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芯片商收到“最后通牒”:你的传统发展空间已不足1纳米

2016-10-10 10:01| 发布者: 疯狂IT人编辑| 查看: 274| 评论: 0|来自: itwriter

摘要:   【写在前面】   40 多年来,摩尔定律一直是 IT 界的铁律。   但随着芯片技术的发展,摩尔定律所预言的发展轨迹似乎已逼近终点。   这意味着,固守传统思路的芯片制造商将举步维艰。   最近,美国团队研 ...

  【写在前面】

  40 多年来,摩尔定律一直是 IT 界的铁律。

  但随着芯片技术的发展,摩尔定律所预言的发展轨迹似乎已逼近终点。

  这意味着,固守传统思路的芯片制造商将举步维艰。

  最近,美国团队研制出的 1 纳米晶体管对芯片商来说无异于“最后通牒”。

  他们将如何自我救赎?

  (以下内容来自外媒,由腾讯科技编译。)

芯片商收到“最后通牒”:你的传统发展空间已不足 1 纳米

研制出 1 纳米晶体管的研究员 Ali Javey 和 Sujay Desai

  最近,美国劳伦斯·伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory)的一个研究团队—已经成功研制出栅极(晶体管内的电流由栅极控制)仅长 1 纳米的晶体管,号称是有史以来最小的晶体管。

  这下很多人都不淡定了,媒体纷纷疾呼“摩尔定律没戏唱了”。

  众所周知,多年来,计算机产业的发展始终遵循着摩尔定律。摩尔定律认为,半导体电路的晶体管的数量每 18-24 个月翻一倍。而晶体管的尺寸对计算机技术的提高来说非常重要。晶体管越小,单个芯片上可容纳的晶体管数量就越多;芯片上的晶体管数量越多,处理器的速度越快、效率越高。同样价格的电子产品性能,时隔 18-24 个月后就会翻倍。但是反过来看,一个 IT 公司如果今天和 18 个月前卖掉同样多的、同样的产品,它的营业额就要降一半。

  这就是为什么,几十年来芯片制造商一直都在与摩尔定律苦苦斗争——不能做出更小的晶体管,生存就面临威胁。但是现在,这一切可能都要改写。

  在长达 40 多年的时间里,摩尔定律始终是 IT 界的铁律。然而进入 21 世纪以来,摩尔定律似乎出现了“放缓”的迹象。

  随着芯片技术的进一步发展,摩尔定律逐渐遇到物理法则的限制。业界普遍认为,7 纳米是硅晶体管的一道坎,一旦过了这个节点,就会遇到问题。因为一旦硅晶体管的栅极小于 7 纳米,电子就可以在不同的晶体管之间流动,这种现象被称为量子穿隧效应(Quantum Tunneling),它意味着晶体管可能会在原本应该是关闭的状态下意外打开。

  但即使是 7 纳米以上的晶体管,也依然面临从理论向实际跨越的难题。目前最先进的芯片制程工艺采用的是 14 纳米晶体管,而采用 10 纳米晶体管的处理器——如英特尔的 Cannonlake 处理器——预计到 2017 年或 2018 才能推出。

芯片商收到“最后通牒”:你的传统发展空间已不足 1 纳米

IBM 生产的 7 纳米测试芯片

  这里提供一些参考:一根头发大约有 10 万纳米那么粗,一个血红细胞的直径为 6000 纳米,就连一根 DNA 链也有 2.5 纳米。

  与此同时,对更高端的芯片的需求却在一路飙升。今天,我们生产的数据量正在呈指数级增加,而像机器学习这样的新兴技术,正在对芯片的运算能力提出越来越高的要求。

  劳伦斯·伯克利国家实验室无疑是一个了不起的科研成果,因为这意味着,单个芯片上容纳的晶体管数量仍然可以成倍增长,至少在理论上如此。

  但是,这项研究还处于初期阶段,目前仅仅是一个概念,要成为现实产品还有很长的路要走。以 14 纳米晶体管而言,单个芯片上拥有的晶体管数量超过十亿,而劳伦斯·伯克利实验室的团队还没有找到可以大规模生产 1 纳米晶体管及新型芯片的方法,即使找到了,其造价也是极其昂贵的。

芯片商收到“最后通牒”:你的传统发展空间已不足 1 纳米

  当然,即使仅仅作为概念,该团对的研究成果仍然是重要的——它证明了我们可以利用新材料来生产尺寸更小的晶体管,以进一步提高计算机的功能和效率。

  事实上,芯片业界已经接受了晶体管尺寸接近下限的现实,并已经为摩尔定律的终结做了准备。今年早些时候,美国半导体工业协会(Semiconductor Industry Association)——成员包括英特尔、AMD 和 Global Foundries——发表了一份报告。这份报告宣称,到 2021 年,硅晶体管尺寸的缩小将不再是一件经济可行的事情。取而代之的是,芯片将以另一种方式发生变化。

  芯片专业化是目前比较靠谱的一种解决方案。传统上,业界对所有芯片都是“一视同仁”,但现在这种观念可能要落伍了。麻省理工学院斯隆管理学院的助理教授 Neil Thompson 说:“(比如)我们开的车就不尽相同,18 轮大卡车、跑车、SUV,这些车设计出来都有专门的目的,现在芯片也开始有这样的分工。”

  图形处理器(GPU)就是一个例子。GPU 原本专为图形渲染中执行复杂的数学和几何计算而设计的,但现在工程师们发现,GPU 也可以用于数据分析等其他领域。

  芯片行业开始从超高速的、全能型芯片向更专业化的芯片转变。为此,因特尔收购了视觉芯片创业公司 Movidius。与此同时,Nvidia 公司正在向全球销售人工智能芯片。

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英伟达 CEO 黄仁勋在台北国际电脑展会上展示 Tesla P100 人工智能专用芯片

  更高效的芯片也将有助于在降低能耗的基础上提高计算速度。微软和英特尔都在研究可再编程芯片(FPGA),以更高效地运行人工智能算法。日本软银最近收购了英国芯片开发商 ARM,以获得该公司先进得令人难以置信的低功耗芯片,该芯片将为正在崛起的物联网硬件提供信息处理能力。

  而那些专业化程度不高的处理器可能会改变构造,以提高信息处理能力。例如,芯片将越来越多地使用多层电路,以提高晶体管密度。


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