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业界所预期的「摩尔定律」(Moore’s Law)极限，将是推动半导体与电脑产业转型的开始。这是日前在庆祝「图灵奖」(Alan Turing award)50周年纪念活动上的一场专题讨论中业界专家们发表的看法。

尽管摩尔定律无法再以相同的步调前进，但芯片、系统和软件技术仍将持续进展。与会的专家们补充说，如果没有明确的CMOS缩缩替代方案，半导体产业和系统产业可能会形成封闭的孤岛。

斯坦福大学(Stanford University)第10任校长John Hennessy说：「摩尔定律是指电晶体的密度每18个月增加一倍，这已经持续了25年，但是从2000-2005年间开始逐渐放缓到间隔两三年，最近更演变为每隔四年倍增一次，因此，业界正逐渐走向我们所预期的半导体技术尽头。」

CMOS微缩「并未结束，只是暂缓」？

另一种相关的观点——Dennard Scaling，强调的是对于能量的需求将随着芯片微缩而减少。Hennessy指出，Dennard Scaling定律「已经发展10-15年了，开启了快速转向多核心处理器的暗硅(dark silicon)时代。」

事实上，摩尔定律是有关经济学的观察，而不是实体定律。普林斯顿大学(Princeton University)系统专家Margaret Martonosi认为，问题在于是否能找到另一种像CMOS一样带来投资报酬率的实体面。

在微软(Microsoft) Azure云端服务部门负责FPGA加速器的工程师Doug Burger表示，「摩尔定律是有关密度微缩的速率，但我们正以一种可预测的速度走向尽头，再经过几个世代就会达到实体极限了。」

Google TPU加速器研发团队主管Norm Jouppi说，「我认为CMOS微缩还有几年的时间。在未来十年内还将持续看到一些相关应用的性能提升，但其他的应用可能趋缓。」

Jouppi讽刺地说，业界仍在否认有关摩尔定律极限的事实，就像英国喜剧团体Monty Python知名喜剧「死掉的鹦鹉」(Dead Parrot)中的店家所说一样——鹦鹉「并没死掉，它只是在休息」。

DRAM最先发展到极限？

Hennessy指出，DRAM可能是最先发展到极限的主要元件。而其结果「将导致整个生态系不均衡，」Burger认为。

为了克服DRAM形成记忆体缺口的挑战，Jouppi认为「垂直NAND是最有力的解决方案」，但还必须进行多方面的投资。

快闪记忆体(Flash)一开始是以数位相机的储存应用之姿出现。微软(Microsoft)杰出工程师暨麻省理工学院(MIT)兼任教授Butler Lampson指出，如今，界面技术已大幅改善了，但「仍然缺少最佳的快闪记忆体运算界面」。

不管接下来还会出现什么，Burger认为：「后摩尔定律(post-Moore’s law)时代的新典范将大幅改变…从现在起的20年，产业将发生前所未有的转变。」

微软工程师Doug Burger在德州大学奥斯汀分校首创图形运算（来源：ACM）

尽管晶圆厂的成本上涨导致芯片制造商间发生前所未见的整并，「只要我们有三、四家稳定的业者，就能存在良性的竞争，」Jouppi强调，「就像iPhone的需求带来许多市场压力。」

Burger和Jouppi都预测「特定领域的架构」将会增加，从而为特定市场带来最佳表现。Burger认为这一趋势将带来’Franken-systems’，「……但业界已经发展得够强大，足以适应这个趋势。」

Hennessy问道，如果电脑产业回到从芯片到应用都由同一家公司来做的垂直整合时代呢？就像苹果(Apple)正朝这个方向前进，而Google似乎也会遵循同样的道路发展。

尽管如此，Jouppi说：「还有一些其他架构正快速成长，有些是由芯片供应商以及一些由云端供应商实现的。」。

不过，在统一几种指令集后，是否会有一些新的处理器公司出现？专题讨论成员之间的看法纷歧。Hennessy说：「芯片设计需要极其复杂专业的技术，因此，几家公司之间的处理器设计人员联手极具价值。」

新的界面和量子应用需求

摩尔定律缓步走向尽头，也破坏了软件开发人员在芯片(指令集架构)中隔离的策略抽象层。现在需要新的电路板界面，或许是为了较大的垂直市场，但实际上应该是什么目前还不得而知。

利用指令集架构(ISA)，软件开发人员可以「进行相对较小的更动，」但是，Martonosi说：「目前在智能型手机处理器上已经有大约6个ISA了，一半的SoC面积则是不带ISA的加速器。」

她表示，新的架构和工具库有助于填补这一差距，但是他们创造的系统「难以验证和确保可靠性…这将会使情况变得更糟糕」。她补充说，如果特定市场的系统开始定义自己的界面，将会需要新的设计流程以及能开发堆叠芯片的工程师。

Burger说，云端运算的工作负载仍然多样化。云端供应商也拥有数百万家的客户，「即使是大型公司运用了我们1-2%的伺服器资源，也可以每周或每月更新——但这对FPGA来说还是太快了。 」他强调，所谓的可编程芯片「仍然太难以编程」。

专题讨论的专家们认为，摩尔定律的式微，造成业界对于更高效软件和通用处理器的迫切需求。

Jouppi说：「我希望未来能进一步改善软件和硬件，业界过去在这两方面的态度不够积极，而且还有空间以及足够的时间提升效率。」

「或许无法再像摩尔定律时那么好了，但是在应用程序、演算法和硬件方面都还有改进的空间，」Alto投资公司之一的Lampson指出。

Margaret Martonosi写了两本有关电脑电源效应的教科书

多年来深入这一领域研究的Martonosi表示，长期以来，没有任何可取代摩尔定律的有力解决方案，但量子电脑看来颇具发展前景。

Martonosi说：「从实体的观点来看，好消息是[量子系统]非常接近现实。在最近的一、两年内就能实现一个50-100量子位元(Qbit)的机器，而且还有人能为其编写程序，使其为经典系统提高速度。」

截至目前为止，坏消息仅止于几种已知系统的较小应用。她补充说：「如今在广泛应用中所需的量子位元数以及我们能打造可靠的系统数量之间存在着巨大差距……而未来谁将会购买这些数千量子位元的系统以及针对哪些应用，目前仍不明朗。」

「我们将着手打造量子电脑，但应用于解决哪些重大的问题——这都还有待观察，」不过，Burger指出，他已经注意到未来将有更多基于蛋白质途径的可编程生物学研究了。

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