摩爾定律極限重啟半導體產業(yè)

　　業(yè)界所預期的“摩爾定律”(Moore’s Law)極限，將是推動半導體與電腦產業(yè)轉型的開始。這是日前在慶祝“圖靈獎”(Alan Turing award)50周年紀念活動上的一場專題討論中業(yè)界專家們發(fā)表的看法。

　　盡管摩爾定律無法再以相同的步調前進，但芯片、系統(tǒng)和軟件技術仍將持續(xù)進展。與會的專家們補充說，如果沒有明確的CMOS縮縮替代方案，半導體產業(yè)和系統(tǒng)產業(yè)可能會形成封閉的孤島。

　　史丹佛大學(Stanford University)第10任校長John Hennessy說：“摩爾定律是指電晶體的密度每18個月增加一倍，這已經持續(xù)了25年，但是從2000-2005年間開始逐漸放緩到間隔兩三年，最近更演變?yōu)槊扛羲哪瓯对鲆淮危虼?，業(yè)界正逐漸走向我們所預期的半導體技術盡頭?！?/p>

CMOS微縮“并未結束，只是暫緩”?

　　另一種相關的觀點——Dennard Scaling，強調的是對于能量的需求將隨著芯片微縮而減少。Hennessy指出，Dennard Scaling定律“已經發(fā)展10-15年了，開啟了快速轉向多核心處理器的暗硅(dark silicon)時代。”

　　事實上，摩爾定律是有關經濟學的觀察，而不是實體定律。普林斯頓大學(Princeton University)系統(tǒng)專家Margaret Martonosi認為，問題在于是否能找到另一種像CMOS一樣帶來投資報酬率的實體面。

　　在微軟(Microsoft) Azure云端服務部門負責FPGA加速器的工程師Doug Burger表示，“摩爾定律是有關密度微縮的速率，但我們正以一種可預測的速度走向盡頭，再經過幾個世代就會達到實體極限了。”

　　Google TPU加速器研發(fā)團隊主管Norm Jouppi說，“我認為CMOS微縮還有幾年的時間。在未來十年內還將持續(xù)看到一些相關應用的性能提升，但其他的應用可能趨緩?！?/p>

　　Jouppi諷刺地說，業(yè)界仍在否認有關摩爾定律極限的事實，就像英國喜劇團體Monty Python知名喜劇“死掉的鸚鵡”(Dead Parrot)中的店家所說一樣——鸚鵡“并沒死掉，它只是在休息”。

　DRAM最先發(fā)展到極限?

　　Hennessy指出，DRAM可能是最先發(fā)展到極限的主要元件。而其結果“將導致整個生態(tài)系不均衡，”Burger認為。

　　為了克服DRAM形成存儲器缺口的挑戰(zhàn)，Jouppi認為“垂直NAND是最有力的解決方案”，但還必須進行多方面的投資。

　　快閃存儲器(Flash)一開始是以數(shù)字相機的儲存應用之姿出現(xiàn)。微軟(Microsoft)杰出工程師暨麻省理工學院(MIT)兼任教授Butler Lampson指出，如今，介面技術已大幅改善了，但“仍然缺少最佳的快閃存儲器運算介面”。

　　不管接下來還會出現(xiàn)什么，Burger認為：“后摩爾定律(post-Moore’s law)時代的新典范將大幅改變…從現(xiàn)在起的20年，產業(yè)將發(fā)生前所未有的轉變。”

　　盡管晶圓廠的成本上漲導致芯片制造商間發(fā)生前所未見的整并，“只要我們有三、四家穩(wěn)定的業(yè)者，就能存在良性的競爭，”Jouppi強調，“就像iPhone的需求帶來許多市場壓力?！?/p>

　　Burger和Jouppi都預測“特定領域的架構”將會增加，從而為特定市場帶來最佳表現(xiàn)。Burger認為這一趨勢將帶來‘Franken-systems’，“……但業(yè)界已經發(fā)展得夠強大，足以適應這個趨勢?！?/p>

　　Hennessy問道，如果電腦產業(yè)回到從芯片到應用都由同一家公司來做的垂直整合時代呢?就像蘋果(Apple)正朝這個方向前進，而Google似乎也會遵循同樣的道路發(fā)展。

　　盡管如此，Jouppi說：“還有一些其他架構正快速成長，有些是由芯片供應商以及一些由云端供應商實現(xiàn)的。”。

　　不過，在統(tǒng)一幾種指令集后，是否會有一些新的處理器公司出現(xiàn)?專題討論成員之間的看法紛歧。Hennessy說：“芯片設計需要極其復雜專業(yè)的技術，因此，幾家公司之間的處理器設計人員聯(lián)手極具價值?！?/p>

　　新的介面和量子應用需求

　　摩爾定律緩步走向盡頭，也破壞了軟件開發(fā)人員在芯片(指令集架構)中隔離的策略抽象層?，F(xiàn)在需要新的電路板介面，或許是為了較大的垂直市場，但實際上應該是什么目前還不得而知。

　　利用指令集架構(ISA)，軟件開發(fā)人員可以“進行相對較小的更動，”但是，Martonosi說：“目前在智能手機處理器上已經有大約6個ISA了，一半的SoC面積則是不帶ISA的加速器。”

　　她表示，新的架構和工具庫有助于填補這一差距，但是他們創(chuàng)造的系統(tǒng)“難以驗證和確?？煽啃?..這將會使情況變得更糟糕”。她補充說，如果特定市場的系統(tǒng)開始定義自己的介面，將會需要新的設計流程以及能開發(fā)堆疊芯片的工程師。

　　Burger說，云端運算的工作負載仍然多樣化。云端供應商也擁有數(shù)百萬家的客戶，“即使是大型公司運用了我們1-2%的服務器資源，也可以每周或每月更新——但這對FPGA來說還是太快了?！彼麖娬{，所謂的可編程芯片“仍然太難以編程”。

　　專題討論的專家們認為，摩爾定律的式微，造成業(yè)界對于更高效軟件和通用處理器的迫切需求。

　　Jouppi說：“我希望未來能進一步改善軟件和硬件，業(yè)界過去在這兩方面的態(tài)度不夠積極，而且還有空間以及足夠的時間提升效率。”

　　“或許無法再像摩爾定律時那么好了，但是在應用程式、演算法和硬件方面都還有改進的空間，”Alto投資公司之一的Lampson指出。

　　多年來深入這一領域研究的Martonosi表示，長期以來，沒有任何可取代摩爾定律的有力解決方案，但量子電腦看來頗具發(fā)展前景。

　　Martonosi說：“從實體的觀點來看，好消息是[量子系統(tǒng)]非常接近現(xiàn)實。在最近的一、兩年內就能實現(xiàn)一個50-100量子位元(Qbit)的機器，而且還有人能為其編寫程式，使其為經典系統(tǒng)提高速度?！?/p>

　　截至目前為止，壞消息僅止于幾種已知系統(tǒng)的較小應用。她補充說：“如今在廣泛應用中所需的量子位元數(shù)以及我們能打造可靠的系統(tǒng)數(shù)量之間存在著巨大差距……而未來誰將會購買這些數(shù)千量子位元的系統(tǒng)以及針對哪些應用，目前仍不明朗?！?/p>

　　“我們將著手打造量子電腦，但應用于解決哪些重大的問題——這都還有待觀察，”不過，Burger指出，他已經注意到未來將有更多基于蛋白質途徑的可編程生物學研究了。