ARM ha pubblicato recentemente un nuovo articolo sul suo blog ARM Blueprint, affermando che il paradigma informatico, come lo conosciamo oggi, sta cambiando. Più specificamente, l’azienda ha definito le prestazioni per watt come il nuovo valore su cui puntare in futuro. Rob Aitken, Fellow & Director of Technology di ARM, ha scritto un post dando uno sguardo retrospettivo al settore e a quello che ci aspetta in futuro.

Fin dall’inizio, abbiamo visto un enorme aumento in un’area: la densità dei transistor. Secondo un’osservazione, chiamata legge di Moore, secondo cui il numero di transistor raddoppia ogni due anni, stiamo assistendo a continui miglioramenti nelle prestazioni dei nostri dispositivi. Questo è stato grossomodo valido fino a quando negli ultimi anni è stato incontrato un grosso ostacolo.

Le dimensioni dei semiconduttori possono diminuire progressivamente, ma, man mano che ci avviciniamo alle dimensioni degli atomi, è quasi impossibile costruire nuovi nodi di produzione così piccoli. Esistono analisi che stimano quanto lontano possiamo spingerci, tuttavia, non è questo il messaggio che ARM sta cercando di far capire con il suo post.

L’azienda suggerisce che, poiché siamo a un punto di rottura, dove il design moderno, o forse la nuova IP attualmente in fase di sviluppo, sta assumendo un fattore importante nel processo creativo. Si parla dell’efficienza computazionale e delle prestazioni per watt.

Secondo ARM, le prestazioni per watt sono “il nuovo paradigma” che prenderà il sopravvento, poiché i progetti più moderni considerano l’efficienza computazionale come uno dei fattori primari per ulteriori miglioramenti. Man mano che i progetti diventano più grandi e complessi, possono diventare altamente inefficienti. Per ottenere prodotti migliori, gli ingegneri devono mirare a un determinato punto di prestazione e utilizzare la minor potenza possibile.

Rob Aitken ha affermato:

L’ottimizzazione dei carichi di lavoro per sfruttare l’elaborazione a bassissima potenza sta anche guadagnando terreno attraverso movimenti come TinyML, che si concentra sull’ottimizzazione dei carichi di lavoro di apprendimento automatico (ML), consentendo loro di funzionare con pochi milliwatt di potenza.

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