Qui de la loi de Moore ou de la chaleur limitera le plus l'avancée des processeurs ?

La densité de chaleur à évacuer par millimètre carré de processeur ne cesse d'augmenter

Pour les prochaines générations de processeur, on parle très souvent des processus de fabrication, de la possibilité de créer des transistors de plus en plus petits, donc d’en mettre de plus en plus par millimètre carré de silicium. Jusqu’à présent, l’évolution de cette densité a, peu ou prou, suivi la loi (empirique) de Moore : la densité de transistors double tous les deux ans. Bon nombre de gens supputent que cette loi est “morte”, dans le sens où la densité ne continuera plus d’augmenter à la même vitesse que depuis les années 1960-1970. Cependant, un autre facteur limitera la progression des processeurs, de manière probablement plus importante : l’évacuation de la chaleur. Déjà, les processeurs actuels doivent parfois limiter leur performance pour éviter de brûler (throttling) !

L’évolution énergétique des transistors a pu suivre, toujours depuis les années 1960-1970, la loi de Dennard. Celle-ci postule que la densité énergétique des transistors reste constante, c’est-à-dire la quantité de chaleur à évacuer par millimètre carré de processeur. De fait, si les transistors diminuent en taille, il leur faut une tension moindre pour s’activer. Néanmoins, dès 2005-2006, les transistors sont devenus tellement petits que des effets non prévisibles par Dennard sont devenus significatifs : les pertes de courant des transistors. Ces pertes font que la consommation énergétique des transistors ne décroît plus aussi rapidement que la densité de transistors augmente. La situation est telle que Facebook estime que la chaleur dégagée par les processeurs est un frein majeur au développement de lunettes de réalité augmentée.

L’une des solutions à ce problème serait la spécialisation des processeurs, une voie de plus en plus exploitée : les processeurs seraient moins programmables, dans le sens où plus de choses seraient implémentées au niveau matériel, avec des instructions moins génériques, mais très performantes pour une tâche donnée. On voit notamment cette tendance avec les processeurs orientés réseaux neuronaux. De même, ARM laisse maintenant les concepteurs de cœurs ARM ajouter des instructions, quitte à briser une certaine homogénéité dans l’écosystème ARM.

Source : IEEE Spectrum.