摩爾定律被終結(jié)?是挑戰(zhàn)也是機遇
2017-11-03 14:03:35· 來源:恩艾NI知道
英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登 摩爾(Gordon Moore)提出了一個著名的定律:半導體的晶體管數(shù)量一開始將每12個月翻一番,之后將每 24個月翻一番。盡管有一些微小的偏差,但半導體處理技術的發(fā)展數(shù)十年來一直遵循這一定律。這種“無限制”的體積縮?。╯caling)可允許復用類似的架構(gòu)設計,為半導體技術的發(fā)展提供更低的成本、更低的功耗以及更快的處理速度。而這種“無限制”的體積縮小的終結(jié)是否意味著計算技術的進步即將走到盡頭? 最近,關于摩爾定律消亡的言論很多,這個經(jīng)過50多年驗證的定律再次面臨挑戰(zhàn)。
英特爾聯(lián)合創(chuàng)始人戈登 摩爾(Gordon Moore)提出了一個著名的定律:半導體的晶體管數(shù)量一開始將每12個月翻一番,之后將每 24個月翻一番。盡管有一些微小的偏差,但半導體處理技術的發(fā)展數(shù)十年來一直遵循這一定律。這種“無限制”的體積縮?。╯caling)可允許復用類似的架構(gòu)設計,為半導體技術的發(fā)展提供更低的成本、更低的功耗以及更快的處理速度。而這種“無限制”的體積縮小的終結(jié)是否意味著計算技術的進步即將走到盡頭? 最近,關于摩爾定律消亡的言論很多,這個經(jīng)過50多年驗證的定律再次面臨挑戰(zhàn)。
盡管這一威脅嚴重到足以讓DARPA增加資金投入到后摩爾定律世界的研究,但科學家和工程師一直以來都在不斷地克服縮小體積芯片過程中的障礙,而純粹針對半導體芯片體積縮小的一些創(chuàng)新替代方案,則描繪了一個明朗有趣的未來。
NI站在測試測量源頭 對待半導體行業(yè)的“未來之路”仍有自己的見解
正如Microsoft Research企業(yè)副總裁Peter Lee博士所說,“摩爾定律的終結(jié)可能是一個轉(zhuǎn)折點。 這將充滿挑戰(zhàn) , 但同時也是一個機會,可以探索不同的方向,并真正打破這一定律。”
《NI Trend Watch 2018》認為現(xiàn)在還請不要對半導體和電子市場的前景悲觀失望
Number1打破摩爾定律的歷史
從摩爾定律的角度是看在芯片上的三極管數(shù)量(也就是更小的體積上存在更多的三極管數(shù)量),但是對于半導體行業(yè)來說這些并不意味著所有半導體瞄準的方向,包括更高速的處理速度和更低的功耗,都是半導體技術提升帶來的好處。人們對半導體技術提升帶來的好處的預期數(shù)十年來一直在變成現(xiàn)實,但這些好處將不再容易實現(xiàn)或預期。
處理器的冷卻問題阻礙了處理器頻率技術的指數(shù)級上升,但這種明顯的“障礙”激發(fā)了大量創(chuàng)新,促進了多核處理器的普及。 雖然核心頻率的增長受到限制,但由于多核技術的發(fā)展,結(jié)合可加快圖形、游戲和視頻播放速度的專用矢量處理單元,PC系統(tǒng)性能仍不斷提升。但這些新技術給開發(fā)軟件模型最好地利用這些新的處理塊帶了新的挑戰(zhàn)。
隨著處理架構(gòu)的變化,高速晶體管的應用不再僅限于CPU,也應用到I/O子系統(tǒng)中,為處理器提供更高網(wǎng)絡、攝像頭和數(shù)據(jù)采集帶寬。 高速信號處理在無線和有線標準中的應用使得I/O帶寬的增長速度已經(jīng)超過了純粹的晶體管體積縮小速度。
Number2利用第三維度(3D-IC和SiP)
隨著芯片設計方面的不斷突破,以前對摩爾定律終結(jié)的預測已經(jīng)變成現(xiàn)實。目前的技術正在通過堆疊芯片和晶體管來更充分地利用第三維度,這將進一步增加晶體管的密度,但也可能帶來新的設計和測試問題。
例如,晶體管體積越小,成本越高,這要求新的芯片能夠結(jié)合更多的系統(tǒng)功能來匹配更高的價格。這種先進的“片上系統(tǒng)(SoC)”方法表現(xiàn)在FPGA從簡單的邏輯門陣列演變成高性能I/O和處理系統(tǒng),將處理器、DSP、存儲器和數(shù)據(jù)接口組合到單個芯片中。許多擴大芯片密度的新選擇從第三維度來考慮,即如何設計晶體管以及如何使用3D-IC技術將現(xiàn)有芯片組合到一個封裝中。
雖然片上系統(tǒng)在設計和測試方面更為復雜,但它們的設計目的是通過高集成度來降低終端設計的成本。即便有這些好處,但芯片堆疊會帶來新的復雜性,進而帶來新的挑戰(zhàn)。隨著越來越多的系統(tǒng)開始從第三維度考慮體積縮小,調(diào)試和測試挑戰(zhàn)將變得更加明顯,更多的芯片空間將被用于提供集成的調(diào)試和測試功能。
Number3新的計算架構(gòu)
歷史表明,以往在縮小芯片體積時遇到的各種問題激勵工程師進行創(chuàng)新,通過改進架構(gòu)來更好地利用硅技術。 最新的各種挑戰(zhàn)開創(chuàng)了需求導向的計算時代,即通過將多個不同類型的獨特計算架構(gòu)相結(jié)合來解決問題。

計算性能結(jié)構(gòu)圖
這種趨勢越來越廣泛地應用于圖像處理器GPU,并與通用CPU相輔相成,但是隨著FPGA、向量處理器甚至針對特定應用的計算塊促進專用計算技術加速發(fā)展,該技術也在更快速地擴張。這些加速的技術,如機器學習技術,將成為未來片上系統(tǒng)的標準組成模塊。
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