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提升制程掌握能力,摩尔定律将持续进化

CMOS微缩并未结束,随着制程掌控能力的提升,将可看到持续的进展。从半导体业界的一些理论来分析,未来摩尔定律的经济效益可望能持续下去,即使有些部份与当时摩尔观察的有所不同…

互补式金属氧化物半导体(CMOS)微缩并未结束,随着制程掌控能力的提升,将可看到持续的进展。ATqesmc

在美国旧金山举行的「电子复兴计画(Electronics Resurgence Initiative;ERI)」会议中针对摩尔定律(Moore's Law)进行讨论,当时的结论是摩尔定律已死——摩尔定律万岁!ATqesmc

但进一步探讨当时的讨论内容时,需要先对所谓的摩尔定律进行了解。ATqesmc

Gordon Moore在1965年最初观察到,当更多功能(functions)整合到积体电路(IC)时,每个功能的单位成本(cost per function)会降低。首先,此观察的根基来自经济学效益,即使基础技术和进步速度不断提升,其本质仍维持不变。ATqesmc

Moore并未对效能部分进行观察。为此,转而参考Robert Dennard和Fred Pollack的说法。Dennard在1974年观察到,如果以正确的速率缩放功能和电压,随着电晶体变小,尺寸、频率和功率方面也会得到改善。英特尔(Intel)的Pollack发现,当微处理器的复杂度提升一倍时,性能将提升2的平方(即四倍)。根据这些理论,可以构建一个包括价格、整合和效能的用户价值三角关系图(图1)。ATqesmc

20180920NT31P1图1 价格、整合及效能的用户价值关系图。ATqesmc

那么,当人们说摩尔定律已经失效时,那是代表什么意思?它们通常不是指摩尔定律(经济学层面)本身。ATqesmc

首先,当人们感叹中央处理器(CPU)核心频率不再像90年代那样一直提升时,其实指的是Dennard缩放定律(Dennard Scaling)。我们虽然从未完全遵循此定律,但在90年代的发展最能符合此定律。ATqesmc

第二点,当人们感叹电脑速度无法更快,这与Pollack对于处理器的观察有关,但并未考虑到网路或记忆体限制所造成的问题。大部分的架构受限于记忆体,然而许多日常需要处理的工作却受限于网路,打造速度更快的处理器只会产生增量增益(incremental gains)。ATqesmc

第三个论点并未包含在三角关系图中,而是与经济学有关:先进的设计会增加成本。有些公司无法采用新的设计,因为价格太高,并且可能导致所谓的「我们并不需要这些创新设计」的想法。ATqesmc

在2000年代初期就已开始出现这些论点,而当时,技术开发者忽略这些观点而持续进行开发,以下是这十年进展中的一个例子:将客制化微波炉大小的电脑系统缩小到大型平装书的尺寸,且此新系统的效能优于旧系统(图2)!透过整合创造了经济价值,即为摩尔定律的精髓,尽管Dennard缩放定律已经终结,功耗与效能比仍持续改进。ATqesmc

20180920NT31P2图2 将微波炉大小的电脑系统缩小到大型平装书的尺寸,效能还优于旧系统,即为摩尔定律的精髓。(来源:https://www.techpowerup.com/reviews/Intel/SkullCanyonNUC/6.html)ATqesmc

关于摩尔定律的未来发展,采用图3来表达。ATqesmc

20180920NT31P3图3 摩尔定率的未来=CMOS微缩+3D制程+创新功能(Novel functions),未来产品演进=异质系统+创新资料处理架构。ATqesmc

CMOS微缩并未结束,随着提升制程掌控的能力,将可看到持续的进展。制程受到物理方面的限制不大,而是在于产出大量高精密产品的能力不足。这很困难,但期望能坚持下去。ATqesmc

英特尔从发展22奈米节点的三闸极电晶体(FinFET制程)开始转向3D制程。举个更好的例子是,英特尔在5月发表了一个96层、x4(4bit-per-cell)NAND flash记忆体,每个晶粒(die)可以封装高达1Tb的资讯。这是一个真正的后Dennard缩放定律的例子,在不进行特征缩放(feature scaling)的情况下,增加晶粒封装的功能。再过一段时间,预期将有更多逻辑IC采用3D制程。ATqesmc

英特尔有一些颇具前景的研究项目,像是穿隧式电晶体(tunnel FET)和铁电材料,它们能大幅提高功率性能比,然而,它们并不能轻易地替代CMOS。因此,希望透过异质整合的方式,可能以堆叠层方式(as layers),结合缩放CMOS的优点,以及这些新项目(技术)提供的新功能来达到目的。ATqesmc

随着资料的数量和类型快速增加,希望能因应未来新型态的资料处理市场,快速地建立起创新架构。以异质架构来进行,不仅能提升处理速度,也可整合来自多个团队的小晶片(chiplet)。ATqesmc

整合记忆体和运算方式的新架构可作为后Pollack定律在资料处理方面的说明,像是英特尔的神经形态研究晶片Loihi就是一个例子。人工智慧(AI)在运作时,通常采用不同的记忆体存取模式,因此可采用与传统的软体工作方式不同的资料处理结构。ATqesmc

综合以上结论,期望摩尔定律的经济效益能持续下去,即使有些部份与当时摩尔观察的有所不同。事实上,不需要被这些论点所影响,而应该在未来50年内不断地发展出越来越好的产品。ATqesmc

(参考原文:The Continuing Evolution of Moore's Law,by Michael Mayberry)ATqesmc

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