摩爾定律到底是一項技術還是只是一個預言?

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熱心網友回答 (3)

  • 5569159592

    2019-07-21 14:18

    摩爾定律明顯是一個預言

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    我們可以看到下面的情況:

    摩爾定律是由英特爾(Intel)創始人之一戈登·摩爾(Gordon Moore)提出來的。其內容為:當價格不變時,集成電路上可容納的元器件的數目,約每隔18-24個月便會增加一倍,性能也將提升一倍。換言之,每一美元所能買到的電腦性能,將每隔18-24個月翻一倍以上。這一定律揭示了信息技術進步的速度。

    儘管這種趨勢已經持續了超過半個世紀,摩爾定律仍應該被認為是觀測或推測,而不是一個物理或自然法。預計定律將持續到至少2015年或2020年。然而,2010年國際半導體技術發展路線圖的更新增長已經在2013年年底放緩,之後的時間裡電晶體數量密度預計只會每三年翻一番。

    摩爾定律就只是一個預言,它並不符合定律的條件和要求

    那為什麼叫摩爾定律呢?

    其實,這只是行業內部的一個統稱叫法,也就是,大家都這樣叫

    現在摩爾定律已經不在適合使用了,幾乎可以說是被放棄了。但是在前期,它確實給我們指引了一條發展的客觀的事實

    我們應該正視這個摩爾定律,但是不用太過吹捧

    學習摩爾定律,也有可能為我們今後的發展提供經驗和道路。讓我們在思想上有更加深刻的認識

  • 52286450626

    2019-07-22 14:01

    摩爾定律會不會終結

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      摩爾定律是不會終結的,具體的跟隨小編來了解下。

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      貝瑞特在1957年進入斯坦福大學學習冶金工程學時,他絕對不會想到自己會積極投身到人類社會在之後的半個世紀內發生的巨大變革之中。當時整個世界最尖端的技術還是現代電晶體和集成電路那樣的技術,它們令我們當前的數字信息時代成為了可能,但是當時先進的計算機技術還沒有出現。

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      貝瑞特接受克勞的訪談,現場座無虛席。貝瑞特暢談了過去50年發生的技術進步,並且對技術行業的未來發展談了他的一些想法和希望。

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      克勞說,英特爾聯合創始人戈登摩爾(Gordon Moore)(貝瑞特的老東家)在1965年注意到一個現象,那就是每過18個月左右,我們的計算能力就會增加一倍,這就是著名的「摩爾定律」。摩爾定律現在仍然適用嗎?還是象很多人所預言地那樣,摩爾定律已經走到盡頭了?

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      貝瑞特說,甚至連摩爾本人也認為摩爾定律的翻倍增長模式很難再延續10年,然而現在並沒有出現計算能力減緩增長的跡象。

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      克勞說:「我想像不出還有什麼能對提高生產力或改善人類的決策和生命有著如此重要的作用。」 到底是什麼東西推動了這種變化呢?在象英特爾這樣的公司里,是什麼讓英特爾能夠如此迅速地加上產品生產的速度,降低產品生產成本和提高產品質量呢?

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      貝瑞特說,在英特爾,摩爾定律就是一條一直在自我實現的預言,它也是一項戰略計劃。雖然學術權威、業內分析師和媒體都預言計算能力的指數增長趨勢已經快結束了,但是英特爾仍然保持著這種趨勢不變,因此英特爾也得以繼續在行業內處於領先地位。貝瑞特說,公司對每一位新加入的工程師說:「這麼多年來,我們一直在遵守摩爾定律,希望這種增長趨勢不會在你們手中終結。」

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      但是,雖然計算能力並沒有達到科學定律設定的極限,但是社會至少在美國社會是否存在一些限制性因素呢? 例如,克勞問道,為什麼現在想讓孩子對科學、技術、工程和數學等學科產生興趣比冷戰時期更難呢?

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      貝瑞特說,當他進入大學的時候,工程技術顯然是通向中產階級的快車道。但是現在,孩子們的選擇餘地更大了。 他補充說,而且工程技術是一種非常寶貴的背景。如果去研究一下財富500強企業的CEO所學的專業,你會發現擁有工程技術學背景的CEO比例最高,而且這門學科可以培養人們解決問題的能力。

      克勞問,象英特爾那樣的跨國公司應該去關注美國人是否能在科學技術領域獲得成功嗎?這關係到教育和國家投資。 隨著微電子學和集成電路以及先進的計算設備不斷向前發展,美國現在應該做些什麼呢?

      貝瑞特回答說,雖然英特爾即便不再招聘美國員工,它也應該繼續保持成功。作為老牌技術公司,他希望英特爾能夠為美國人的後代提供更多的機會。美國要想參與國家競爭,就必須做好三件事:改善教育系統、投資科技研發以及執行「集思廣益」的政府政策。他說:「現在,我們在那幾個方面都還不達標。」

      那麼對於美國乃至全世界來說,下一波技術增長會來自哪些領域呢?

      貝瑞特認為,在未來的十年或二十年裡,僅在計算能力領域,我們也會看到更多與我們之前所看到的一樣的開發進步。但是最令人振奮的增長,將來自於計算能力與其他學科的融合,比如計算能力與生態系統和醫學的融合。 他說:「一切都有可能,創新是無限的。學科之間的融合將會是科技發展的下一個前沿陣地。」

      開闢這些前沿陣地將會造成社會的分裂和文化的分裂。克勞問道,我們是否應該投入時間、精力和財力去研究未來發展的複雜性呢?

      貝瑞特說:「坦白說,我支持『讓技術先行』的觀點。」

      克勞說:「通過技術可以行使選擇權。」

      貝瑞特說,是的,這是「創造性的破壞」的學說觀點。只要人類給新技術提供破壞現有的社會結構的機會,新技術就可以創造奇蹟。 貝瑞特說,這有點像混亂統治的意思,不要試圖把一切都掌握在手中。

      在回答現場提問環節,聽眾們請求貝瑞特多談談未來的新技術發展可能來自哪些領域。

      當電路中的真空管被電晶體替代的時候,電子學就一直處於變化之中。那麼,什麼東西將會取代電晶體呢?

      貝瑞特說,這個問題關係到64萬億美元的市場,這個問題不可能得到答案。直到電晶體的速度停止提高的時候,用其他的新技術來取代它才有實際的經濟效益。 現在,電晶體的經濟效益還非常高,你可以統計一下星期日版的《紐約時報》上的所有字數,然後除以報紙的價格,你就會發現電晶體的單價比一個字母的價格還要便宜。

      另一位聽眾提出,摩爾定律讓技術變成可任意處理的了,例如我們可以每兩年回收一次蘋果的產品。從可持續發展的角度來說,技術未來將何去何從?

      貝瑞特說,英特爾回收了大量的內部材料比如化學品和氣體等等。摩爾定律還意味著當你將產品的產量提高一倍的時候,你也會試圖去減少材料用量和資源用量。 集成電路的本質是由鋁、銅、矽和氧等元素構成的,這些元素都不是稀缺元素。但是在回收硬體設備和限制使用有害物質這個方面,歐洲走在了美國的前頭。貝瑞特發現,美國很多州現在也在考慮制定類似的法規。

      

      摩爾定律還適用嗎

      摩爾定律還適用嗎?以我們口袋裡的智慧型手機為例,這種設備可能比幾年前的電腦還要強大。NASA的計算機曾幫助宇航員登上月球,而現在的手機比NASA曾經使用的計算機還要強大數百萬倍,這簡直令人難以置信。在過去的幾十年裡,我們確實看到計算能力有了很大增長。我們可以坐在公交車上玩高品質的視頻遊戲,或在忘記帶「單反」的情況下拍攝4K視頻。但我們智慧型手機上的硬體真的還在遵循摩爾定律嗎?

      三星Galaxy S8可能不會讓人覺得比Galaxy S7或Galaxy S6強大2倍。在過去幾年裡,我們使用手機的方式並沒有發生太大變化。現在使用普通智慧型手機,你幾乎可以做任何想做的事情,與2年前的旗艦智慧型手機相比沒什麼區別。那麼,智慧型手機技術達到頂峰了嗎?摩爾定律錯了嗎?下面讓我們仔細看看:

      1、規格對比

      首先,我們可以從智慧型手機的規格方面來看。與以前的智慧型手機相比,最新智慧型手機規格有哪些變化?鑑於本文作者是三星手機的忠實用戶,為此他以三星多款旗艦手機為例,並從Geekbench中添加了部分基準評分,以此來證明這些規格在「真實世界」中的表現。

      

      圖表顯示,手機在漸進式改進,但規格和性能提高都沒有翻倍。這可能會歸結於製造商專注於其他功能,而不是盲目地遵守摩爾定律。智慧型手機不僅要比去年快得多,而且結構也要更漂亮,電池效率、解析度也要更高。CPU性能並不是唯一要優先考慮的因素,這也可以解釋為什麼我們在這些方面沒有看到「翻倍」。當然,還有更多的原因。

      2、關於CPU工作原理

      看看上面的表格,你可以看到GHz和性能之間的關係並不密切。僅看GHz,你會發現相當扭曲的畫面。給予CPU的指令通常是連續的,並且將會在「管道(隱喻)」中排隊等待計算機執行。時鐘速度可以告訴你CPU能夠多快地獲取並執行每個指令。而GHz是一種測量速度的方法,2GHz的CPU可以執行每秒20億次循環。然後,GHz數越高,CPU執行任務、運行代碼的速度越快。

      

      但實際情況要比這複雜得多,因為CPU可以使用各種各樣的技巧,以便在每個周期中執行更多的指令,或者更有效地執行它們。例如,在當前指令完成之前,CPU就開始獲取下個指令,並將它們的「管道」分解為多個階段,這樣可以更高效地執行。同樣地,執行引擎可以分成兩個獨立的單元,可以並行運行。這種「指令級並行」(ILP)意味著可以同時執行多個指令。

      

      這些提高效率的技巧通常被描述為使「管道更寬、更長」,這兩種方法都可以增加每個周期執行指令的數量和效率。但這裡也存在限制,因為有些任務需要按順序執行,但這是從晶片中擠出更多性能的另一種方法。這意味著,在許多情況下,時鐘速度較慢的CPU仍然可以保持更快的速度。它正在經歷更少的革命,但它正在做更多的工作。

      

      在此之前,我們甚至還沒有提到擁有多個內核來平衡任務、提高效率、節約能源、處理熱量、防止節流或使用緩存等功能,這些方法都能方便地存儲有用的信息。與之類似,我們也忽略了GPU,它能處理特定類型的任務,這些任務對於繪製圖形或內存儲信息都非常有用。設備的整體性能是由許多較小的元素協同工作決定。CPU只是SoC的一小部分,而後者也是整個設備的一小部分。

      3、晶片製造工藝

      但請記住,摩爾定律所說的是晶片上電晶體的數量。CPU上的電晶體越多,它就越「聰明」。電晶體是一種很小的開關,可以用來創建邏輯門,而邏輯門則可充當你手機的「大腦」。在晶片每平方厘米麵積上安裝的電晶體越多,能夠安裝到設備里的總數就越多。這就是電晶體的密度,也就是10nm晶片中10所代表的含義。這裡的nm意為「納米」,它測量的距離是單獨電晶體的一半。數字越小,電晶體就越小,所適應的空間也就越小。

      

      從美國版本的Galaxy S8中使用的高通驍龍835來看,它使用了10nm的設計。通過這種方式,它聲稱比前身縮小了35%,節能25%。Galaxy S7上使用的三星Exynos 8890怎麼樣?它屬於14nm晶片。而Galaxy S6的Exynos 7420也是14nm。這些都是定製的處理器,但它們都基於相同的ARM架構。

      三星和台積電等公司目前正在開發7nm晶片(三星贏得了10nm工藝競賽),而台積電已經在尋找製造5nm和3nm晶片的工廠!最重要的是,這是另一種衡量設備性能的標準,它與摩爾實際討論的內容擁有更緊密的聯繫。很明顯,晶片性能仍在以非常快的速度增長,即使沒有以每個兩年翻一倍的速度加速。

      4、電晶體的數量

      但僅僅因為你能把更多電晶體裝進更小的空間,並不一定意味著晶片上會有更多電晶體,這取決於晶片的大小。那麼在這些CPU上你能找到多少個電晶體呢?驍龍835上擁有30億個電晶體。相比而言,人類大腦中大約有1000億個神經元。

      

      不幸的是,這些信息對所有智慧型手機來說都是不可用的,三星此前機型沒有具體數據。儘管這是一個不完美的測試,當讓我們看看另一個移動SoC,iPhone 5s據說採用了蘋果A7雙核晶片,擁有10億個電晶體,僅是Galaxy S8的1/3。A8晶片上的電晶體數量達到了20億。如果我們把它們的Geekbench分數匯集起來,我們可以看到這個結論:

      當然,將電晶體數量增加一倍,並不一定讓性能在現實世界中提高一倍。事實上,在A7和A8之間的性能差異相對較小,儘管後者電晶體數量是前者的2倍,但它們擁有相同的RAM和GHz。更大的電晶體密度並不一定會帶來更高的性能和速度,因為製造商有時會「選擇」如何最好地使用這些新電晶體。在某些情況下,他們可能專注於與性能沒有直接相關的功能。例如,ARM有一個提高SoC的功率效率的系統,叫做「big.Little」。它主要使用兩種不同的動力核心來完成更輕更密集的任務。

      

      這些功能更多地是出於對電池續航時間和熱量管理的關注,而不是純粹的計算速度。這是GPU通常可以比CPU更快地提高速度的原因之一,因為更專注於某些功能。有趣的是,看看iPhone 8和iPhone X上的A11晶片,它有43億個電晶體。不過,麒麟970於2017年在IFA推出時,號稱擁有55億個電晶體,以支持人工智慧功能。

      5、登納德縮放比例定律

      登納德縮放比例定律(Dennard scaling)又被稱為MOSFET scaling,是另一個類似的摩爾定律。它指出,當電晶體變小時,它們的功率密度保持不變。這意味著功率使用應與區域關聯,而與開關的數量無關。我們不僅要在「成本效益最佳」的情況下,每年看到電晶體的數量翻倍,而且這些電晶體應該使用更少的功率,同時不會產生更多熱量。

      為了讓摩爾定律繼續對美國智慧型手機消費者和製造商有用,登納德縮放比例定律也需要成立。直到2000年,這個目標才終於實現。登納德縮放比例定律在每個較低的節點上不再適用,這意味著無法確保這些密集的晶片必然會導致功耗降低。這也證明,雖然電晶體的數量增加了1倍,但其性能卻並未相應增強。

  • 95169232582

    2019-07-31 10:35

    任何定律來自於實踐得來的經驗+當時科技發達程度得來的預測,涉及到發展的某些定律,具有一定的局限性,因為發展是沒有人能100%預測到的,所以就存在許多不確定性,即使根據芯團網IC交易商城得出的預測數據,接下來3個月將是IC元件交易旺季的說法,也會存在一定的誤差,舉個比較極端例子,由於某種原因導致原材料嚴重供應不足,那這個時候IC晶片就會像股票一樣被攥得緊緊得,最合適的時機才拋。

    所以說摩爾定律只是一個人或者一個圈子的人在當時提出的一種假想、猜測,未來的事情大家都說不清楚,因為只要時間不停走,事情的發展就未知。