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[零组件/半导体] 摩尔定律没死,它在持续进化中……

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    发表于 2018-9-21 08:53:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
    CMOS微缩并未结束,随着工艺掌控能力的提升,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,随着工艺掌控能力的提升,将可看到持续的进展。

    在美国旧金山举行的“电子复兴计划(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!

    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。

    Gordon Moore在1965年最初观察到,当更多功能(functions)整合到集成电路(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。

    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,随着晶体管变小,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)。

    98bf038b7daec9c0991cc79bd6be3765.jpg 20180920-intel-1.jpg

    图1 价格、整合及效能的用户价值关系图。

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

    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。

    第二点,当人们感叹计算机速度无法更快,这与Pollack对于处理器的观察有关,但并未考虑到网络或内存限制所造成的问题。大部分的架构受限于内存,然而许多日常需要处理的工作却受限于网络,打造速度更快的处理器只会产生增量增益(incremental gains)。

    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。

    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计算机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。

    354b59f827f56b4a48c4674fec38e9f0.jpg 20180920-intel-2.jpg

    图2 将微波炉大小的计算机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)

    关于摩尔定律的未来发展,采用图3来表达。

    e66a8840ece99df5a86d05c78e12751d.jpg
    20180920-intel-3.jpg

    图3 摩尔定率的未来=CMOS微缩+3D工艺+创新功能(Novel functions),未来产品演进=异质系统+创新数据处理架构。

    CMOS微缩并未结束,随着提升工艺掌控的能力,将可看到持续的进展。工艺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。

    英特尔从发展22纳米节点的三闸极晶体管(FinFET工艺)开始转向3D工艺。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内存,每个晶粒(die)可以封装高达1Tb的信息。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工艺。

    英特尔有一些颇具前景的研究项目,像是穿隧式晶体管(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,可能以堆栈层方式(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。

    随着数据的数量和类型快速增加,希望能因应未来新型态的数据处理市场,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芯片(chiplet)。

    整合内存和运算方式的新架构可作为后Pollack定律在数据处理方面的说明,像是英特尔的神经形态研究芯片Loihi就是一个例子。人工智能(AI)在运作时,通常采用不同的内存存取模式,因此可采用与传统的软件工作方式不同的数据处理结构。

    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。
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