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Ley de Koomey

Cálculos por kWh, desde 1946 hasta 2009

La ley de Koomey describe una tendencia en la historia del hardware informático : durante aproximadamente medio siglo, la cantidad de cálculos por julio de energía disipada se duplicó aproximadamente cada 1,57 años. El profesor Jonathan Koomey describió la tendencia en un artículo de 2010 en el que escribió que "con una carga de cálculo fija, la cantidad de batería necesaria se reducirá en un factor de dos cada año y medio". [1]

Esta tendencia había sido notablemente estable desde la década de 1950 ( R2 de más del 98%). Pero en 2011, Koomey volvió a examinar estos datos [2] y descubrió que después de 2000, la duplicación se desaceleró a aproximadamente una vez cada 2,6 años. Esto está relacionado con la desaceleración [3] de la ley de Moore , la capacidad de construir transistores más pequeños; y el final alrededor de 2005 del escalamiento de Dennard , la capacidad de construir transistores más pequeños con densidad de potencia constante .

"La diferencia entre estas dos tasas de crecimiento es sustancial. Una duplicación cada año y medio da como resultado un aumento de 100 veces en la eficiencia cada década. Una duplicación cada dos años y medio produce un aumento de sólo 16 veces", escribió Koomey. [4]

Trascendencia

Las implicaciones de la ley de Koomey son que la cantidad de batería necesaria para una carga de computación fija se reducirá en un factor de 100 cada década. [5] A medida que los dispositivos informáticos se vuelven más pequeños y más móviles, esta tendencia puede ser incluso más importante que las mejoras en la potencia de procesamiento bruta para muchas aplicaciones. Además, los costos de energía se están convirtiendo en un factor cada vez mayor en la economía de los centros de datos, lo que aumenta aún más la importancia de la ley de Koomey.

La desaceleración de la ley de Koomey tiene implicaciones para el uso de energía en la tecnología de la información y las comunicaciones. Sin embargo, como las computadoras no funcionan a su máxima capacidad de manera continua, el efecto de esta desaceleración puede no verse hasta dentro de una década o más. [6] Koomey escribe que "como sucede con cualquier tendencia exponencial, ésta terminará eventualmente... en una década más o menos, el uso de energía volverá a estar dominado por la energía consumida cuando una computadora está activa. Y esa energía activa seguirá siendo rehén de la física detrás de la desaceleración de la Ley de Moore".

Historia

Koomey fue el autor principal del artículo en IEEE Annals of the History of Computing que documentó por primera vez la tendencia. [1] Casi al mismo tiempo, Koomey publicó un breve artículo al respecto en IEEE Spectrum . [7]

Este tema se analizó más a fondo en MIT Technology Review [ 8] y en una publicación de Erik Brynjolfsson en el blog "Economics of Information" [5] y en The Economist online [9] .

La tendencia ya se conocía anteriormente para los procesadores de señales digitales y se la denominó "ley de Gene". El nombre proviene de Gene Frantz, un ingeniero eléctrico de Texas Instruments . Frantz había documentado que la disipación de potencia en los DSP se había reducido a la mitad cada 18 meses, durante un período de 25 años. [10] [11]

Desaceleración y fin de la ley de Koomey

Los últimos estudios indican que la Ley de Koomey se ha ralentizado hasta duplicarse cada 2,6 años. [2] Esta tasa es un promedio estadístico a lo largo de muchas tecnologías y muchos años, pero hay excepciones. Por ejemplo, en 2020 AMD informó de que, desde 2014, la empresa ha conseguido mejorar la eficiencia de sus procesadores móviles en un factor de 31,7, lo que supone una tasa de duplicación de 1,2 años. [12] En junio de 2020, Koomey respondió al informe escribiendo: "He revisado los datos y puedo informar de que AMD ha superado el objetivo de 25×20 que se había marcado en 2014 gracias a un diseño mejorado, una optimización superior y un enfoque preciso en la eficiencia energética ". [12]

Según la segunda ley de la termodinámica y el principio de Landauer , la computación reversible no puede seguir siendo cada vez más eficiente energéticamente. Suponiendo que la eficiencia energética de la computación seguirá duplicándose cada 2,6 años, y tomando la supercomputadora más eficiente a partir de 2022, [13] el límite de Landauer se alcanzará alrededor de 2080. Por lo tanto, después de este punto, la ley de Koomey ya no puede cumplirse. El principio de Landauer, sin embargo, no restringe la eficiencia de la computación reversible . Esto, en conjunción con otras tecnologías de computación más allá de CMOS , podría permitir avances continuos en eficiencia.

Véase también

Referencias

  1. ^ ab Koomey, Jonathan; Berard, Stephen; Sanchez, Marla; Wong, Henry (29 de marzo de 2010), "Implicaciones de las tendencias históricas en la eficiencia eléctrica de la computación", IEEE Annals of the History of Computing , 33 (3): 46–54, doi :10.1109/MAHC.2010.28, ISSN  1058-6180, S2CID  8305701.
  2. ^ ab Koomey, Jonathan G. (29 de noviembre de 2016). "Nuestro último trabajo sobre eficiencia energética de la informática a lo largo del tiempo, ahora publicado en Electronic Design".
  3. ^ Clark, Don (16 de julio de 2015). "Intel redefine la ley de Moore". Wall Street Journal .
  4. ^ Naffziger, Sam; Koomey, Jonathan (29 de noviembre de 2016). "Eficiencia energética de la informática: ¿qué sigue?". Diseño electrónico .
  5. ^ ab Brynjolfsson, Erik (12 de septiembre de 2011). "¿La Ley de Koomey eclipsa a la Ley de Moore?". Blog de Economía de la Información . MIT.
  6. ^ Koomey, Jonathan; Naffziger, Samuel (31 de marzo de 2015). "La Ley de Moore podría estar desacelerándose, pero no la eficiencia energética". IEEE Spectrum .
  7. ^ Koomey, JG (26 de febrero de 2010), "Superando la Ley de Moore", IEEE Spectrum , 47 (3): 68, doi :10.1109/MSPEC.2010.5421913, S2CID  36759624.
  8. ^ Greene, Kate (12 de septiembre de 2011). "Una nueva y mejorada ley de Moore". MIT Technology Review .
  9. ^ "Poder computacional: ¿una ley más profunda que la de Moore?". The Economist online . 10 de octubre de 2011.
  10. ^ Farncombe, Troy; Iniewski, Kris (2013), "§1.7.4 Disipación de potencia", Imágenes médicas: tecnología y aplicaciones , CRC Press , págs. 16-18, ISBN 978-1-4665-8263-7.
  11. ^ Frantz, G. (2000), "Tendencias de los procesadores de señales digitales", IEEE Micro , 20 (6): 52–59, doi :10.1109/40.888703
  12. ^ ab Thurrott, Paul (25 de junio de 2020). "AMD logra un importante hito en eficiencia móvil".
  13. ^ "Top 500 - Eficiencia, Potencia, ..." Archivado desde el original el 10 de mayo de 2022 . Consultado el 26 de mayo de 2022 .

Lectura adicional