무하마드 알리(Muhammad Ali)는 인텔의 공동 창립자이자 CEO인 고든 무어(Gordon Moore)가 무어의 법칙(Moore's Law)으로 알려지게 된 가설을 세웠을 때 불과 1년 동안 세계 헤비급 챔피언 자리를 지켰습니다. 즉, 집적 회로(IC)의 트랜지스터 수는 약 2년마다 두 배로 늘어납니다.

1965년에 이것은 자극적인 일이었습니다. 전자 잡지, 이는 시간이 지남에 따라 컴퓨터가 더 낮은 비용으로 더 빠르고 더 많은 성능을 발휘할 것으로 기대할 수 있음을 암시합니다. 수년, 수십 년이 흐르면서 기술 변화의 속도가 가속화되면서 무어의 이론은 검증되었습니다. 대부분의 경우 그것은 사실입니다. 그러나 급성장하는 머신러닝(ML) 분야의 최근 발전은 법의 실행 가능성에 대한 노골적인 위협은 아닐지라도 흥미로운 도전을 제시합니다.

무어의 법칙의 지속 가능성

무어의 법칙은 반세기가 넘는 기간 동안 기술 발전을 주도해 왔으며, 불가침의 법칙과 유사한 것이 되었습니다. 그러나 회로 소형화의 원자 한계에 접근함에 따라 관측의 지속 가능성에 대한 철저한 조사가 이루어지고 있습니다.

회로 축소의 물리적 한계가 명백해지고 있습니다. 2015년에는 인텔 자체가 인정 무어의 법칙이 둔화되면서 2.5년 주기가 대략 25년으로 느려졌습니다. 이 2.5% 증가는 우리가 현대 반도체 기술의 물리적, 실제적 한계에 접근하고 있다는 분명한 표시였습니다. 게다가 작년에 Intel CEO Pat Gelsinger는 3년이 이제 XNUMX년이 되었음을 인정하면서 이전 발언을 수정하면서 무어의 법칙을 따르기 위해 할 수 있는 모든 일을 하겠다고 약속했습니다.

이 중 어느 것도 놀랄 일이 아닙니다. 무어 자신도 “이와 같은 기하급수적 현상은 영원히 지속되지 않는다”고 주장하면서 자신의 법칙을 부인했습니다. 실제로 엔지니어는 기계 학습과 인공 지능(AI), 클라우드 컴퓨팅, 사물 인터넷(IoT)과 같은 관련 분야의 수요 증가로 인해 과거 실리콘 칩 산업에 이러한 압력을 가할 것이라고 예측하기 어려웠을 것입니다. 60대 중반.

오늘날 기계 학습 수요는 처리 능력 증가 속도를 앞지르고 있습니다. 지난 10개월 동안 처리 능력이 3배 증가한 데 비해 수요가 18배 급증했습니다. 분명히 이러한 격차는 머신러닝의 향후 발전에 심각한 장애물을 제시하며 잠재적으로 혁신과 적용에 병목 현상을 일으킬 수 있습니다.

XNUMXD덴탈의 넓어지는 틈 딥 러닝의 계산 요구와 처리 능력 증가 사이의 문제는 예측하기 쉽지 않았지만 현대 기술 전문가가 해결해야 할 문제입니다. 이러한 차이는 특히 모델이 더욱 복잡해지고 데이터 집약적으로 변하면서 ML 앱의 확장성에 잠재적인 제한이 있을 뿐만 아니라 일반적으로 기술 변화 속도가 느려지는 것을 의미합니다.

어떤 사람들은 이것이 나쁜 것이 아니라고 주장할 수도 있습니다. 그것은 우리 모두가 자연과 다시 연결되고 그 순간에 더 현존할 수 있게 해줄 것입니다. 그러나 인간의 발전은 실제로 이런 식으로 진행되지 않습니다. 지니가 꺼지면 다시 병에 넣는 것은 불가능합니다. 길을 택한 후에는 질서 있게 진행해야 합니다. 그렇지 않으면 퇴보에 직면하게 됩니다.

무어의 법칙 문제에 대한 새로운 해결책

이러한 어려운 상황 속에서도 새로운 솔루션이 시장에 등장하고 있습니다. 그 중 하나인 io.net은 다음과 같은 이점을 활용하여 점점 커지는 격차를 해소하려고 합니다. 현존하는 글로벌 처리 효율성을 향상시키는 GPU 컴퓨팅 리소스. 컴퓨팅이 ML 요구 사항을 따라잡을 수 없다면, 즉 컴퓨팅을 더 잘 작동하도록 합시다.

io.net가 최근 공개한 분산형 물리적 인프라(DePIN) 네트워크는 가치 제안의 핵심 기둥입니다. 전 세계에 퍼져 있는 GPU와 CPU의 미개척 잠재력을 활용하여 DePIN 네트워크 ML의 급증하는 요구를 충족할 수 있는 지속 가능하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 이 모델에는 GPU 및 CPU 성능을 네트워크에 기여/임대하는 사람들에게 보상이 포함됩니다. 한편 AI 스타트업과 ML 엔지니어는 일반적으로 이러한 리소스와 관련된 엄청난 비용을 지불하지 않고도 필요한 GPU 컴퓨팅에 대한 온디맨드 액세스를 얻을 수 있습니다.

글로벌 사용자 네트워크에서 무허가형 온디맨드 GPU/CPU 액세스를 제공함으로써, io.net 기존 리소스의 효율적인 활용을 보장하면서 집계된 처리 능력에 대한 액세스를 민주화합니다. 이 기능은 컴퓨팅 비용의 상당한 절감, 클라우드 클러스터의 신속한 배포 및 공정한 가격으로 이어집니다.

머신러닝에 대한 수요와 처리 능력의 성장 사이의 격차가 커지면서 다음과 같은 혁신적인 솔루션이 등장합니다. io.net 필수입니다.

기존 GPU 및 CPU 리소스의 효율성과 접근성을 극대화하는 데 있어 io.net은 무어의 법칙 속도 저하로 인한 한계에 대한 해결 방법을 제공하는 데 그치지 않습니다. 이는 두 분야 모두에서 지속적인 혁신과 발전을 위한 환경을 조성하고 있습니다.

물론 다른 요소도 마찬가지로 중요합니다. 자본 투자도 그 중 하나입니다. 칩 컴퓨팅 성능을 두 배로 늘리려면 R&D 예산도 함께 늘려야 합니다. 정부 보조금, 업계 합병, 합작 투자 등도 중요합니다.

안타깝게도 고든 무어(Gordon Moore)는 2023년에 사망했습니다. 하지만 그의 이름을 딴 법칙은 XNUMX년대보다 오늘날 훨씬 더 관련성이 높습니다.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://techstartups.com/2024/02/06/is-machine-learning-demand-starting-to-outpace-moores-law/