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[導讀]CMOS微縮并未結束,隨著提升工藝掌控的能力,將可看到持續(xù)的進展。工藝受到物理方面的限制不大,而是在于產出大量高精密產品的能力不足。這很困難,但期望能堅持下去。

互補式金屬氧化物半導體(CMOS)微縮并未結束,隨著工藝掌控能力的提升,將可看到持續(xù)的進展。

在美國舊金山舉行的“電子復興計劃(Electronics Resurgence Initiative;ERI)”會議中針對摩爾定律(Moore's Law)進行討論,當時的結論是摩爾定律已死——摩爾定律萬歲!

但進一步探討當時的討論內容時,需要先對所謂的摩爾定律進行了解。

Gordon Moore在1965年最初觀察到,當更多功能(functions)整合到集成電路(IC)時,每個功能的單位成本(cost per function)會降低。首先,此觀察的根基來自經(jīng)濟學效益,即使基礎技術和進步速度不斷提升,其本質仍維持不變。

Moore并未對效能部分進行觀察。為此,轉而參考Robert Dennard和Fred Pollack的說法。Dennard在1974年觀察到,如果以正確的速率縮放功能和電壓,隨著晶體管變小,尺寸、頻率和功率方面也會得到改善。英特爾(Intel)的Pollack發(fā)現(xiàn),當微處理器的復雜度提升一倍時,性能將提升2的平方(即四倍)。 根據(jù)這些理論,可以構建一個包括價格、整合和效能的用戶價值三角關系圖(圖1)。

 

 

圖1 價格、整合及效能的用戶價值關系圖。

那么,當人們說摩爾定律已經(jīng)失效時,那是代表甚么意思?它們通常不是指摩爾定律(經(jīng)濟學層面)本身。

首先,當人們感嘆中央處理器(CPU)核心頻率不再像90年代那樣一直提升時,其實指的是Dennard縮放定律(Dennard Scaling)。我們雖然從未完全遵循此定律,但在90年代的發(fā)展最能符合此定律。

第二點,當人們感嘆計算機速度無法更快,這與Pollack對于處理器的觀察有關,但并未考慮到網(wǎng)絡或內存限制所造成的問題。大部分的架構受限于內存,然而許多日常需要處理的工作卻受限于網(wǎng)絡,打造速度更快的處理器只會產生增量增益(incremental gains)。

第三個論點并未包含在三角關系圖中,而是與經(jīng)濟學有關:先進的設計會增加成本。有些公司無法采用新的設計,因為價格太高,并且可能導致所謂的「我們并不需要這些創(chuàng)新設計」的想法。

在2000年代初期就已開始出現(xiàn)這些論點,而當時,技術開發(fā)者忽略這些觀點而持續(xù)進行開發(fā),以下是這十年進展中的一個例子:將客制化微波爐大小的計算機系統(tǒng)縮小到大型平裝書的尺寸,且此新系統(tǒng)的效能優(yōu)于舊系統(tǒng)(圖2)!透過整合創(chuàng)造了經(jīng)濟價值,即為摩爾定律的精髓,盡管Dennard縮放定律已經(jīng)終結,功耗與效能比仍持續(xù)改進。

 

 

圖2 將微波爐大小的計算機系統(tǒng)縮小到大型平裝書的尺寸,效能還優(yōu)于舊系統(tǒng),即為摩爾定律的精髓。(來源:https://www.techpowerup.com/reviews/Intel/SkullCanyonNUC/6.html)

關于摩爾定律的未來發(fā)展,采用圖3來表達。

 

 

圖3 摩爾定率的未來=CMOS微縮+3D工藝+創(chuàng)新功能(Novel functions),未來產品演進=異質系統(tǒng)+創(chuàng)新數(shù)據(jù)處理架構。

CMOS微縮并未結束,隨著提升工藝掌控的能力,將可看到持續(xù)的進展。工藝受到物理方面的限制不大,而是在于產出大量高精密產品的能力不足。這很困難,但期望能堅持下去。

英特爾從發(fā)展22納米節(jié)點的三閘極晶體管(FinFET工藝)開始轉向3D工藝。舉個更好的例子是,英特爾在5月發(fā)表了一個96層、x4(4bit-per-cell)NAND flash內存,每個晶粒(die)可以封裝高達1Tb的信息。這是一個真正的后Dennard縮放定律的例子,在不進行特征縮放(feature scaling)的情況下,增加晶粒封裝的功能。再過一段時間,預期將有更多邏輯IC采用3D工藝。

英特爾有一些頗具前景的研究項目,像是穿隧式晶體管(tunnel FET)和鐵電材料,它們能大幅提高功率性能比,然而,它們并不能輕易地替代CMOS。因此,希望透過異質整合的方式,可能以堆棧層方式(as layers),結合縮放CMOS的優(yōu)點,以及這些新項目(技術)提供的新功能來達到目的。

隨著數(shù)據(jù)的數(shù)量和類型快速增加,希望能因應未來新型態(tài)的數(shù)據(jù)處理市場,快速地建立起創(chuàng)新架構。以異質架構來進行,不僅能提升處理速度,也可整合來自多個團隊的小芯片(chiplet)。

整合內存和運算方式的新架構可作為后Pollack定律在數(shù)據(jù)處理方面的說明,像是英特爾的神經(jīng)形態(tài)研究芯片Loihi就是一個例子。人工智能(AI)在運作時,通常采用不同的內存存取模式,因此可采用與傳統(tǒng)的軟件工作方式不同的數(shù)據(jù)處理結構。

綜合以上結論,期望摩爾定律的經(jīng)濟效益能持續(xù)下去,即使有些部份與當時摩爾觀察的有所不同。事實上,不需要被這些論點所影響,而應該在未來50年內不斷地發(fā)展出越來越好的產品。

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