摩尔定律已死，接下来怎么办？

 

看看你身旁的手机App、电玩、电子表格与精准的天气预报，这些都只是电脑芯片效能过去50 年来以指数性成长、愈加可靠下，改变人们生活的一些例子。不过，几年后，科技公司要为人们生活带来新的先进电脑应用，可能必须花更多的力气。

 

因为，不断将更多的电晶体塞到一个芯片中的摩尔定律一直为电脑运算能力精进提供丰足的原料。如今，摩尔定律却面临了放缓至停止的困境。对此，密西根大学助理教授Thomas Wenisch 就说，我们要问的是，这会对移动装置、资料中心、无人驾驶车等领域造成影响吗？而他认为，会有影响的，只是影响的时间不同而已。

 

 

英特尔10 纳米制程延期 摩尔定律岌岌可危

 

摩尔定律（Moore's Law）这个名字源自于英特尔的共同创办人Gordon Moore，他在1965 年观察到电晶体的微缩速度很快，几乎每一年能塞到芯片里的电晶体就会加倍，到了1975 年，这个速度调整成每两年增加一倍。

 

随着英特尔主导着技术，整个芯片业界都努力延续摩尔定律的生命，而电脑业界更是为这些持续增加的电晶体找到许多应用。不过，英特尔却将其10 奈​​米的制程从2016 年推迟至2017 年，并且决定延长未来制程推进的时间。意味着包括英特尔在内的半导体产业多年来维系着摩尔定律的技术蓝图，如今已宣告破灭。而英特尔更是预测，电晶体的微缩只能再撑个5 年。

 

Thomas Wenisch 猜测，放在我们口袋里的电脑装置，应该比起其他电脑装置更受到此事影响。因为行动装置的芯片多由英特尔以外的公司提供，而他们的电晶体技术多半落后英特尔一点。此外，行动装置的处理器也没完全用上制作更强大处理器所需的芯片设计技术。

 

「用于行动装置上的芯片可能也就只剩一到两个世代的进展。」Thomas Wenisch 直说。

 

然而，比起摩尔定律走到尽头对行动装置的冲击，真正赋予行动装置能量的功臣──资料中心，可能会对摩尔定律发展限制更为头痛。像是Google 与微软，都是每一代最先进制程芯片的积极采用者。

 

 

 

摩尔定律走进尾声 半导体公司如何技术突破

 

Thomas Wenisch 指出，像主导伺服器芯片的英特尔这样的公司，他们的大客户未来必须走向更为创新之路。未来，要能持续拓增运算能力的方法，包含了努力改善芯片的设计，以及制造特别为加速重要演算法设计的芯片。而以更强大的机器学习方法──深层学习（deep learning）发展为例，对矽（芯片）的强劲需求似乎已是不能忽略的。包括绘图芯片公司Nvidia 与多家新创公司都在往这个方向发展。

 

而微软与英特尔也正尝试在可程式逻辑闸阵列芯片（FPGAs）上编写程式，获取更大效能。英特尔2015 年花了近170 亿美元收购FPGAs 领导公司Altera，并打算将其技术利用在资料中心上。

 

Lawrence Berkeley National Laboratory 副主任Horst Simon 表示，具全球最强大计算功能机器显然已经受到摩尔定律正逐渐落日影响，这点从全世界顶级超级电脑增强的速度不若以往就能看出。

 

「我们可以从过去3 年中观察到停滞的状况。」Horst Simon 说。这对于像是了解气候变迁、开发电池新材料与超级导体，以及精进药物设计一类，需仰赖超级电脑的计画来说，可不是一项好消息。

 

Horst Simon 分析，随着电晶体密度的发展来到高原期，将会激起重新设计电脑基础架构的兴趣，特别是超级电脑与资料中心。抛弃从1940 年代以来一些设计方式，将能增进更多效能。然而，要能利用上述的优势，还必须重新思考许多软体的设计，同时将冲击编码者过去的习惯。

 

MIT Sloan School 助理教授Neil Thompson 指出，无论你有兴趣的电脑是哪一种，关键的问题出在这些电脑运算公司还能走的创意大道，是否能提供像摩尔定律这样的回报，或是这种规模的影响力。

 

其他的创意方式可能无法与摩尔定律匹敌的一项原因就是，失去了产业共同跟随的一股节奏，让业界的产品与研发计画都同步进行下，这些公司未来要能以一种复杂的新方式合作。

 

Neil Thompson 说，摩尔定律最大的好处就是做为一项协作机制，业内的公司知道每两年，芯片运算能力就会有多少进展，进而知道自家公司可以发展什么样的功能，若我是英特尔，我就知道业界都以下一代芯片运算能力为基准开发产品，当然就能预期新一代芯片肯定有市场。

 

少了这种由摩尔定律带来的共同节奏，公司间拥有共同强烈动机进且相互合作，以及各种公司都受惠于最先进运算能力的场景，未来可能都将没有那么常见了。