Moore Yasası’nın sona ermesi çoğu zaman teknolojik bir durgunluk gibi algılansa da, uzmanlara göre durum bundan daha karmaşık. Anglia Ruskin Üniversitesi’nden akıllı sistemler ve veri bilimi uzmanı Doç. Dr. Domenico Vicinanza, burada asıl sorunun mühendislikten çok fizik olduğunu vurguluyor.
Transistörler küçüldükçe, elektrik sızıntıları artıyor, ısı yönetimi zorlaşıyor ve kuantum etkileri devreye giriyor. Yani eskiden “biraz daha küçültelim” yaklaşımıyla çözülebilen sorunlar, artık temel doğa yasalarına takılıyor.
Bu noktada Moore Yasası’nın bir yasa değil, uzun süre geçerliliğini koruyan bir gözlem olduğu da daha net anlaşılıyor. Yarım yüzyıl boyunca işe yarayan varsayımlar, bugün aynı sonucu vermiyor. Dolayısıyla sorun, bilgisayarların gelişmeyi bırakması değil; gelişmenin artık aynı yoldan devam edememesi.
YENİ DÖNEMDE ÇİPLER NASIL GELİŞİYOR?
Moore Yasası’nın sunduğu otomatik hız artışlarının sona ermesi, çip üreticilerini farklı arayışlara yöneltti. Bunların ilki, transistörleri tamamen terk etmek değil, onları daha “akıllı” hale getirmek. Yeni tasarımlar sayesinde enerji kaybı ve elektrik sızıntısı azaltılmaya çalışılıyor. Ayrıca silikonun sınırlarına yaklaşılırken, farklı yarı iletken malzemeler de gündeme geliyor.
Bir diğer önemli değişim ise çiplerin fiziksel mimarisinde görülüyor. Artık her şey tek bir düz yüzeye sığdırılmaya çalışılmıyor. Bileşenlerin üst üste istiflendiği ya da birbirine çok daha yakın konumlandırıldığı tasarımlar, veri aktarım mesafesini kısaltıyor. Bu da hem hız kazanımı hem de enerji tasarrufu anlamına geliyor. Kısacası performans artışı, küçülmeden çok akıllı yerleşimle sağlanıyor.
HER İŞİ TEK İŞLEMCİ YAPMIYOR
Yeni dönemin belki de en belirgin özelliği, “her işi yapan tek işlemci” anlayışının geride kalması. Günümüz bilgisayarlarında ve veri merkezlerinde performans, farklı görevler için özelleştirilmiş bileşenlerin uyumlu çalışmasına dayanıyor. CPU’lar karar alma ve genel kontrol görevlerini üstlenirken, GPU’lar paralel hesaplama gerektiren grafik ve yapay zekâ işlerinde öne çıkıyor. Yapay zekâ hızlandırıcıları ise çok sayıda basit işlemi aynı anda yapmaya odaklanıyor.
Bu yaklaşım, özellikle yapay zekâ, tıbbi teşhis, navigasyon ve karmaşık bilimsel modelleme gibi alanlarda hızlı ilerlemeyi mümkün kılıyor. Buna karşılık, günlük kullanıcıların hissettiği genel amaçlı performans artışları daha yavaş ve daha sınırlı olabiliyor. Yani güç hâlâ artıyor, ancak herkes için aynı şekilde değil.
“PERFORMANS ARTIK BEDAVA DEĞİL”
Uzmanlara göre Moore Yasası’nın sonu, bilişim dünyasını daha gerçekçi bir noktaya taşıyor. Artık performans artışı otomatik gelmiyor. Her kazanım; enerji tüketimi, maliyet ve tasarım karmaşıklığı gibi bedellerle birlikte hesaplanmak zorunda. Bu durum, yazılım geliştiricilerden donanım üreticilerine kadar tüm ekosistemi daha verimli çözümler üretmeye zorluyor.
