什麼是摩爾定律,為什麼人們說它已經死了?

已發表: 2022-12-05
生產中的虹彩矽微芯片
Quardia/Shutterstock.com
摩爾“定律”是英特爾創始人戈登摩爾的一項觀察,即晶體管密度每隔一定時間翻一番,同時價格保持不變。 一些業內人士認為那些日子已經結束了。

英特爾的聯合創始人戈登摩爾是摩爾定律的負責人。 摩爾觀察到集成電路的晶體管密度每兩年翻一番。 有人說摩爾定律現在已經死了,但為什麼呢?

摩爾定律是怎麼說的

戈登·摩爾 (Gordon Moore) 在 1965 年做出了他最初的觀察:

“最低組件成本的複雜性以每年大約兩倍的速度增加。 當然,在短期內,即使不增加,也可以預期這一速度將繼續下去。 從長遠來看,增長率有點不確定,儘管沒有理由相信它至少在 10 年內不會保持幾乎不變。” – 戈登摩爾在將更多組件塞入集成電路中。

這可以用幾種方式解釋,但它暗示了兩件事。 首先,(當時)最基本的集成電路 (IC) 的晶體管密度每年都會翻一番。 其次,在最低成本水平上也是如此。 因此,如果製造給定尺寸的 IC 的成本隨著時間的推移保持穩定(考慮到通貨膨脹),這實際上意味著每個晶體管的成本每兩年減半。

不同尺寸的 FinFET 晶體管說明了摩爾定律的進展。
阿斯坎尼奧/Shutterstock.com

這是“小麥和棋盤問題”所展示的驚人的指數增長水平,如果您將一粒小麥(或大米)放在第一個方格上,然後每個連續方格的數量加倍,您就會很好64 平方有超過 18 個 quintillion 粒!

摩爾後來修改了他的觀察,將時間延長到每十八個月一次,然後最終每兩年一次。 因此,儘管晶體管密度仍在翻倍,但步伐似乎正在放緩。

這實際上不是法律

儘管它被暱稱為摩爾“定律”,但它並不是真正意義上的定律。 換句話說,它不像描述重力等事物如何運作的自然法則。 它是對歷史趨勢的觀察和對未來的預測。

平均而言,摩爾定律自 1965 年以來一直有效,在某些方面,它是半導體行業粗略判斷其是否走上正軌的基準,但沒有理由證明它必須是真實的,或者無限期地保持真實。

性能比晶體管密度更重要

晶體管是半導體設備(例如 CPU)的基本組件。 諸如邏輯門之類的設備是由晶體管構建的,允許以二進制代碼對數據進行結構化處理。

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從理論上講,如果將可放入給定空間的晶體管數量增加一倍,則可以進行的處理量也會增加一倍。 然而,重要的不僅是您擁有多少個晶體管,還有您用它們做什麼。 微處理器在效率方面取得了許多進步,具有專門的設計來加速特定類型的處理,例如解碼視頻或進行機器學習所需的專門數學運算。

縮小晶體管通常也意味著達到更高的工作頻率,同時使用更少的功率來獲得與上一代相同的處理能力。 摩爾定律僅限於晶體管密度,但晶體管密度與性能之間的關係並不是線性的。

“它死了”是什麼意思?

多年來,“摩爾定律已死”這句話已被多次提及,這是否屬實取決於您的觀點。 晶體管密度仍在翻倍,但速度較慢,因為摩爾現在已經多次修改時間框架。

有些人認為該定律已經失效的原因不是晶體管密度沒有翻倍,而是晶體管的成本沒有減半。 換句話說,在一個倍增週期之後,你不能再用同樣的錢得到兩倍數量的晶體管了。

發生這種情況的一個重要原因是因為我們正在接近我們可以製造多小的晶體管的極限。 在撰寫本文時,5nm 和 3nm 製造工藝是當前和下一代技術。 當我們向可能的極限邁進時,問題的數量和克服這些問題的成本都可能增加。

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然而,僅僅因為晶體管的價格可能不會像過去那樣減半,並不意味著性能不會翻倍或價格減半。 請記住,晶體管數量只是性能的一部分。 我們正在實現更高的時鐘速度,將更多的核心裝入單個處理器單元,用我們的晶體管做更多的事情,並創造可以加速特定工作(如機器學習)的新型矽。 在這種擴展意義上,摩爾定律仍然具有生命力,但在其原始形式中,它是靠生命維持的。

摩爾定律總有一天會消亡

沒有人相信摩爾關於晶體管密度和成本的觀察會永遠成立。 畢竟,指數曲線最終會趨向於無限的晶體管密度和計算性能。 據任何人所知,這實際上是不可能的,而且使用我們今天所知道的半導體電子產品尤其不可能。

現代處理器中的微型組件已經面臨著許多挑戰,它們正在努力應對不需要的量子效應。 在某些時候,你不能再將電子保留在你的微型電路中,所以試圖讓事情變得更小會碰壁。

到那時,可能是時候轉向另一種類型的計算基板,例如光子學,但可能有無數種方法可以從半導體中獲得更高的性能,而無需使晶體管變得更小。

我們已經看到了從多個較小的處理器構建大型處理器的經濟高效的方法,例如 AMD 的小芯片設計或 Apple 將其基準芯片粘合在一起以製造像一個系統一樣運行的巨型 CPU 的策略。 構建具有 3D 電路的 CPU 的想法具有潛力,具有垂直和水平通信的微芯片組件層。

雖然晶體管密度的極限似乎每天都在越來越近,但可實現的計算能力的真正極限仍然是一個懸而未決的問題。

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