como alternativas a los diseños MOSFET más tradicionales.

Las investigaciones sobre computación biológica muestran que el material biológico tiene una densidad de información y una eficiencia energética superiores a las de la computación basada en silicio. [116]

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Imagen de grafeno obtenida mediante microscopía de sonda de barrido en su estructura reticular hexagonal

Se están estudiando varias formas de grafeno para la electrónica de grafeno , por ejemplo, los transistores de nanocintas de grafeno han demostrado ser prometedores desde su aparición en publicaciones en 2008. (El grafeno en masa tiene un intervalo de banda de cero y, por lo tanto, no se puede usar en transistores debido a su conductividad constante, una incapacidad para apagarse. Los bordes en zigzag de las nanocintas introducen estados de energía localizados en las bandas de conducción y valencia y, por lo tanto, un intervalo de banda que permite la conmutación cuando se fabrica como un transistor. Como ejemplo, un GNR típico de ancho de 10 nm tiene una energía de intervalo de banda deseable de 0,4 eV. [117] [118] ) Sin embargo, será necesario realizar más investigaciones sobre capas de grafeno de menos de 50 nm, ya que su valor de resistividad aumenta y, por lo tanto, la movilidad de los electrones disminuye. [117]

Previsiones y hojas de ruta

En abril de 2005, Gordon Moore afirmó en una entrevista que la proyección no puede sostenerse indefinidamente: "No puede continuar para siempre. La naturaleza de las exponenciales es que si las empujas hacia el límite, al final se produce el desastre". También señaló que los transistores acabarían alcanzando los límites de la miniaturización a niveles atómicos :

En términos de tamaño [de los transistores], se puede ver que nos estamos acercando al tamaño de los átomos, que es una barrera fundamental, pero pasarán dos o tres generaciones antes de que lleguemos a ese punto, aunque es lo más lejos que hemos podido ver. Tenemos otros 10 a 20 años antes de que alcancemos un límite fundamental. Para entonces, podrán fabricar chips más grandes y tendrán presupuestos de transistores de miles de millones. [119]

—Gordon  Moore en 2006

En 2016, la Hoja de Ruta Tecnológica Internacional para Semiconductores , después de utilizar la Ley de Moore para impulsar la industria desde 1998, produjo su hoja de ruta final. Ya no centraba su plan de investigación y desarrollo en la Ley de Moore. En cambio, delineó lo que podría llamarse la estrategia Más que Moore en la que las necesidades de las aplicaciones impulsan el desarrollo de chips, en lugar de centrarse en la escalabilidad de los semiconductores. Los impulsores de las aplicaciones van desde los teléfonos inteligentes hasta la IA y los centros de datos. [120]

En 2016, el IEEE inició una iniciativa de elaboración de hojas de ruta, "Rebooting Computing", denominada Hoja de Ruta Internacional para Dispositivos y Sistemas (IRDS). [121]

Algunos pronosticadores, incluido Gordon Moore, [122] predicen que la Ley de Moore terminará alrededor de 2025. [123] [120] [124] Aunque la Ley de Moore alcanzará un límite físico, algunos pronosticadores son optimistas sobre la continuación del progreso tecnológico en una variedad de otras áreas, incluidas las nuevas arquitecturas de chips, la computación cuántica y la IA y el aprendizaje automático. [125] [126] El CEO de Nvidia, Jensen Huang, declaró que la Ley de Moore estaba muerta en 2022; [2] varios días después, el CEO de Intel, Pat Gelsinger, respondió con la afirmación opuesta. [3]

Consecuencias

La electrónica digital ha contribuido al crecimiento económico mundial a finales del siglo XX y principios del XXI. [127] La ​​principal fuerza impulsora del crecimiento económico es el crecimiento de la productividad , [128] en la que se basa la ley de Moore. Moore (1995) esperaba que "la tasa de progreso tecnológico se controlaría a partir de las realidades financieras". [129] Sin embargo, lo contrario podría ocurrir y ocurrió alrededor de finales de los años 1990, cuando los economistas informaron que "el crecimiento de la productividad es el indicador económico clave de la innovación". [130] La ley de Moore describe una fuerza impulsora del cambio tecnológico y social, la productividad y el crecimiento económico. [131] [132] [128]

Una aceleración en la tasa de progreso de los semiconductores contribuyó a un aumento repentino del crecimiento de la productividad en Estados Unidos, [133] [134] [135] que alcanzó el 3,4% anual en 1997-2004, superando el 1,6% anual durante 1972-1996 y 2005-2013. [136] Como señala el economista Richard G. Anderson, "Numerosos estudios han rastreado la causa de la aceleración de la productividad a las innovaciones tecnológicas en la producción de semiconductores que redujeron drásticamente los precios de dichos componentes y de los productos que los contienen (así como también expandieron las capacidades de dichos productos)". [137]

La principal implicación negativa de la ley de Moore es que la obsolescencia empuja a la sociedad contra los límites del crecimiento . A medida que las tecnologías continúan "mejorando" rápidamente, vuelven obsoletas las tecnologías anteriores. En situaciones en las que la seguridad y la capacidad de supervivencia del hardware o los datos son primordiales, o en las que los recursos son limitados, la obsolescencia rápida a menudo plantea obstáculos para las operaciones fluidas o continuas. [138]

Tendencia de longitud de compuerta de transistores de Intel. Escala de transistores

Otras formulaciones y observaciones similares

Varias medidas de la tecnología digital están mejorando a tasas exponenciales relacionadas con la ley de Moore, incluidos el tamaño, el costo, la densidad y la velocidad de los componentes. Moore escribió solo sobre la densidad de los componentes, "siendo un componente un transistor, una resistencia, un diodo o un condensador", [129] a un costo mínimo.

Transistores por circuito integrado : la formulación más popular es la de duplicar el número de transistores en los circuitos integrados cada dos años. A fines de la década de 1970, la ley de Moore se hizo conocida como el límite para el número de transistores en los chips más complejos. El gráfico en la parte superior de este artículo muestra que esta tendencia se mantiene vigente en la actualidad. A partir de 2017 , el procesador disponible comercialmente que posee el mayor número de transistores es el Centriq de 48 núcleos con más de 18 mil millones de transistores. [139]

Densidad con un coste mínimo por transistor : esta es la formulación dada en el artículo de Moore de 1965. [1] No se trata sólo de la densidad de transistores que se puede lograr, sino de la densidad de transistores en la que el coste por transistor es el más bajo. [140]

A medida que se colocan más transistores en un chip, el costo de fabricación de cada transistor disminuye, pero la probabilidad de que el chip no funcione debido a un defecto aumenta. En 1965, Moore examinó la densidad de transistores a la que se minimiza el costo y observó que, a medida que los transistores se hacían más pequeños mediante avances en fotolitografía , este número aumentaría a "una tasa de aproximadamente un factor de dos por año". [1]

Escala de Dennard : postula que el uso de energía disminuiría en proporción al área (tanto el voltaje como la corriente son proporcionales a la longitud) de los transistores. Combinado con la ley de Moore, el rendimiento por vatio crecería aproximadamente al mismo ritmo que la densidad de transistores, duplicándose cada 1 o 2 años. Según la escala de Dennard, las dimensiones de los transistores se escalarían en un 30% (0,7x) en cada generación de tecnología, reduciendo así su área en un 50%. Esto reduciría el retraso en un 30% (0,7x) y, por lo tanto, aumentaría la frecuencia de operación en aproximadamente un 40% (1,4x). Finalmente, para mantener constante el campo eléctrico, el voltaje se reduciría en un 30%, reduciendo la energía en un 65% y la potencia (a una frecuencia de 1,4x) en un 50%. [c] Por lo tanto, en cada generación de tecnología, la densidad de transistores se duplicaría, el circuito se volvería un 40% más rápido, mientras que el consumo de energía (con el doble de transistores) se mantiene igual. [141] La escala de Dennard finalizó entre 2005 y 2010, debido a corrientes de fuga. [17]

El crecimiento exponencial de los transistores de procesador predicho por Moore no siempre se traduce en un rendimiento práctico exponencialmente mayor de la CPU. Desde aproximadamente 2005-2007, el escalamiento de Dennard ha terminado, por lo que, aunque la ley de Moore continuó después de eso, no ha producido dividendos proporcionales en un mejor rendimiento. [15] [142] La razón principal citada para el fracaso es que en tamaños pequeños, la fuga de corriente plantea mayores desafíos y también hace que el chip se caliente, lo que crea una amenaza de descontrol térmico y, por lo tanto, aumenta aún más los costos de energía. [15] [142] [17]

La ruptura del escalado Dennard impulsó un mayor enfoque en los procesadores multinúcleo, pero las ganancias ofrecidas por el cambio a más núcleos son menores que las ganancias que se lograrían si el escalado Dennard hubiera continuado. [143] [144] En otra desviación del escalado Dennard, los microprocesadores Intel adoptaron un FinFET tri-gate no planar a 22 nm en 2012 que es más rápido y consume menos energía que un transistor planar convencional. [145] La tasa de mejora del rendimiento de los microprocesadores de un solo núcleo se ha desacelerado significativamente. [146] El rendimiento de un solo núcleo mejoraba un 52% por año en 1986-2003 y un 23% por año en 2003-2011, pero se desaceleró a solo un siete por ciento por año en 2011-2018. [146]

Precio ajustado por calidad de los equipos de TI – El precio de la tecnología de la información (TI), las computadoras y los equipos periféricos, ajustado por calidad e inflación, disminuyó un 16% por año en promedio durante las cinco décadas de 1959 a 2009. [147] [148] Sin embargo, el ritmo se aceleró al 23% por año en 1995-1999, impulsado por una innovación más rápida en TI, [130] y luego se desaceleró al 2% por año en 2010-2013. [147] [149]

Si bien la mejora de los precios de los microprocesadores ajustados por calidad continúa, [150] la tasa de mejora también varía y no es lineal en una escala logarítmica. La mejora de los precios de los microprocesadores se aceleró a fines de la década de 1990, alcanzando un 60% anual (reduciéndose a la mitad cada nueve meses) frente a la tasa de mejora típica del 30% (reduciéndose a la mitad cada dos años) durante los años anteriores y posteriores. [151] [152] Los microprocesadores para computadoras portátiles en particular mejoraron un 25-35% anual en 2004-2010, y se desaceleraron al 15-25% anual en 2010-2013. [153]

El número de transistores por chip no puede explicar completamente los precios de los microprocesadores ajustados a la calidad. [151] [154] [155] El artículo de Moore de 1995 no limita la ley de Moore a la linealidad estricta o al recuento de transistores: "La definición de 'Ley de Moore' ha llegado a referirse a casi cualquier cosa relacionada con la industria de semiconductores que en un gráfico semilogarítmico se aproxima a una línea recta. Dudo en revisar sus orígenes y, al hacerlo, restringir su definición". [129]

Densidad de área de la unidad de disco duro : en 2005 se realizó una predicción similar (a veces llamada ley de Kryder ) para la densidad de área de la unidad de disco duro . [156] Más tarde, la predicción se consideró demasiado optimista. Varias décadas de rápido progreso en la densidad de área se desaceleraron alrededor de 2010, del 30 al 100 % anual al 10-15 % anual, debido al ruido relacionado con el tamaño de grano más pequeño de los medios del disco, la estabilidad térmica y la capacidad de escritura utilizando los campos magnéticos disponibles. [157] [158]

Capacidad de la fibra óptica : la cantidad de bits por segundo que se pueden enviar a través de una fibra óptica aumenta exponencialmente, más rápido que la ley de Moore. Ley de Keck , en honor a Donald Keck . [159]

Capacidad de la red – Según Gerald Butters, [160] [161] ex director del Grupo de Redes Ópticas de Lucent en Bell Labs, existe otra versión, llamada Ley de Fotónica de Butters, [162] una formulación que deliberadamente es paralela a la ley de Moore. La ley de Butters dice que la cantidad de datos que salen de una fibra óptica se duplica cada nueve meses. [163] Por lo tanto, el costo de transmitir un bit a través de una red óptica disminuye a la mitad cada nueve meses. La disponibilidad de multiplexación por división de longitud de onda (a veces llamada WDM) aumentó la capacidad que se podía colocar en una sola fibra hasta en un factor de 100. Las redes ópticas y la multiplexación por división de longitud de onda densa (DWDM) están reduciendo rápidamente el costo de las redes, y parece seguro que habrá más progreso. Como resultado, el precio al por mayor del tráfico de datos colapsó en la burbuja de las puntocom . La Ley de Nielsen dice que el ancho de banda disponible para los usuarios aumenta un 50% anualmente. [164]

Píxeles por dólar – De manera similar, Barry Hendy de Kodak Australia ha trazado píxeles por dólar como una medida básica de valor para una cámara digital, demostrando la linealidad histórica (en una escala logarítmica) de este mercado y la oportunidad de predecir la tendencia futura del precio de las cámaras digitales, las pantallas LCD y LED y la resolución. [165] [166] [167] [168]

El gran compensador de la ley de Moore (TGMLC) , también conocido como ley de Wirth , generalmente se conoce como hinchazón de software y es el principio de que las generaciones sucesivas de software de computadora aumentan en tamaño y complejidad, compensando así las ganancias de rendimiento predichas por la ley de Moore. En un artículo de 2008 en InfoWorld , Randall C. Kennedy, [169] anteriormente de Intel, introduce este término utilizando versiones sucesivas de Microsoft Office entre el año 2000 y 2007 como premisa. A pesar de las ganancias en el rendimiento computacional durante este período de tiempo de acuerdo con la ley de Moore, Office 2007 realizó la misma tarea a la mitad de la velocidad en una computadora prototípica del año 2007 en comparación con Office 2000 en una computadora del año 2000.

Expansión de la biblioteca : en 1945, Fremont Rider calculó que la capacidad se duplicaría cada 16 años, si se disponía de espacio suficiente. [170] Abogó por reemplazar las voluminosas y deterioradas obras impresas por fotografías analógicas en microformato miniaturizadas , que pudieran duplicarse a pedido para los usuarios de la biblioteca u otras instituciones. No previó la tecnología digital que vendría décadas después para reemplazar el microformato analógico por medios de imagen, almacenamiento y transmisión digitales. Las tecnologías digitales automatizadas, potencialmente sin pérdidas, permitieron grandes aumentos en la rapidez del crecimiento de la información en una era que ahora a veces se llama la Era de la Información .

Curva de Carlson – es un término acuñado por The Economist [171] para describir el equivalente biotecnológico de la ley de Moore, y lleva el nombre del autor Rob Carlson. [172] Carlson predijo con precisión que el tiempo de duplicación de las tecnologías de secuenciación de ADN (medido por el costo y el rendimiento) sería al menos tan rápido como la ley de Moore. [173] Las curvas de Carlson ilustran las rápidas disminuciones (en algunos casos hiperexponenciales) en el costo y los aumentos en el rendimiento de una variedad de tecnologías, incluida la secuenciación de ADN, la síntesis de ADN y una gama de herramientas físicas y computacionales utilizadas en la expresión de proteínas y en la determinación de las estructuras de las proteínas.

La ley de Moore es una observación sobre el desarrollo de fármacos farmacéuticos que se escribió deliberadamente como la Ley de Moore escrita al revés para contrastarla con los avances exponenciales de otras formas de tecnología (como los transistores) a lo largo del tiempo. Establece que el costo de desarrollar un nuevo fármaco se duplica aproximadamente cada nueve años.

El efecto de la curva de experiencia indica que cada duplicación de la producción acumulada de prácticamente cualquier producto o servicio va acompañada de una reducción porcentual constante aproximada del coste unitario. La primera descripción cualitativa documentada y reconocida de este fenómeno data de 1885. [174] [175] En un análisis de 1936 sobre el coste de los aviones, se utilizó una curva de potencia para describir este fenómeno. [176]

Ley de Edholm : Phil Edholm observó que el ancho de banda de las redes de telecomunicaciones (incluida Internet) se duplica cada 18 meses. [177] Los anchos de banda de las redes de comunicación en líneahan aumentado de bits por segundo a terabits por segundo . El rápido aumento del ancho de banda en línea se debe en gran medida al mismo escalamiento de MOSFET que permitió la ley de Moore, ya que las redes de telecomunicaciones se construyen a partir de MOSFET. [178]

La ley de Haitz predice que el brillo de los LED aumenta a medida que disminuye su coste de fabricación.

La ley de Swanson es la observación de que el precio de los módulos solares fotovoltaicos tiende a caer un 20 por ciento cada vez que se duplica el volumen acumulado de envíos. Al ritmo actual, los costos bajan un 75 por ciento aproximadamente cada 10 años.

Véase también

Notas explicativas

  1. ^ La tendencia comienza con la invención del circuito integrado en 1958. Véase el gráfico en la parte inferior de la página 3 de la presentación original de la idea por parte de Moore. [1]
  2. ^ En abril de 2005, Intel ofreció 10.000 dólares estadounidenses para comprar una copia de la edición original de Electronics en la que aparecía el artículo de Moore. [10] Un ingeniero que vivía en el Reino Unido fue el primero en encontrar una copia y ofrecérsela a Intel. [11]
  3. ^ Potencia activa = CV 2 f

Referencias

  1. ^ abcde Moore, Gordon E. (19 de abril de 1965). "Cramming more component's onto integrated circuits" (PDF) . intel.com . Revista de electrónica . Archivado (PDF) del original el 27 de marzo de 2019 . Consultado el 1 de abril de 2020 .
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