No creo que la investigación de optimización sea realmente innecesaria. Como señala Tim Wilson, hemos estado en un aumento exponencial en el poder de cómputo durante décadas, pero eso no significa que la optimización haya perdido importancia. En el escritorio, los programadores de computadoras no se molestan en optimizar todo el código, ya que las máquinas de escritorio son poderosas y la optimización puede llevar tiempo y funcionan en un entorno competitivo donde los productos deben enviarse rápidamente. Pero ahora los programadores tienen que preocuparse por escribir código eficiente mucho más gracias a la popularidad de los dispositivos móviles donde los recursos son limitados. Puede ser que cuando salgan las computadoras cuánticas por primera vez, sean bastante grandes, quizás del tamaño de una sala, sean caras y solo estén disponibles en algunos lugares y todavía haya muchos dispositivos que utilicen el chip de silicio. Eventualmente, los dispositivos cuánticos tomarán el control, pero creo que es mucho tiempo todavía hasta ese momento (quizás un siglo), así que no tenemos que preocuparnos por eso ahora. Incluso si los dispositivos cuánticos toman el control, es posible que los dispositivos de silicona sigan en uso. Considere los concentradores inalámbricos comunes que se encuentran en la mayoría de los hogares, podría estar equipado con un procesador Intel Core i7 de segunda generación, con especificaciones al máximo, pero eso sería realmente excesivo, ya que un concentrador inalámbrico realmente no necesita tanta energía. De manera similar, podría ser que los procesadores cuánticos no estén en todas partes, sino solo donde sea necesario, por lo que nunca veremos que se haga cargo del silicio por completo.
Si bien no he leído mucho sobre computación cuántica, aún podría ser posible optimizar en computadoras cuánticas. Una vez que tengamos acceso a computadoras cuánticas, eventualmente nos encontraremos con problemas que llevan tiempo incluso en una computadora cuántica y luego, para reducir el tiempo necesario, tendremos que continuar optimizando nuestros algoritmos.
Realmente no sé cómo funcionará una computadora cuántica en el lado del acceso a los datos, pero las latencias de los datos son un gran problema en la computación paralela a gran escala, a la que la única respuesta son los mejores algoritmos. Tengo un poco de experiencia en la programación de GPU de propósito general y, si bien el núcleo de cómputo de la GPU es realmente rápido en el procesamiento de números, la parte de acceso a los datos es lenta en comparación, lo que ralentiza el sistema en su totalidad. Nunca alcanzaré el límite teórico de mi GPU porque no podré obtener datos lo suficientemente rápido para mantenerlo ocupado todo el tiempo. Es posible que este problema no se aplique a las computadoras cuánticas, pero no existe tal cosa como un sistema perfecto, no por mucho tiempo, y lo más probable es que las computadoras cuánticas tengan otros inconvenientes que deberán resolverse con algoritmos superiores.
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