Desentrañando el futuro de los microprocesadores: cómo serán los que vendrán

Los microprocesadores, o CPU, es uno de los elementos más críticos y que más afectan al rendimiento generar de un ordenador. La ISA, la forma en la que se diseñan las microarquitecturas, y las características afectan enormemente al desempeño. Pero ¿cómo van a evolucionar estos dentro de unos años? Vamos a imaginar cómo sería el futuro de estos elementos…

Retos actuales que hay que superar

El diseño de microprocesadores enfrenta una serie de desafíos significativos en su búsqueda constante por mejorar su rendimiento, eficiencia y funcionalidad. Entre los obstáculos clave  de la actualidad se encuentran:

• Escalamiento: a medida que los microprocesadores se hacen más pequeños, se enfrentan a limitaciones físicas y tecnológicas. Encoger los transistores y componentes resulta en problemas de calor, interferencia electromagnética y fugas de corriente. Superar esto exige soluciones ingeniosas para avanzar en la miniaturización. Esto podría dar paso a los manycore, pero para ello es también importante contar con núcleos pequeños, como los ARM, RISC-V, etc. No obstante, tanto Intel como AMD han conseguido simplificar sus núcleos con los E-core y Zen 4c respectivamente, lo cual es un avance para futuros diseños con una mayor cantidad de núcleos.
• Eficiencia energética: la creciente demanda de dispositivos móviles y sistemas de alto rendimiento hace crucial la eficiencia energética. Los diseñadores deben reducir el consumo sin comprometer el rendimiento. Esto implica optimizar la arquitectura, administrar energía y explorar nuevas tecnologías como transistores de bajo consumo.
• Múltiples núcleos: los microprocesadores modernos adoptan arquitecturas multicore para mayor rendimiento. Diseñar y programar sistemas así trae retos como sincronización, asignación de recursos y latencia. Lograr eficiencia demanda enfoque meticuloso en el diseño y optimización, y las arquitecturas heterogéneas ofrecen nuevas posibilidades.
• Seguridad: en un mundo de crecientes amenazas cibernéticas, asegurar microprocesadores es crucial. Ataques, vulnerabilidades y brechas de seguridad desafían la protección de datos y la integridad del sistema. Garantizar la seguridad desde el diseño hasta mecanismos de protección es esencial, incluyendo amenazas incorporadas en los chips.

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Nuevas microarquitecturas híbridas

Las arquitecturas híbridas de procesamiento combinan diferentes tipos de unidades de procesamiento en un solo sistema para aprovechar las fortalezas de cada uno. Estas arquitecturas ofrecen varias ventajas significativas en comparación con enfoques de procesamiento más tradicionales:

• Rendimiento optimizado: al combinar diferentes tipos de unidades de procesamiento, como CPU (Unidad Central de Procesamiento) y GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico), NPU (Neural Processing Unit), etc., las arquitecturas híbridas pueden aprovechar la especialización de cada unidad para tareas específicas. Esto puede llevar a un rendimiento general mejorado en comparación con un sistema que solo utiliza un tipo de procesador.
• Eficiencia energética: pueden distribuir la carga de trabajo entre diferentes unidades de procesamiento de manera más eficiente, lo que puede reducir el consumo de energía total en comparación con un sistema que depende únicamente de una CPU. Las GPUs, por ejemplo, son eficientes para tareas altamente paralelas, lo que puede liberar la CPU para tareas más intensivas en cómputo.
• Mejor rendimiento en cargas de trabajo específicas: algunas aplicaciones se benefician más de ciertos tipos de procesamiento. Por ejemplo, algunas cargas que requieren gran cantidad de cálculos se ejecutan de forma más eficiente en una GPGPU, en comparación con hacerlo con una CPU genérica. Una arquitectura híbrida puede asignar las tareas adecuadas a las unidades de procesamiento más apropiadas. Ya hemos hablado anteriormente de los DSA (Domain Specific Accelerator, frente a las CPUs genéricas convencionales…
• Empaquetados 3D: gracias a las nuevas técnicas de empaquetados 3D no solo veremos chiplets como los que ya se están comercializando. Estos empaquetados también permitirán encapsular diferentes tipos de chips de lógica y memoria más próximos los unos a los otros, mejorando el rendimiento. Por ejemplo, se podría integrar incluso lógica de procesamiento dentro de la memoria RAM (véase este artículo donde lo explico). No obstante, este tipo de empaquetado también supone solventar algunos retos actuales, como la disipación de temperatura.

Aceleración para IA, e IA everywhere

La inteligencia artificial no solo ayudará a diseñar microprocesadores mejores y en un periodo de tiempo más reducido, también pueden usarse redes neuronales artificiales para mejorar ciertas áreas, como pueden ser las unidades de predicción. Algo que ya ha estado experimentando AMD para ganar rendimiento.

Por supuesto, como he dicho en el apartado anterior, las nuevas arquitecturas serán híbridas, y esto también implica que habrá aceleradores de IA como las NPUs o Neural Engine que vemos en los SoCs de Apple y que cada vez serán más importantes debido a que las cargas de IA van a ir aumentando con el paso de los años. De hecho, ya tenemos el primer caso en un x86, como Ryzen AI de los AMD Zen 4…

Por otro lado, pronto es probable que se vean otro tipo de unidades para acelerar no solo cargas de IA en general, sino también para acelerar cargas de IA específicas, cosas concretas. Un ejemplo es las VPU, entre otras unidades…

Nuevos materiales y estructuras de semiconductores

Llegarán nuevos materiales que acompañarán al silicio, aunque no lo sustituirán a medio plazo. Algunos ejemplos prometedores son:

• Oxido de galio: un laboratorio de la Fuerza Aérea de Estados Unidos está explorando el óxido de galio como alternativa al silicio en la fabricación de microchips. Este material es 20 veces más denso que el silicio, lo que podría permitir la creación de transistores FET más pequeños.
• Diseleniuro de hafnio y circonio: la Universidad de Stanford trabaja en materiales extremadamente delgados, como el diseleniuro de hafnio y el diseleniuro de circonio, con características similares al silicio. Estos materiales tienen espesores de solo 3 átomos y podrían reducir la energía necesaria para conmutar transistores, logrando microprocesadores más eficientes.
• Grafeno y nanotubos de carbono: se tienen expectativas en el grafeno y los nanotubos de carbono como sustitutos para futuras generaciones de microprocesadores. El grafeno es un material de átomos de carbono con un solo átomo de grosor y forma hexagonal. Los nanotubos pueden ser de distintos materiales, lo que agrega flexibilidad al diseño del microprocesador.
• Lógica nanomagnética con tantalio: además de la lógica estándar basada en transistores, se investiga la lógica nanomagnética que utiliza estados de magnetización biestables. Cambia los estados de magnetización en lugar de encender y apagar transistores, lo que podría resultar en circuitos de muy bajo consumo debido a la falta de corriente eléctrica. Esta innovación podría revolucionar la industria en décadas futuras.

Computación óptica

La computación óptica (optical computing) puede sustituir las actuales señales eléctricas por señales de luz, mucho más rápidas, a través de interconexiones de fibra óptica. Por ejemplo, para usar en buses o canales entre la CPU y la RAM, etc. La investigación en esta área es sumamente productiva y abarca diversos aspectos del procesamiento óptico de información, incluyendo investigaciones teóricas en algoritmos, computación analógica y digital, así como computación lineal y no lineal.

Como resultado de estos estudios, se ha demostrado que los dispositivos de computación óptica tienen el potencial de impulsar el actual paradigma. Además, se ha constatado que el ruido inherente a la optoelectrónica integrada no representa un obstáculo. De hecho, puede ser aprovechado para potenciar la creatividad de la inteligencia artificial.

Microprocesadores cuánticos

Un microprocesador cuántico es un tipo de dispositivo de procesamiento de información que opera utilizando principios de mecánica cuántica en lugar de la física clásica. A diferencia de los microprocesadores tradicionales, que utilizan bits clásicos (0 o 1) para representar información, los microprocesadores cuánticos emplean qubits (bits cuánticos) que pueden estar en múltiples estados a la vez debido al fenómeno de superposición cuántica.

En lugar de realizar cálculos secuencialmente como en las CPUs clásicas, los microprocesadores cuánticos pueden aprovechar conceptos como la superposición y la entrelazación para realizar cálculos de manera paralela en una escala mucho mayor. Esto tiene el potencial de permitir un rendimiento significativamente superior en ciertos tipos de problemas, como la simulación de sistemas cuánticos, la optimización compleja y la factorización de números grandes.

Sin embargo, los microprocesadores cuánticos también presentan desafíos significativos. La coherencia cuántica, que es la capacidad de mantener los qubits en un estado cuántico durante el tiempo suficiente para realizar cálculos, es un obstáculo importante. La decoherencia, que es la interacción de los qubits con su entorno que puede hacer que pierdan sus propiedades cuánticas, puede limitar la utilidad de los microprocesadores cuánticos en ciertas aplicaciones.

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En la actualidad, los microprocesadores cuánticos están en una etapa de desarrollo y experimentación. Aunque aún están lejos de ser utilizados en aplicaciones prácticas a gran escala, los microprocesadores cuánticos muestran un gran potencial para revolucionar la informática y resolver problemas complejos de manera más eficiente en el futuro. No obstante, primero los veremos como QoS, y tal vez, y solo tal vez, algún día lleguen a los hogares si se superan algunos impedimentos insalvables en la actualidad. No olvides dejar tus comentarios…