ムーアの法則が鈍化するにつれて、高性能アプリケーションは影響を受ける可能性があるとMITの科学者が警告しています。

「ムーアの法則からの利益は非常に大きいため、多くの応用分野では、他の革新の源がそれを補うことはできないでしょう。」

数十年にわたり、計算能力は常にムーアの法則に従っており、これはコンピュータの処理能力が約2年ごとに倍増することを規定しています。しかし最近では、能力の成長が鈍化しているようで、プロセッサは現在のように密に詰め込むことができなくなっています。おそらく量子コンピューティングが将来的に再び物事を加速させるでしょうが、それまではますます高度なアプリケーションをサポートする能力が危険にさらされるかもしれません。

MITのコンピュータサイエンスおよび人工知能研究所（CSAIL）とスローン経営大学院の研究科学者であるニール・トンプソンは、ムーアの法則の衰退と、それが重要な分野での革新を妨げる可能性について警告を発しました。「ムーアの法則の終焉を補う方法として、特化型コンピュータチップの設計に対する関心が高まっているのはすでに見られます」と彼は言います。「しかし、問題はこれらの影響の大きさです。ムーアの法則から得られた利益は非常に大きかったため、多くの応用分野では他の革新源が補うことができないでしょう。」彼は、気象予測、石油探査、薬物発見のためのタンパク質折りたたみなどの高計算アプリケーションが、より直接的に影響を受ける可能性があると述べています。

大規模な数値処理システムは、処理能力の成長が鈍化する影響を最初に感じるが、その影響は最終的に、人工知能、機械学習、深層学習などの分析集約型アプリケーションのために強化された処理能力を求める、より一般的に使用されるシステムにも波及する可能性がある。これらは、大規模なクラウドベースのサービスや高性能なエッジデバイスに依存するかもしれない。

今日のデジタル経済では、すべての注目が、世界中のユーザーや顧客に驚異的な速度で洞察や機能を提供できるアプリケーションに集まっています。しかし、しばしば忘れられるのは、それを可能にするハードウェアです。

業界のリーダーたちは、ムーアの法則の潜在的な鈍化を懸念して予測しています。「ムーアの法則に追いつくことは、これまで以上に難しくなってきた」とリーヴェン・エークハウトは数年前にIEEEのコンピュータージャーナルで指摘しました。「そして、ある時点で企業は次世代トランジスタ技術の導入を遅らせる必要が出てくるかもしれません。」エークハウトは、消費者向けアプリケーションのようなコンピューティングの低端ではその影響はそれほど感じられないが、高性能コンピューティングやデータセンターの能力には深刻な影響を与えていると述べました。

処理能力の伸びが鈍化することの影響は「非常に心配です」とThompson氏は言います。「コンピューティングが進歩するにつれて、天気予報や私たちが研究した他の分野も向上します。また、私たちが測定しなかったが、それでも私たちの経済と社会の重要な部分である他の無数の分野も改善されます。その改善のエンジンが遅くなると、その後のエフェクトもすべて遅くなるということです」

ソフトウェアの革新者たちは、年々の処理能力の急速な成長に慣れ親しんでおり、そのような能力の向上に基づいてアプリケーションを設計しています。トンプソンの研究によると、アプリケーションの改善は主に新しいプロセッサを活用できることによるものであり、高性能コンピューティング分野における改善の49％から94％は、計算能力の成長に直接起因していると推定されています。

「これは単に古いプログラムを取り出してより速いコンピュータに載せるだけのものではなく、ユーザーは常にアルゴリズムを再設計して10倍または100倍のコンピュータパワーを活用しなければならない」と彼は言います。「パフォーマンスを向上させるためにはまだ多くの人間の創意工夫が必要ですが、私たちの結果が示すのは、その多くの創意工夫がますます強力なコンピューティングエンジンを活用する方法に集中しているということです。」

例えば、「天気予測に関して、これらのモデルに使用される計算能力が兆倍増加したことがわかりました」とトンプソンは指摘します。「それは、計算能力がどれほど増加したか、そして私たちがそれをどのように活用してきたかを考える上での視点を提供します。」