Jensen Huang von NVIDIA erklärt Moores Gesetz für tot und stellt Huangs Gesetz vor; Leistung soll sich in nur einem Quartal „verdoppeln“

NVIDIA hat einen neuen Maßstab in der Leistung künstlicher Intelligenz (KI) gesetzt und bisher unerreichbare Werte erreicht. Laut CEO Jensen Huang hat die Bedeutung des Mooreschen Gesetzes für den technologischen Fortschritt in der heutigen Zeit deutlich abgenommen.

NVIDIA stellt Moores Gesetz in Frage und betont native Technologien bei der Weiterentwicklung der KI

Zum Kontext: Moores Gesetz ist im Wesentlichen eine Beobachtung, die historisch einen Zusammenhang zwischen der Reduzierung der Chipgröße (Knotenverkleinerung) und der Steigerung der Rechenleistung aufzeigte. Typischerweise wurden alle zwei Jahre Verbesserungen prognostiziert, wobei jährlich kleinere, inkrementelle Upgrades erwartet wurden. Im sich rasant entwickelnden KI-Bereich präsentiert NVIDIA jedoch etwa alle sechs Monate neue und anspruchsvolle Architekturen und zeigt damit, dass das Unternehmen aktuelle Branchentrends nutzt, um seinen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Jensen betont, dass die Relevanz von Moores Gesetz in der heutigen Zeit minimal sei und erklärt, dass der Innovation keine Grenzen gesetzt seien.

Während einer Keynote-Präsentation auf der Computex, die von Foxconn ausgerichtet wurde, ging Huang auf Bedenken hinsichtlich der Zukunft der KI-Chip-Entwicklung ein. Auf die Frage nach einer möglichen Verlangsamung verwies er auf die zunehmenden physikalischen Einschränkungen, die das Mooresche Gesetz weniger wirksam gemacht hätten. Insbesondere betonte er, dass die Reduzierung der Knotengrößen nicht mehr mit Leistungssteigerungen korreliert, die mit den Durchbrüchen vergleichbar wären, die NVIDIA mit alternativen Strategien erzielt hat.

Ein entscheidender Wandel in diesem Bereich ist auf fortschrittliche Gehäusetechnologien zurückzuführen, insbesondere auf die von TSMC entwickelte CoWoS-Technik (Chip on Wafer on Substrate), die die Leistungskennzahlen maßgeblich beeinflusst hat. Darüber hinaus ermöglicht NVIDIAs proprietäre NVLink-Verbindungstechnologie eine verbesserte Chipleistung, indem sie die Verbindung mehrerer Systeme in Rack-Konfigurationen ermöglicht. Diese Innovation ermöglicht NVIDIA, Rechenleistungen bereitzustellen, die einst als unerreichbar galten.

NVIDIAs Dynamik zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. Huang deutete an, dass das Unternehmen seine Produkt-Roadmap auf einen vierteljährlichen Veröffentlichungsplan umstellen könnte – eine Leistung, die viele Experten bisher für unwahrscheinlich gehalten hätten. NVIDIA arbeitet derzeit mit einem sechsmonatigen Zyklus für Produkteinführungen, wie aktuelle Veröffentlichungen wie Vera Rubin und Blackwell Ultra verdeutlichen. NVIDIA ist eindeutig bestrebt, das Interesse und die Innovation im KI-Sektor aufrechtzuerhalten.

Quelle & Bilder