NVIDIA “Huang Yasası”, çip performansını ve verimliliğini on yıldan kısa bir sürede 1000x’in üzerine çıkaran birincil katalizördür. NVIDIA için Huang Yasası, geçmişte teknoloji endüstrisine hakim olan Moore Yasası gibi geleneksel çip hızlandırma temellerinin ötesine geçen temel bir yaklaşımdır.
Huang Yasası NVIDIA’nın Geleceğe Hakim Olması İçin, Çipin Küçülmesi Hiçbir Şekilde Performans Artışını Tanımlamaz
NVIDIA CEO’su Jensen Huang, Moore Yasasının “yavaşladığını” ve desteklediği konseptin geçerliliğini yitirmeye başladığını defalarca ifade etti. Tartışma özellikle Jensen’in konuşmasından sonra kızıştı. GTC 2023 açılış konuşması. Moore Yasasının ne olduğuna bakacak olursak, bir mikroçip üzerindeki transistör sayısı ve bu sayının her yıl nasıl ikiye katlanması “gerektiği” ile ilgilidir.
Dally, NVIDIA’nın on yılda GPU’ları 28nm’den 5nm yarı iletken düğümlere geçirmesine rağmen, bu teknolojinin toplam kazancın yalnızca 2,5 katını oluşturduğunu belirtti.
NVIDIA’nın Baş Bilim Adamı Bill Dally, bir blog yazısında Team Green’in yeni nesil teknolojiye yaklaşımının “Huang Yasası” etrafında döndüğünü açıkladı. Bunun ne anlama geldiğine değineceğiz, ancak NVIDIA’nın kendisi terminolojinin bir rapordan kaynaklandığını iddia ediyor. IEEE Spektrumu ve daha sonra çeşitli medya kuruluşları tarafından tanındı. NVIDIA’nın son dönemde ürünleriyle hayata geçirdiği konsept gerçekten ilgi çekici ve muhtemelen sektörün geleceğinin kapılarını açacak anahtarları da barındırıyor.
Hot Chips 2023’teki bir konuşmada Bill Dally, NVIDIA’nın son on yılda bilgisayar çiplerinde 1000 kat şaşırtıcı performans artışına tanık olduğunu ifade etti. Kitaplara bakılırsa bu tür kazanımlar Moore Yasası ile mümkün olamazdı ve en önemlisi sürecin daralması bu rakam üzerinde hiçbir etki yaratmadı. Şimdi bana bunun nasıl bir olasılığa dönüştüğünü sorabilirsiniz ve burada vereceğim cevap, çip geliştirme yerine bireysel “yığınlar” içindeki yeniliğe öncelik vermek olacaktır.
Açıklamamı desteklemek için NVIDIA, blog yazısında “Hopper mimarisi”nin tanıtılmasının, “sekiz ve 16 bitlik kayan nokta ve tamsayı matematiğini” kullandıkları için büyük performans rakamlarını göstermede belirleyici olduğunu söylüyor. İşleri hızlandırmak için, istatistiksel öğrenmede “Amper mimarisi” destekli performansın ortaya çıkarılması ve bilgi işlem iş yüklerinde 2 kat performans artışı sağlanması. Bireysel teknolojileri bir araya getirmek için NVIDIA’nın “NVLINK” özelliği işe yaradı ve bu da toplamda x1000 işaretine yol açtı.
Şimdi asıl noktaya gelince, NVIDIA’nın blog yazısı, 10 yıllık süre boyunca şirketin 28nm’lik bir süreçten 5nm’lik bir sürece geçiş yaptığını ve bunun yalnızca 2,5 kat performans artışı sağladığını belirtiyor. Bu, bir çipin her “küçülmesinde” yıldan yıla 2 kat artış bekleyen Moore Yasasını geçersiz kılıyor. Dally, NVIDIA’nın geleceğinin çeşitli endüstri ilerleme fırsatları getiren “Huang Yasasına” bağlı olduğunu söyledi.
Dally, “Bilgisayar mühendisi olmak için eğlenceli bir zaman” diyor ve sektörün durumu da bu gerçeği doğruluyor. Bilgisayar endüstrisinin belirleyici bir dönemde olduğunu söyleyebiliriz ve bu tamamen şirketlerin “çip ve bilgisayar geliştirmeye” nasıl yaklaştıklarına bağlı.
Haber kaynağı: NVIDIA Blogu
