Una industria altamente derrochadora

La industria de sistemas en su conjunto no está preocupada por la energía. Sé que es una declaración audaz, pero creo que es verdad. La industria de los semiconductores está levemente preocupada, pero solo indirectamente. Les importa la energía porque los problemas térmicos limitan la funcionalidad que pueden incluir en un chip o en un paquete.

Algunos usuarios, como los operadores de centros de datos, afirman que les importa la energía porque afecta la cantidad de infraestructura y refrigeración que necesitan, pero sus palabras son un tanto huecas porque nunca los he visto cuestionar la eficiencia energética de ninguno de los software en los que se ejecutan. el hardware Pasan ese costo, y debido a que sus competidores hacen lo mismo, no hay ningún problema real. Todavía tienen economías de escala que a menudo lo hacen más económico que tener centros de datos internos.

En el mejor de los casos, la preocupación por la potencia de un semiconductor, más allá de lo que pueda limitar su chip, también es relativa. Si un competidor ofreciera un chip que consume la mitad de la energía, los clientes pueden estar dispuestos a gastar un poco más por él, o preferirlo en comparación con una solución que consume más energía. Pero, ¿cuánto más pagarían? ¿Y vale la pena la inversión? La duración de la batería es una preocupación secundaria a la funcionalidad y, en el caso de un producto Apple, al estilo.

En muchas de mis entrevistas recientes, escuché un disgusto implícito por parte de un número cada vez mayor de personas sobre la magnitud del desperdicio de energía. He escrito artículos tratando de resaltar ese desperdicio, pero lo único de lo que la mayoría de la gente hablará es de las técnicas disponibles para reducir la potencia lo suficiente como para que los chips no se quemen. No van más allá de eso. Nadie abordará el verdadero desperdicio de energía que está ocurriendo. Como ejemplo simple, cuando las pantallas de mi computadora de escritorio se duermen, ¿por qué la GPU sigue mostrando una imagen? Es necesario que haya una retroalimentación para decir si los datos que se generaron realmente se están utilizando. Siempre que se mantenga el búfer de cuadros, o se pueda regenerar de manera oportuna, todo lo demás se desperdicia y la GPU consume una parte significativa de la potencia total de mi computadora.

El software sigue siendo el principal culpable, porque las empresas de software siempre afirman que la productividad es lo más importante. En mi última serie de entrevistas, una persona dijo que un teléfono inteligente probablemente duraría 5 veces más si el software estuviera escrito usando un lenguaje eficiente. Otros han dicho que los ingenieros de software no utilizarán herramientas que les permitan analizar el rendimiento o la potencia si no se ejecutan a velocidades en tiempo real o cercanas a ellas. Tampoco están dispuestos a pagar por nada que pueda proporcionar eso. Básicamente, no tienen ningún incentivo para mejorar su software más allá de elegir los algoritmos apropiados o concentrarse en bucles estrechos. Incluso entonces, pocos parecen hacerlo bien y no dan consideración al diseño de datos eficiente ni nada por el estilo.

Sé por experiencia previa como administrador de software dentro de la industria EDA cuán ineficientes son incluso los paquetes de software de bajo nivel. Si bien en ese momento solo estaba interesado en el rendimiento, le prohibí a mi equipo de ingeniería que usara aproximadamente la mitad de la biblioteca C estándar. Rutinas como malloc y Printf intente ser de uso tan general que contengan cantidades masivas de hinchazón, lo que puede evitarse fácilmente. Tuvieron que proporcionarme evidencia de por qué se les debería dar una excepción, lo cual era raro. En cambio, invertimos una pequeña cantidad de tiempo creando rutinas que se adaptaron a nuestras necesidades y se ejecutaron muchas veces más rápido. Eso también habría resultado en mucho menos poder.

Conozco otras empresas de EDA que hicieron cosas similares, pero eso fue hace 20 años y no estoy seguro de si todavía se hace. Lo dudo, pero por favor comenten si se siguen haciendo cosas similares.

Fuera de nuestros entornos de trabajo, un número cada vez mayor de personas dicen que están preocupados por el medio ambiente. Esas palabras también son algo huecas. Sí, pueden comprar un automóvil eléctrico o hacer algunos cambios, pero también están felices de usar cosas como ChatGPT, que consume grandes cantidades de energía, o software gratuito como las plataformas de redes sociales. Nunca cuestionan el verdadero costo ambiental de esos. El hecho de que el daño ambiental esté algo oculto no lo hace aceptable.

Somos adictos al software libre y el medio ambiente está pagando el precio. Se nos alienta a utilizar metodologías que asignan software a enormes granjas de máquinas en lugar de desarrollar mejores algoritmos. Quiero opciones de energía en el software que me permitan desactivar gráficos innecesarios o interfaces demasiado sofisticadas. Dame la opción barata y frugal.

Gran parte del desarrollo de la IA tiene fines que no hacen avanzar a la humanidad ni proporcionan un beneficio neto. Si bien algunos cuestionan la ética de la IA, yo también cuestiono si podemos permitirnos el impacto ambiental asociado con estos modelos de datos masivos.

Tal vez me estoy cansando en mi vejez, pero me estoy cansando de que el mundo de la tecnología tenga dos caras. Es hora de que realmente comencemos a preocuparnos por la energía, incluso si cuesta más.