La Ley de Huang: así es como NVIDIA ha multiplicado por 1.000 la velocidad de sus chips
En el mundo de los semiconductores, la ley de Moore es muy conocida por todos. Esta establece el principio de que cada 2 años se duplica el número de transistores en un microprocesador, pero claro, es una medida empírica que se ideó en 1965. Sin embargo, Jen-Hsun Huang de NVIDIA dijo en 2022 que la ley ya no tenía validez. Hablando precisamente del CEO de NVIDIA, se ha establecido la ley de Huang como un nuevo enfoque que reemplazará a Moore y les ha permitido subir la velocidad de sus chips en tan poco tiempo.
Aunque ATI Radeon se adelantó a NVIDIA a la hora de lanzar tarjetas gráficas dedicadas, los verdes consiguieron superar a los rojos en apenas unos años en ingresos y ganancias. Más tarde, cuando AMD compro ATI en 2006, NVIDIA tenía aún más renombre y superarla se había vuelto una tarea casi imposible. Desde hace muchos años ha liderado en el sector de las GPU, donde ha conseguido avanzar sin que nadie pudiera rivalizar contra ella.
La ley de Huang muestra como NVIDIA multiplica x1000 la velocidad de sus chips en 10 años
El CEO de NVIDIA considera que la ley de Moore está desfasada y lo cierto es que a partir de 2010 aproximadamente ya no parece cumplirse. Es por ello que han querido actualizar esta idea empírica sobre los avances del rendimiento en el hardware. Es por ello que NVIDIA ha presentado la que denominan ley de Huang, la cual les ha permitido multiplicar por 1000 la velocidad de sus chips y todo esto en menos de una década.
Para que entendamos la ley de Huang, NVIDIA la define como que la reducción del tamaño de los chips no define el aumento de rendimiento. El concepto de Moore sobre los transistores ya no es valido y en el caso aplicado a NVIDIA donde pasaron de 28 a 5 nm en una década, solo lograron un 2,5x más rendimiento. El científico jefe de NVIDIA, Bill Dally, argumenta que la compañía se ha centrado en innovar en términos de arquitectura, en vez de centrarse en nanómetros y desarrollo de chips pequeños.
Tal y como podemos ver en la gráfica de rendimiento con los años. Teníamos a las K20X en 2012 con 3,94 TOPS de int 8 y tuvieron que pasar dos años para duplicarlo a 6,84 TOPS de la NVIDIA M40. Sin embargo, a partir de ahí las P100 triplicaron el valor, la V100 lo multiplicó por 6 y la Q8000 por 2 hasta tener 261 TOPS. Luego vimos un salto enorme hasta los 1.248 TOPS de la A100 y por último la H100 llegó a 4.000 TOPS.
A pesar de usar menos nanómetros, las GPU AMD rinden menos que las NVIDIA
Utilizar el último nodo de fabricación más pequeño no es sinónimo de que vaya a ser la mejor GPU en rendimiento. Podemos ver eso mismo en la gráfica de NVIDIA y AMD. Como podemos ver, ambas empleaban los mismos nanómetros, pero cuando NVIDIA empezó con la serie GTX 10 dio un salto enorme a pesar de usar 16 nm en vez de 14 nm.
Lo mismo podemos decir con las RTX 20 y las AMD RX 5000, aunque en este caso debemos decir que se ha comparado una RTX 2080 Ti contra la RX 5700 XT considerablemente menos potente (lo máximo que podía ofrecer AMD en esa generación). Lo mismo podemos decir al final, donde vemos que la RX 6800 XT contra la RTX 3080 vuelven a igualarse, aunque podrían haber usado la RTX 3080 Ti. Además ya hemos visto que las RTX 40 de NVIDIA darían una diferencia mucho mayor.