La conjecture de Moore a-t-elle atteint ses limites ?
La conjecture de Moore a été énoncée en 1965 par Gordon Moore, cofondateur d’Intel. Moore avait remarqué que le nombre de transistors sur une puce électronique doublait chaque année. Avec le temps, on a constaté que c’était en fait plutôt tous les 18 mois.
BIEN VU, MAIS…
Dans le domaine de l’informatique, la conjecture de Moore est l’une des hypothèses les plus mal utilisées. Celle-ci s’appuie sur une donnée très précise, à savoir le nombre de transistors sur une puce ; or, on l’utilise maintenant pour à peu près tout ce qui a trait à l’informatique. « La puissance de calcul double tous les 18 mois », est un exemple récurrent de mauvaise utilisation des observations de Gordon Moore.
Aujourd’hui, on compare des données qui n’ont rien à voir avec la conjecture de Moore. Par exemple, si l’on considère que « la performance du réseau double tous les neuf mois » ou que « la densité de stockage des données double chaque année », on pourrait dire que ces tendances dépassent de loin les prédictions de Moore. Ce qui pourrait signifier que les processeurs n’évoluent pas assez vite par rapport à la capacité de stockage des données et à la capacité des réseaux.
Or, ce serait faire l’impasse sur un certain nombre de paramètres que la conjecture de Moore ne prend pas en compte. Par exemple, le cycle d’horloge des processeurs augmente proportionnellement au nombre de transistors par puce. Cela veut dire que la puissance des processeurs augmente plus vite que ce qu’avait prédit Moore. De plus, la configuration des puces et les systèmes d'exploitation se sont améliorés : la puissance d’un processeur ne se résume donc pas à la simple somme de ses transistors.
Comparer des taux de croissance différents en utilisant la conjecture de Moore peut donc souvent prêter à confusion. Cette conjecture doit plutôt être considérée comme une métaphore illustrant la croissance exponentielle de la performance du matériel informatique.
EN SAVOIR PLUS SUR LA CONJECTURE DE MOORE
Comme la croissance est exponentielle, le projet de grille devient, au fil des ans, de plus en plus réalisable : les réseaux deviennent plus rapides et les processeurs décentralisés peuvent être intégrés en plus grand nombre.
Les ordinateurs pour le grand public deviennent aussi de plus en plus puissants, ce qui signifie que les grilles de calcul sont de mieux en mieux à même de résoudre des problèmes de plus en plus complexes. Cette puissance de calcul aide les scientifiques à trouver des solutions pour relever de grands défis, tels que le changement climatique ou les énergies renouvelables.
