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芯片巨头争论背后,“摩尔定律”到底死没死?|钛媒体深度

林志佳

林志佳

· 2022.10.01 12:26

最近,两大芯片巨头关于“摩尔定律”是否结束的争论各执一词,将这一话题炒到新高度。英特尔说,摩尔定律没有死,它活得好好的。而英伟达则说,以类似成本实现两倍业绩预期对于芯片行业来说已成为过去,摩尔定律已经死了。

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芯片巨头争论背后,“摩尔定律”到底死没死?|钛媒体深度

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(图片来源:美联社)

摩尔定律(Moore’s Law)提出者英特尔创始人戈登·摩尔展示晶圆(图片来源:AP)

“我知道大家都在争论‘摩尔定律’(Moore’s Law)是否死了?答案是 No!”

北京时间9月28日凌晨,Intel Innovation 2022开幕活动上,英特尔现任CEO帕特·基辛格(Pat Gelsinger)声嘶力竭地表示,“摩尔定律”没有死,它还活得好好的(Alive and Well)。

然而一周前,英伟达(NVIDIA)创始人兼CEO黄仁勋却表达截然相反的观点。黄仁勋表示,以类似成本实现两倍业绩预期对于芯片行业来说已成为过去,“摩尔定律已经死了。”

两家芯片巨头将“摩尔定律”的争论和分歧的热度带到了最高点。毕竟,除了英特尔还保持最后的“倔强”外,更多的人都认为“摩尔定律”已不再适用于当下。

半个多世纪前,“摩尔定律”预测,每隔18-24个月,芯片的晶体管密度就会增加一倍。

然而,随着人工智能(AI)、新的非硅半导体材料、光电量子等新技术的加速,以及半导体工艺和体系结构的改进,近年来,大家逐渐对于“摩尔定律”是否延缓或失效话题产生一定分歧,从而诞生出了多种技术演进方案。

同时,为了提升集成电路PPA——更高的性能,更低的功耗,更小的面积(成本),即使实现了晶体管堆积数量的增加,性能的提升,但是成本的飙升、高昂的价格让越来越多的企业停下对先进制程的追逐,思考摩尔定律本身的合理性。

EDA(电子设计自动化)软件公司新思科技中国区副总经理朱勇对钛媒体App表示,如果想让“摩尔定律”回到之前的速度,需要从整个半导体系统层面去进行提升,包括体系架构、效率、算法软件、响应速度、客户体验等。

2015年,摩尔定律50周年之际,退居幕后做慈善的戈登·摩尔(Gordon Moore)接受纽约时报专栏作家托马斯·弗里德曼采访时直言:“摩尔定律”不会永远持续下去。
最新“摩尔定律”预测图(来源:英特尔官网)

最新“摩尔定律”预测图(来源:英特尔官网)

为什么“摩尔定律”存在争议?

1965年4月19日,时任仙童半导体研究负责人、后来成为英特尔联合创始人之一的戈登·摩尔,在《电子学》(Electronics)杂志上发表论文,预测集成电路芯片上可容纳的晶体管数目,每隔18-24个月便会增加一倍,微处理器的性能提高一倍,或价格下降一半。(注:“摩尔定律”在1965年预测集成电路密度翻倍所需的时间是一年,1975年他将这一速度修订为两年翻一倍。)

后来,该预测被命名为大名鼎鼎的“摩尔定律”。

过去57年,“摩尔定律”为算力乃至生产力的发展作出了巨大贡献,同时也让整个信息技术实现了全面的迭代和更新,成为了科技创新、乃至于经济学的定律。

不管有多少争议,毫无疑问的是,摩尔的预测能力在半导体产业的中早期(2000年之前)至少持续了20年,推动了整个集成电路产业的发展。

从行业角度来看,业界一直遵循这一定律,随着年份推移而指数型尺寸微缩,从而诞生出90nm、65nm、45nm、32nm、28nm——每一代制程节点都能在给定面积上,容纳比前一代多一倍的晶体管。

2000年之前,每一代芯片的性能提升来自两个方面:一是按照Denard(登纳德)微缩效应,每代芯片的频率提升带来了40%的改进;二是每代芯片晶体管密度提升带来的体系结构的改进符合波拉克法则,即平方根级别的提升,达41%。将这两方面的性能提升叠加,最终得到1.97倍,于是每代会有差不多一倍的提升,而且,芯片晶体管密度的“摩尔定律”可换算成性能的“摩尔定律”。

实际上,芯片性能的提升主要涉及半导体工艺和体系结构的改进。性能提升的同时,能耗也在提升。

但如今,Denard微缩效应遇到了元件物理的瓶颈,早已失效,单核性能的提升没法纯粹依靠主频的提升。

于是,行业内出现了多核处理器、AI 芯片、专用集成电路(ASIC)或FPGA(现场可编程门阵列)芯片等,以提升芯片吞吐量性能,而非单个核心的计算性能。

2019年8月,美国 AI 芯片独角兽Cerebras Systems公司发布首颗晶圆级芯片WSE,在46225平方毫米面积上集成了1.2万亿个晶体管。其2021年推出的二代WSE-2更进一步,采用7nm制程,创下集成2.6万亿个晶体管的新纪录。

如今,“摩尔定律”已经越来越偏离最早的预测。
1971-2019 年每个微处理器的晶体管数量,2019年Cerebras芯片偏离了摩尔定律发展(来源:Eric Martin/medium)

1971-2019年每个微处理器的晶体管数量,2019年Cerebras芯片偏离了摩尔定律发展(来源:Eric Martin/medium)

一个很明显的事实是,14nm以下先进节点之后,晶体管密度的增速在放缓,芯片主频的提升速度变慢,性能的改善越来越难。2005年之前的20年里,微处理器的性能提升了近1000倍,也就是每两年提升一倍。但之后的十多年,芯片性能并没有达到这个速度。

“从定律狭义角度来说,摩尔定律确实是死了。”国内通用GPU高端芯片设计公司天数智芯CTO吕坚平对钛媒体App表示,因为摩尔定律的定义是集成电路在单位成本及功耗变动不大的条件下,晶体管数目提升一倍。也就是说,摩尔定律的精神在于集成电路性价比成本提升。但目前的发展已经走到性价比裹足不前,深知下降,显然已经不符合该定义了。

与吕坚平有类似想法的还有黄仁勋。在黄看来,随着芯片架构变得更加复杂,制程工艺越来越先进,硅晶片变得更加昂贵,而英伟达GPU和系统体系的发明,可以克服成本和通货膨胀问题。

“RTX 3090Ti,一块2000美元的显卡。在如今通货膨胀的情况下,现在以900美元的价格出售,并且仍然提供更高的性能,这是非常令人惊讶的。英伟达可以克服通货膨胀,帮助行业、帮助计算、帮助游戏玩家克服通货膨胀,通过全栈创新、架构创新等。”黄仁勋表示,如果你想在15年、20年后进行大规模运算且实现成本节省,加速运算是通往未来之路。

黄仁勋在9月20日GTC 2022大会上表示,其最新台积电5nm(4N)工艺的Ada Lovelace架构GPU产品,能够集成760亿个晶体管和超过18000个CUDA核心。

根据美国乔治敦大学沃尔什外交学院安全与新兴技术中心(CSET)发布的研究数据显示,台积电一片采用3nm制程的12英寸晶圆,代工制造成本约为3万美元,约为5nm成本1.7万美元的1.75倍,也是7nm的3.21倍。在裸片(die)面积不变(即升级架构,不增加晶体管数量)、良率不变的情况下,未来苹果A17处理器如果采用3nm制程,成本或将上涨到154美元/颗,是iPhone第一大成本零部件。

除了工艺节点成本高昂外,电子设备性能体验也随时间出现了衰退。朱勇告诉钛媒体App,从人们的体验来说,如果芯片只做制程工艺提升,不做任何优化,性能体验提升并不会出现质的飞跃。“它不止是工艺节点的问题,你得从整个芯片半导体与集成电路架构里面去看。”

但在英特尔看来,“摩尔定律”不会结束,也不会因为经济效益不足而受阻。
2007年,英特尔联合创始人戈登·摩尔与时任公司首席技术官、现任CEO Pat Gelsinger合影(来源:英特尔官网)

2007年,英特尔联合创始人戈登·摩尔与时任公司首席技术官、现任CEO Pat Gelsinger合影(来源:英特尔官网)

基辛格28日演讲中提到,英特尔正在推进制造工艺的进步,例如采用新的光电封装技术和RibbonFET架构,在每个芯片上继续塞进更多的晶体管。

英特尔公司执行副总裁Sandra Rivera此前接受钛媒体App采访时表示,工艺节点和成本确实是一个重要问题,所以在“摩尔定律”之外,英特尔认为主要增加的价值来自于软件。“软件可以是一个加成的乘数,基于我们在这些流程节点上的创新基础上来进行加成。”

朱勇认为,无论是基辛格,还是黄仁勋的说法,都展现了当下芯片企业对于技术演进方向的不确定性,以及企业自身对于公司最匹配的战略方向考量。从英特尔角度来说,它一直引领技术前进方向,摩尔定律并没有失效;而黄仁勋的说法,是预测GPU将推动AI性能实现逐年翻倍,这不仅包含工艺节点,还有系统体系、软件算法、接口设计、数据传输等实现指数级提升。从系统角度来讲,两者观点并不矛盾。

“我们希望从今天的单个封装上容纳大约1000亿个晶体管开始,到这个十年结束时实现在单个封装中加入一万亿个晶体管。”基辛格直言,摩尔定律至少在未来的十年里依然有效。

到底要拯救,还是颠覆“摩尔定律”?

半导体产业作为数字经济的基石,也是一个国家的综合科技实力,如今已不断催生出人类社会的全方位持续性变革。

“我认为摩尔定律不能超越,只能绕开它。”中国工程院院士毛军发在2022世界半导体大会上表示。
后摩尔时代三大业务方向的具体技术(来源:钛媒体App编辑整理并制图,大部分为英文)

后摩尔时代三大业务方向的具体技术(来源:钛媒体App编辑整理并制图,大部分为英文)

目前业内对于所谓“后摩尔时代”有三大业务方向:More Moore (深度摩尔)、More than Moore (超越摩尔)、Beyond CMOS (新器件),主要在学术、产业两方面进行探索。

其中在学术方面,近年来,学术界在晶体管方面做出诸多探索,从而绕道解决“摩尔定律”延缓问题。

例如,2012年,日本产业技术综合研究所开发出3nm平面无结型硅基晶体管。2016年,美国科学家推出1nm平面硫化钼晶体管。

如今,“摩尔定律”已进一步发展到亚1纳米级别。2022年3月,清华大学集成电路学院任天令教授团队在英国《自然》(Nature)杂志上发表一篇论文:利用石墨烯薄膜超薄的单原子层厚度和优异的导电性能作为栅极,科研团队首次实现了长度为0.34 纳米 (nm) 栅极长度的石墨烯晶体管,并具有良好的电学性能。

要知道,0.34nm大约只是单个碳原子大小。所以这意味着,利用新的半导体栅极材料,曾经放在你手掌中的电子元件,未来可能会变成原子,从我们的世界里面消失,甚至芯片无法被人类所触碰到。

栅极是一种开关晶体管的芯片组件,是衡量晶体管尺寸的关键指标。“在未来,人们几乎不可能制造小于0.34nm 的栅极长度,”任天令教授接受采访时表示,“这(0.34nm)可能是‘摩尔定律’的最后一个节点。”

相对于学术界的不计成本,多位行业人士认为,企业端、产业端拥有很强的市场需求,对于“后摩尔时代”的落地应用则更为实际,拥有更多的价值。

在这其中,新思科技(Synopsys)提出的SysMoore,以及黄仁勋提出的Huang‘s Law(黄氏定律)成为行业比较有共识的两条新路径。

朱勇告诉钛媒体App,SysMoore并非是颠覆或打破“摩尔定律”,而是新思科技看到时代和技术不断变革、数字化进程的加速、AI 大数据应用,对于算力需求越来越变成万亿量级,整体性能诉求已经超过了单个工艺节点两年翻一番的预测。

“SysMoore的核心在于芯片生命周期管理(SLM)。从整个数字化、智能化需求以及软件的功能性、安全性为出发点,从系统层面考虑、统筹并提供一整套完善的解决方案。”朱勇表示,相比几十年前,如今人们对芯片体验的期待值更高,不止是软件层面,还要让产品达到足够的差异化,体现出优势,或是定制最优芯片架构。而在这其中,SysMoore与系统复杂性的创新技术相结合,形成了一套新的芯片设计体系。

毛军发在2022世界5G大会上表示,SysMoore从硅晶圆、晶体管、芯片、系统硬件到软件和服务,每个环节都可为构建更复杂、性能更高 、能耗更低而成本更优的电子系统做出贡献。基于SysMoore,电子系统性能和功能复杂度增长曲线有望重回指数型增长。

同时,黄仁勋提出的Huang‘s Law——GPU将推动AI性能实现逐年翻倍,也引发市场关注。

“人们必须要意识到的一件事是,摩尔定律称晶体管技术一代比一代成本越来越低,但实际上,摩尔定律还没结束,先进技术(成本)却越来越昂贵。”黄仁勋对媒体表示,之前摩尔定律强大的原因在于,它是在一个“食物链已经结束的时代”创造出的概念——当时美国不断加息导致经济衰退。

他强调,英伟达认为,全栈加速计算让定律延缓获得一个新的发展机会。黄仁勋提到,基于 AI 技术,如今英伟达推出的最新微处理器速度和能效,比2012年更快、更高效许多倍。

Arm机器学习部门营销副总裁丹尼斯·劳迪克 (Dennis Laudick) 表示,过去的三到五年里,机器学习网络的效率已经提高了几个数量级。

吕坚平认为,AI 技术其实是一个解决计算问题的“范式”。AI 是可以用来绕过摩尔定律的失效或衰微的一种方法。

此外,学术界也有人修正“摩尔定律”。

2007年,微软研究院名誉研究员戈登·贝尔(Gordon Bell)提出Bell’s Law,以计算机的分类与价格为基准,预测每一代(class)集成电路有10~15年生命周期。

“摩尔定律带来的不是一场竞赛。”英特尔高级院士Mark Bohr在此前的一场活动上表示,可能未来某一天会达到物理极限,但像1990年那样推进光刻技术实现晶体管增长突破,如今已不会再重演了。

Sandra Rivera对钛媒体App表示,从整个 AI 流程来看,无论是数据的导入、训练、推理,到最后的部署都存在着大量的市场机会,而英特尔在所有的平台上都有 AI。因此,英特尔拥有完全的能力,已经做好了充分准备去利用这些机会。

“摩尔定律”未到终点

“半导体技术产业是经过长年累月的基础科学积累、研发积累、人才积累、技术积累,才有今天的地位。”朱勇直言,仅仅借助绕道“摩尔定律”方式,芯片技术很难实现“弯道超车”。

在朱勇看来,要想拯救“摩尔定律”,核心还是要从整个半导体系统体系中解决需求问题,而非单独依靠 AI、Chiplet(小芯片)、FD-SOI(全耗尽型绝缘层上硅)、量子光电等技术。“实际上,先进工艺对我们日常生活的影响有限,28nm就能满足绝大部分日常应用的需求。”朱勇表示。

随着数字化、电气化、智能化迅猛发展以及算力需求日益提升,中国46万亿数字经济中,从日常的电脑、手机、智能汽车等个人消费品,再到人工智能、云计算、 大数据、新能源、物联网、信息安全等重要产业,均无一例外地以半导体产品作为硬件基础。由此导致半导体产品门类愈加繁多,产业链分工愈加明细,系统化特点愈加明显。

以新能源和储能行业为例。朱勇对钛媒体App表示,随着今年缺水限电困扰,储能行业出现了高增长趋势。实际上,储能本质是将电力“保存”,然后自由调度,通过数字化技术让整个电力能源能够最优使用。而在这其中,算力和集成电路扮演着重要作用,芯片的性能提升、功耗降低、成本降低,可以推动储能行业发展。

格芯中国区总裁Americo Lemos曾表示:“在价值650亿美元的代工行业中,25%的市场遵循传统摩尔定律,适合高密度、高速度的数字应用。75%的市场将由5G、AI和云计算、物联网、自动驾驶等新兴应用领域占据。”

在吕坚平看来,我们可以视“摩尔定律”为人类在计算能力提升的一个阶段。

“在半导体兴起之前,我们走过了数手指头,用算盘,计算尺等计算工具等阶段,甚至在半导体时代,我们也走过了不同晶体管的设计到今天的CMOS。每个阶段的算力成长并非一直是指数的成长,而是像个S型曲线,成长由高速提升逐步走向停滞。但每个阶段结束之前,都会有新的阶段的兴起。”吕坚平对钛媒体App表示。

吕坚平认为,现今以CMOS(互补金属氧化物半导体)为主的“摩尔定律”的终点,将会是下一代计算时代的开始。但比如Chiplet是半导体封装技术,而量子,光电以及类脑等能不能在性能,通用性,以及经济效益上取代摩尔定律,还未有定论。

中国电子科技集团公司工程师陈昊今年8月在《中国集成电路》杂志上指出,后摩尔时代将主要表现为三大发展趋势:一是面向逻辑与存储的先进数字半导体产品的三维异构集成化,二是极多功能泛模拟产品的复杂异质集成化,三是利用云端数据中心、终端综合识别传感应用,半导体产业与产品的持续多样化。

当近几年,人们希望突破冯·诺依曼架构和超越“摩尔定律”,衍生出很多新的名词,比如存算一体、通用 AI 芯片、加速处理器等。

这意味着,随着时间的推移,性能的指数提升和能耗的指数下降不能永远持续。
2022年1月3日,戈登·摩尔 93岁生日活动时,站在计算机历史博物馆“摩尔定律”面前拍摄(来源:道格拉斯)

2016年1月3日,戈登·摩尔 86岁生日活动时,他站在计算机历史博物馆“摩尔定律”面前接受媒体拍摄(来源:道格拉斯)

2003年IEEE 国际固态电路会议 (ISSCC)上,戈登·摩尔修正了“摩尔定律”,提出性能翻倍的时间会延长,但半导体产业的增长速度仍然远超几乎其他所有产业。

学术界谨慎预测,“修正的摩尔定律”还可以持续20年。

“现在这个时候,需要整个产业链一起配合,微缩工艺要提升,需要光刻机,需要把它提升到能更精细地刻画这些特征尺寸的层级。”英特尔中国研究院院长宋继强表示,摩尔定律的进展不是一家之力,但是如果大家都相信摩尔定律,它仍然能够以一定的节奏延续下去,仍然是会不断有新的技术涌现出来。即使在现在CMOS工艺下,还是可以推进到2nm以下。

朱勇对钛媒体App表示,至少短期内,“摩尔定律”还会继续发展,当然不排除有一个革命性的技术来推翻定律。

“我相信,可能5年、10年之后就会有突破性革命技术诞生,比如量子、光电、新的化合物等,完全推翻了我们以前用硅做芯片。但现在这个阶段,硅芯片‘摩尔定律’还是会往前走的,因为这是我们一个重要的技术迭代的媒介与平台。”朱勇表示。

这意味着,当下,尽管“摩尔定律”还没死去,但人们已经在寻求“摩尔定律”放缓下新的技术创新了。(本文首发钛媒体App,作者|林志佳)

本文系作者林志佳授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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  • 替代摩尔定律的方案是加速计算,也就是依靠AI,服务AI

    2022.10.03 15:05 via h5
  • 计算已经不再是一个芯片的问题,是软件和芯片共同的问题

    2022.10.02 23:15 via pc
  • 1956年,英特尔创始人戈登·摩尔提出,集成电路的集成度每两年会翻一番-----------1965年,英特尔创始人戈登·摩尔提出,集成电路的集成度每两年会翻一番

    2022.10.02 08:38 via netease
  • 1956年,英特尔创始人戈登·摩尔提出,集成电路的集成度每两年会翻一番-----------1965年,英特尔创始人戈登·摩尔提出,集成电路的集成度每两年会翻一番

    2022.10.02 08:14 via qq
  • 所谓的“摩尔定律”死没死?与我国的科技发展毫无关系,值得这么大惊小怪吗?其本身就是个别人的看法,根本就没资格拔高为定律,值得对其大肆炒作吗?

    2022.10.02 08:01 via qq
  • 静观其变,拭目以待

    2022.10.01 15:29 via netease
  • 摩尔定律就是个玩笑话,多少人奉为圭臬!

    2022.10.01 14:29 via netease

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