¿Rompiendo la Ley de Moore?
La Ley de Moore fue una declaración formulada en 1965 por Gordon Moore, uno de los fundadores de Intel. Él observó que el número de transistores que se podían insertar en un chip de silicio se duplicaba cada año. Con el correr del tiempo, se ha determinado que éstos se duplican cada 18 meses..
BONITA IDEA, PERO…
La Ley de Moore se ha convertido en uno de los conceptos peor empleados en informática: A pesar que la declaración de Moore se limitó a una cantidad muy específica --el número de transistores en un chip—ahora, en computación, se aplica para casi todo. "El poder de cómputo se duplica cada 18 meses", éste es uno de los malos usos más comunes de la observación realizada por Moore.
Hoy, se hacen comparaciones entre distintas cantidades que no tienen nada que ver con la Ley de Moore. Por ejemplo, si "el rendimiento de la red se duplica cada nueve meses", o "la densidad de almacenamiento de datos se duplica cada 12 meses", puede que se diga que estas tendencias están "demostrando" la Ley de Moore. Esto podría significar que, de alguna manera, los procesadores de los computadores no están a la par con el almacenamiento de datos y la capacidad de la red.
Esto hace caso omiso de una serie de tendencias que la Ley de Moore no considera. Por ejemplo, el ciclo de reloj de los procesadores aumenta a medida que aumenta el número de transistores por chip. Esto significa que el poder de procesamiento crece más rápido que la Ley de Moore. Además, las mejoras en la arquitectura de los chips y en los sistemas operativos, también hacen que los procesadores sean más poderosos que la mera suma de sus transistores.
En resumen, comparar diferentes tasas de crecimiento utilizando la Ley de Moore es, a menudo, engañoso. Lo mejor es ver la Ley de Moore simplemente como una metáfora del crecimiento exponencial en el rendimiento del hardware de las TI.
ALGO MÁS ACERCA DE LA LEY DE MOORE
Como resultado de este crecimiento exponencial, con cada año que pasa, el concepto de grid se hace más viable: las redes se hacen más rápidas y los computadores distribuidos pueden ser más estrechamente integrados.
Las computadoras individuales también se han hecho más poderosos, lo que significa que las grid computacionales son cada vez más capaces de resolver problemas cada vez más complejos. Todo este poder computacional ayuda a nuestros científicos a encontrar soluciones a las grandes problemáticas, como el cambio climático y la energía sustentable.
