Moore yasası, Gordon Moore’un bir çip üzerindeki transistör sayısının yaklaşık her iki yılda bir iki katına çıktığı gözlemine dayanıyordu; ancak bilim insanları bu “doğal yasa”nın artık fiziksel sınırlarına dayandığını söylüyor.
Yaklaşık yarım yüzyıl boyunca bilgisayar teknolojisi düzenli biçimde ilerledi. Transistörler küçüldü, çipler hızlandı ve hesaplama gücü birkaç yılda bir katlandı.
Bu düzenli artış, hava tahminlerinden bilimsel simülasyonlara, gerçekçi grafiklerden yapay zekâ uygulamalarına kadar birçok alanı dönüştürdü.
Anglia Ruskin Üniversitesi’nden Doç. Dr. Domenico Vicinanza, Moore Yasası’nın sonunun teknolojik durgunluk anlamına gelmediğini, asıl sorunun transistörlerin daha da küçülmesini mümkün kılan fiziksel varsayımların geçerliliğini yitirmesi olduğunu vurguluyor.
O halde soru şu: “Otomatik hız artışlarının yerini ne alacak?”
Cevap tek bir devrim değil; birden fazla stratejinin birleşimi.
Birinci yaklaşım daha akıllı transistörler ve yeni malzemeler kullanmak. Mühendisler tasarımları iyileştirerek enerji kaybını ve elektrik sızıntısını azaltmaya çalışıyor; bu da enerji verimliliği için önemli.
İkinci yaklaşım çiplerin fiziksel mimarisinde değişiklikler yapmak. Bileşenleri üst üste istiflemek veya daha yakın konumlandırmak veri aktarım mesafesini kısaltıyor ve hem hız hem enerji tasarrufu sağlıyor.
Üçüncü ve en belirgin değişim uzmanlaşma yönünde: her işi yapan tek işlemci anlayışı yerini göreve özel birimlere bırakıyor. CPU’lar karar alma ve kontrol görevlerini üstleniyor, GPU’lar paralel hesaplama gerektiren işlerde öne çıkıyor ve yapay zekâ hızlandırıcıları çok sayıda basit işlemi eşzamanlı yapmaya odaklanıyor.
Artık performans tek bir çipin ham hızından ziyade bu bileşenlerin uyumuna bağlı. Yapay zekâ, tıbbi teşhis, navigasyon ve karmaşık modelleme gibi alanlarda ilerleme sürerken genel amaçlı performans artışları daha yavaş hissedilebilir.
Uzmanlar, Moore Yasası’nın sonunun bilişimi daha açık bir noktaya taşıdığını belirtiyor: performans artık otomatik gelmiyor; tasarlanması, gerekçelendirilmesi ve enerji, karmaşıklık ile maliyetle ödenmesi gerekiyor.