摩爾定律過時了？還有「摩爾定律Plus」接班

4月14日消息，據TechCrunch報道，我們現在正處於計算領域真正的轉折點上，我們正在使用的技術每天都在進化。嵌入式感測器和網路接入的快速融入，正將我們使用的大部分電器變成「智能設備」，它們可對我們的語音指令做出回應，同時產生的大量數據又可在尖端網路計算機或雲端進行分析。

我們看到虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術已經被開始採用，這些技術要求大量計算和圖形處理能力才能為人類提供更真實的生活體驗。加上機器學習的應用，它可通過大量數據訓練及時提供符合情境的信息，或是接管大量普通任務。這些新的應用都在對計算機行業發起挑戰，它需要在改進承受水平的情況下提供更多計算能力。

然而，提供更多計算能力存在巨大挑戰，因為摩爾定律中半導體更新換代的步伐已經減緩。所謂摩爾定律，是指通過縮小電路體積、改進性能以及能源效率，集成電路上可容納的元器件數量每2年就會增加一倍。過去，半導體技術非常依賴下一代計算機晶元，而這些晶元的價格更便宜，速度也更快。

物理法則是無法被欺騙的，我們已經達到晶體管小型化的物理極限。然而在未來10年中，新的半導體技術節點將依然需要顯著小型化和降低功耗，但是成本正在增加，歷史性的改進速度也還未實現。現在我們正面臨這樣的情況：摩爾定律的歷史性進步依然緩慢，而新的計算密集型應用卻要求更強大的就算能力。這受到永不滿足的消費需求所驅動，我們渴望更多數據、更強大的數據處理能力、更多實時信息以及更快的服務等。無人駕駛汽車、無人機以及機器等，都要求大量的實時信息處理、推理以及解釋支持。

對於安全故障操作或迅速響應，計算可能無法全部在雲端完成。我們發現計算需要移出網路邊緣，並向用戶靠攏。新興智能電器和AR/VR介面需要高性能的計算能力分配到本地，包括汽車、住宅、企業或細胞塔中，同時依然需要連接到雲端。

數以百萬計的「物聯網」設備中普遍存在的感測器，以及隨著我們工作和個人生活大部分實現數字化，都會創造數據大爆炸。海量數據需要新的技術進行實時處理和分析。我們希望以全新的方式利用這些數據，比如在AR和VR混合環境中，我們可以在所在空間中看到覆蓋的信息和混合呈現的圖像。從根本上說，這樣的要求改變了我們與技術互動的方式，要求更高的計算性能。

這種力量能讓虛擬現實和增強現實渲染逼真的圖像，將符合情境的信息或圖形覆蓋到真實世界的視覺上。英國皇家醫學院已經在VR中記錄手術，你可以很容易想像AR覆蓋提供的實時信息幫助醫生更精確地完成手術。這些都是真正的顛覆性應用。如果計算能夠按照當前步伐進步，這種顛覆將會影響所有行業。可是，如何能夠在摩爾定律衰落時保持這種進步速度？如何才能提供更多計算能力？

事實證明，工程師們可以操縱更多槓桿以推動未來計算性能提高。這就是我所謂的摩爾定律+（Moore』s Law Plus），它將要求工程師更具創意，進行跨學科、跨行業協作。摩爾定律+在四個方面打開了「創新之門」：

1.更小的半導體設備與更具成本效益的包裝和互聯網技術相結合，這將使晶元技術以更新穎的方式靈活結合。

2.利用計算處理器（CPU和GPU）的異構混合以及專門的孵化器，使用來自高級記憶中的數據訓練這些引擎。

3.打造易於編程和利用異構計算的開源軟體項目和開發框架

4.開發新的軟體應用生態結構，即使用先進的機器學習、數據分析以及VR與AR渲染幫助程序更易於使用。

在摩爾定律+的時代，大學和行業將將利用這些槓桿提高性能。在鑄造前沿，遠紫外光刻將是有效的技術，可以驅動小型進程節點製造業向前發展，進而催生更小的新式晶體管。它們將與新的金屬結構連線，以降低電阻。在半導體行業，製造業將進一步發展。

未來電器也將需要更多內存，無論是PC、移動設備還是伺服器。對於伺服器來說，某些特定工作負載，特別是機器學習、虛擬化應用以及數據處理等，都對內存有著無止境的要求。然而，我們過去每年增加的內存密度都在下降。這同樣需要創新拉動，我們可能看到非易失性內存或堆棧內存誕生。

在我看來，如果你無法輕鬆規劃這些新方法，保持摩爾定律+18到24個月的增長率依然是徒勞的。生態系統中有CPU，但是如果你想利用CPU和其他加速器，你需要開放的方案。有些人採用專門的方案，這很有用，但成本高昂。AMD幫助開發的Heterogeneous Systems Architecture (HSA) Foundation允許這些不同的技術協同工作、分享內存以及從系統角度進行優化，包括CPU、GPU以及FPGA等固定功能加速器。

要想在摩爾定律+的世界保持繼續進步，需要半導體行業與不同的製造商、學術界進行工程合作，創造易於編程環境的開放標準。這就是我為何相信公司可以添加更多晶體管，並能管理成本曲線的原因。將這一切結合起來，它真的能夠促進計算進一步加速。有了摩爾定律+，摩爾定律的前進步伐就不會減速，而且會繼續為顛覆提供動力。

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