インテルの共同創設者兼 CEO であるゴードン・ムーアがムーアの法則として知られる仮説を立てたとき、モハメド・アリはわずか 1 年間世界ヘビー級チャンピオンでした。つまり、集積回路 (IC) 上のトランジスタの数は、約 2 年ごとに 2 倍になります。

1965 年には、これは驚くべきことでした。 電子雑誌は、時間の経過とともにコンピュータがより高速かつより低コストでより高性能になることが期待できることを暗示しています。数年、数十年が経過し、技術革新の速度が加速するにつれ、ムーアの理論は検証されてきました。ほとんどの場合、それは真実です。しかし、機械学習 (ML) の急成長分野における最近の進歩は、完全な脅威ではないにしても、法の実行可能性に対して興味深い課題を提示しています。

ムーアの法則の持続可能性

ムーアの法則は、半世紀以上にわたって技術の進歩を促進するのに役立ち、不可侵の法則のようなものになりました。しかし、回路小型化の原子的限界に近づくにつれ、観測の持続可能性が厳しい監視にさらされるようになっている。

回路の縮小における物理的な限界が明らかになりつつあります。 2015 年にインテル自体が 認め ムーアの法則の減速を指摘し、2.5年のペースがおよそ25年半に減速したと指摘した。この 2.5% の増加は、現代の半導体技術の物理的および実用的な限界に近づいていることを明確に示していました。さらに、Intel CEOのパット・ゲルシンガー氏は昨年、以前のコメントを修正し、3年半がXNUMX年になったことを認めながら、ムーアの法則に歩調を合わせるために全力を尽くすと約束した。

これはどれも驚くべきことではありません。ムーア自身も自身の法則を否定し、「このような指数関数的な現象は永遠に続くことはない」と主張した。実際、機械学習や、人工知能 (AI)、クラウド コンピューティング、モノのインターネット (IoT) などの関連分野の需要が増大し、シリコン チップ業界にこれほどの圧力がかかっていることを当時のエンジニアが予測することは困難であったでしょう。 60代半ば。

現在、機械学習の需要は処理能力の増加速度を上回っており、過去 10 か月間で処理能力が 3 倍増加したのに対し、需要は 18 倍に急増しています。自明のことですが、この差異は機械学習の将来の進歩に重大な障害をもたらし、イノベーションとアプリケーションのボトルネックにつながる可能性があります。

　 広がる溝 ディープラーニングの計算需要と処理能力の増加の間の予測は容易ではなかったかもしれませんが、それでも現代の技術者が取り組まなければならない問題です。この差異は、特にモデルがより複雑になりデータ集約型になるにつれて、ML アプリのスケーラビリティに潜在的な限界があることを示唆するだけでなく、技術変化の速度が全体的に鈍化していることを示唆しています。

これは悪いことではなく、私たち全員が自然と再びつながり、今この瞬間にもっと集中できるようになるのだと主張する人もいるかもしれません。しかし、人間の進歩は実際にはこのようには機能しません。瓶から出た魔神を瓶に戻すことは不可能です。道が決まったら、私たちは秩序ある方法で前進しなければなりません、そうでなければ後退に直面することになります。

ムーアの法則の問題に対する斬新な解決策

このような厄介な背景に対して、新しいソリューションが市場に登場しつつあります。そのうちの 1 つである io.net は、 既存の GPU コンピューティング リソースにより、グローバルな処理効率が向上します。コンピューティングが ML の要求に追いつかない場合は、言い換えれば、コンピューティングをより適切に機能させるようにしましょう。

io.netが最近発表した分散型物理インフラストラクチャ (DePIN) ネットワークは、その価値提案の重要な柱です。世界中に広がるGPUとCPUの未開発の可能性を活用することで、 DePINネットワーク は、ML の急増する需要を満たす、持続可能でスケーラブルなソリューションを提供します。このモデルには、GPU と CPU のパワーをネットワークに貢献/レンタルした人に報酬を与えることが含まれます。一方、AI スタートアップや ML エンジニアは、そのようなリソースに通常伴う法外なコストを支払うことなく、必要な GPU コンピューティングにオンデマンドでアクセスできます。

ユーザーのグローバル ネットワークからのパーミッションレスでオンデマンドの GPU/CPU アクセスを提供することで、 io.net 既存のリソースの効率的な利用を確保しながら、集約された処理能力へのアクセスを民主化します。この機能は、コンピューティング コストの大幅な節約、クラウド クラスターの迅速な展開、および公正な価格設定につながります。

機械学習の需要と処理能力の成長との間のギャップが拡大するにつれて、次のような革新的なソリューションが登場します。 io.net 不可欠になります。

既存の GPU および CPU リソースの効率とアクセスしやすさを最大化する際に、io.net は、ムーアの法則のペースの低下によってもたらされる制限に対する回避策を提供しているだけではありません。両方の分野で継続的な革新と進歩の舞台を整えています。

もちろん、他の要素も同様に重要です。設備投資もその 1 つです。チップのコンピューティング能力を 2 倍にしたい場合、研究開発予算も同時に増額しなければならないのは当然です。政府の補助金、業界の合併、合弁事業なども重要です。

悲しいことに、ゴードン・ムーアは 2023 年に亡くなりましたが、彼の名を冠した法律は、XNUMX 年代よりも今日の方がずっと重要です。

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• 情報源： https://techstartups.com/2024/02/06/is-machine-learning-demand-starting-to-outpace-moores-law/