關(guān)于摩爾定律知識(shí)匯總

已經(jīng)穩(wěn)固運(yùn)行了 50 年之久的摩爾定律就將迎來終結(jié)，但這背后也蘊(yùn)藏著大量的機(jī)會(huì)。原文來自 Rodney Brooks 的博客。

摩爾定律到底從何而來

Moore, Gordon E., Cramming more components onto integrated circuits, Electronics, Vol 32, No. 8, April 19, 1965.

Electronics 是一本 1930 年到 1995 年期間出刊的貿(mào)易期刊。1965 年，戈登·摩爾(Gordon Moore)發(fā)表于上的一篇長達(dá)四頁半的文章可能是這本期刊最著名的文章了。這篇文章不僅闡明了一個(gè)趨勢的開始，而且這種趨勢逐漸成為一個(gè)目標(biāo)/法則，統(tǒng)治了硅基電路產(chǎn)業(yè)(這是我們的世界中每一個(gè)數(shù)字設(shè)備的基礎(chǔ))五十年。摩爾是加州理工學(xué)院博士，是 1957 年成立的仙童半導(dǎo)體公司的創(chuàng)始人之一，同時(shí)自 1959 年起擔(dān)任該公司的研發(fā)實(shí)驗(yàn)室主任。仙童是以制造硅基半導(dǎo)體起家的，當(dāng)時(shí)大多數(shù)半導(dǎo)體還是以鍺為材料的，這種半導(dǎo)體工藝非常緩慢。

你可以從網(wǎng)絡(luò)上搜到大量聲稱其原稿復(fù)印件的文件，但是我注意到其中有一些所謂的原稿中的圖是重新畫上去的，與我一直看到的原稿有些不同。下面我將再現(xiàn)原稿中的兩張圖表，據(jù)我所知，我的這份復(fù)制版是該雜志原稿的唯一復(fù)制版本，沒有手動(dòng)/人工的痕跡。

首先我要再現(xiàn)的是摩爾定律起源精華。然而，該論文中還有一個(gè)同樣重要的早期圖表，預(yù)測可能出現(xiàn)的硅基功能電路的未來產(chǎn)量。它的實(shí)際數(shù)據(jù)比這個(gè)少，而且正如我們所看到的，這張圖表包含了真實(shí)的未來。

這是一張關(guān)于集成電路上元件數(shù)量的圖。集成電路是經(jīng)由一個(gè)類似于印刷的過程生產(chǎn)出來的。光以數(shù)種不同的模式打到薄薄的硅晶圓(wafer)上，同時(shí)會(huì)有不同的氣體填充進(jìn)它的氣囊中。不同的氣體會(huì)在硅晶圓表面引起不同的光致化學(xué)反應(yīng)，有時(shí)會(huì)沉積某些類型的材料，有時(shí)會(huì)腐蝕材料。有了能塑造光線的精確光掩模(mask)，精確控制好溫度和曝光時(shí)間，就能打印出一個(gè)二維電路。該電路上有晶體管、電阻和其它元件。其中很多可能是在單個(gè)晶圓上一次成型的，就像許多字母在一頁紙上一次性印刷一樣。在任意一個(gè)做好的晶圓上電路上，其良率是質(zhì)量合格的芯片占一個(gè)晶圓上芯片總數(shù)的比例。然后這塊硅晶圓會(huì)被切成幾塊，每一塊上都包含了一個(gè)芯片，而且每一個(gè)電路都放在自己的塑料封裝中，只露出幾只小「腿」作為連接線，如果你觀察一張過去四十年里芯片版圖，你會(huì)上面充滿了大量的集成電路。

單個(gè)集成電路中的元件數(shù)量很重要。既然集成芯片是打印出來的，過程中就沒有人工的痕跡，這不同于早期的電子產(chǎn)品，其中的每個(gè)元件都需要手工放置和添加?，F(xiàn)在一個(gè)包含了多個(gè)集成電路的復(fù)雜電路僅需要手工組裝這些集成芯片就可以了，而且后來這道工序也很大程度上了。只要有一個(gè)良率不錯(cuò)的生產(chǎn)過程，那么造出一塊單個(gè)集成芯片的時(shí)間就是恒定的，不管組件的數(shù)量是多少。這意味著總共需要手工或者機(jī)器連接的集成芯片數(shù)量較少。所以，就像摩爾那篇論文的標(biāo)題所說，把更多的元件集成到一個(gè)單個(gè)集成芯片上是一個(gè)很好的主意。

該圖豎軸表示的是一塊集成芯片上的組件數(shù)的以 2 為底的對數(shù)，橫軸表示的是年份。左起一直向上延伸的每一個(gè)缺口都會(huì)將元件的數(shù)量增加一倍。所以 3 指的是 2 的三次方，等于 8，13 指的是 2 的 13 次方，等于 18192。從 1962 年到 1972 年，元件數(shù)量增加了 1000 倍。

這里有兩件事需要注意

第一是摩爾這里討論的是一塊集成電路上的元件，不僅僅是晶體管的數(shù)量。一般來說元件的數(shù)量比晶體管要多出很多，雖然這一比率會(huì)因?yàn)槭褂貌煌绢愋偷木w管而隨著時(shí)間的推移下降。但在后來的幾年里，摩爾定律經(jīng)常變成純粹的晶體管計(jì)數(shù)。

另一件事是 1965 年發(fā)表這張圖中只有四個(gè)真實(shí)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。而在 1959 年組件的數(shù)量是 2 的零次方，也就是 1，根本算不上是一塊集成電路，因?yàn)槟侵皇菃蝹€(gè)電路元件——那時(shí)集成芯片尚未發(fā)明。所以這是一個(gè)空數(shù)據(jù)點(diǎn)。之后他繪制了四個(gè)實(shí)際數(shù)據(jù)點(diǎn)，我們假設(shè)是從仙童公司可能產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中采集的。1962、1963、1964、1965 這四個(gè)年份對應(yīng)的數(shù)據(jù)點(diǎn)分別是 8、16、32 和 64。

這里面的機(jī)制是什么，它怎么能起作用的?它能起作用是因?yàn)樗跀?shù)字域中，也就是 yes 或 no 的域，0 或 1 的域。

在這篇四頁半頁的文章的后半頁，摩爾解釋了他的預(yù)言的局限性。他說對于一些東西，如儲(chǔ)能，他預(yù)測的趨勢就不起作用。能量占用一定數(shù)量的原子和電子來儲(chǔ)存一定數(shù)量的能量，所以你不僅不能隨便改變原子的個(gè)數(shù)還需要存儲(chǔ)相同量的能量。同樣，如果你有一個(gè)半加侖的牛奶容器，你不能在里面放一加侖牛奶。

然而基本的數(shù)字抽象是 yes 或者 no。集成芯片中的電路元件只需要知道先前的元件是 yes 還是 no，不管是否存在電壓或電流。在設(shè)計(jì)階段一決定多少伏特或安培以上為 yes，多少以下為 no。這些數(shù)字之間需要有一個(gè)很好的分割，區(qū)分出一個(gè)顯著的中間區(qū)域與最大值區(qū)域或最小值區(qū)域。但是區(qū)域的幅度不會(huì)有什么影響。

我喜歡把它想象成一堆沙子。桌子上有或沒有一堆沙子?或許我們需要確定一下大概多少沙子才能算得上是一堆沙子。但是正常情況下，把一堆沙子減半，我們?nèi)匀豢梢哉f桌子上有一堆沙子。

然后我們能再次將這個(gè)數(shù)量減半。并且，yes 或 no 的數(shù)字抽象依然可以起作用。我們還可以再減半，同樣沒問題。就這樣，一次一次一次減半下去。

這就是摩爾定律的原理，最初的定理是這樣描述的：我們將會(huì)看到集成芯片上的元件數(shù)量每年增加一倍，從 1965 年到 1975 年持續(xù) 10 年。

其他版本的摩爾定律接踵而至;這些定律都是關(guān)于翻倍的，但是有時(shí)翻倍的是其他東西，并且翻倍需要的時(shí)間常數(shù)會(huì)稍長。最流行的版本是晶體管數(shù)翻倍、晶體管的開關(guān)速度翻倍、單個(gè)芯片上的存儲(chǔ)空間翻一倍、計(jì)算機(jī)的二級(jí)內(nèi)存翻一倍——其最初是在機(jī)械磁盤上，但是最近五年已經(jīng)升級(jí)成固態(tài)閃存的形式。還有很多其他的版本。

讓我們暫時(shí)回到最初版的摩爾定律。一塊集成芯片上的元件是分布在一塊二維硅晶圓上的。因此，為了使相同數(shù)量的硅的數(shù)量增加一倍，就需要將每單位面積的元件數(shù)量增加一倍。那就意味著一個(gè)元件的大小，在硅晶圓的每一個(gè)線性維度上要降低到原來的二分之一。反過來，那就是說，摩爾知道每個(gè)元件的線性維度會(huì)逐年下降 71%。

但是為什么會(huì)限制在每年兩倍的數(shù)量上?考慮一下上面提到的沙堆模擬，為什么不能是四分之一或者十六分之一堆的沙子作為基數(shù)呢?當(dāng)你縮小元件的尺寸(通常稱為 feature size，特征尺寸)時(shí)，問題就又回到某個(gè)集成芯片的良率上，也就是合格集成芯片的數(shù)量。隨著特征尺寸越來越小，芯片制作過程中廣每一步的光的投射模式的對準(zhǔn)需要更加精確。因?yàn)?radic;2=1.41，當(dāng)你將特征尺寸減半才能得到更好的良率。而且因?yàn)椴牧现械碾s質(zhì)也會(huì)被帶到芯片中，從循環(huán)中的氣體中而來并且經(jīng)過光化學(xué)反應(yīng)的材料，因此氣體必須是高純度的，這樣每個(gè)元件中的留存的壞原子才會(huì)更少。摩爾定律最初的版本中隱晦提到生產(chǎn)設(shè)備有望在下面的 10 年中，每年提升 29%。

在后來多種版本的摩爾定律中，翻倍的時(shí)間常數(shù)延伸到 2 年，甚至還要長一點(diǎn)。但是處理設(shè)備會(huì)在每個(gè)周期提升 29%。

要見識(shí)摩爾定律原理的魔力，讓我們先來看看 25 次翻倍。該設(shè)備必須用比它小√2 的 25 次方倍的東西操作，即，大約小 5793 倍。然而我們可以在單個(gè)芯片上安裝 2 的 25 次方個(gè)組件，其數(shù)量可以達(dá)到 33,554,432 倍之多。我們設(shè)備的精確度已經(jīng)提升了 5793 倍，但是，由于線性對區(qū)域的影響，在原來 5793 倍的基礎(chǔ)上，這一數(shù)字進(jìn)一步加速了 5793 倍。這就是摩爾定律收益的來源。

Moore 只是在最初的論文中隱晦地提出了這一定律，設(shè)備在接下來十年內(nèi)逐年得到 29% 的提升。事實(shí)上，翻倍所用的時(shí)間常數(shù)會(huì)更長。

現(xiàn)在終于到頭了。并不是因?yàn)樵O(shè)備良率的精確度不再提升了。不是的。而是因?yàn)槲覀兡脕碜霰扔鞯纳扯炎兊眯〉嚼锩嬷挥幸涣Ｉ匙恿恕?/p>

戈登·摩爾令人難以置信的洞察力

或許讓人印象最深刻的是摩爾對該定律對世界產(chǎn)生的巨大影響的遠(yuǎn)見。下面是他文章中的第二段的第一句話：集成芯片會(huì)帶來很多令人驚訝的技術(shù)，比如家用計(jì)算機(jī)，或者至少是終端連接在中央自動(dòng)計(jì)算控制中心上的計(jì)算機(jī)，以及個(gè)人便攜式通訊設(shè)備。

摩爾提到的這些東西在 1965 年都算的上驚世駭俗。當(dāng)時(shí)所謂的「微型計(jì)算機(jī)」還是桌子那么大的，用起來通常還要接一些外圍設(shè)備，如磁帶機(jī)、讀卡器或打印機(jī)，這樣的機(jī)器是很難進(jìn)入日常家用廚房的，即便是把冰箱、烤箱和水池都扔出去，也很難放得下它。當(dāng)時(shí)的絕大多數(shù)人還沒有見過計(jì)算機(jī)，跟計(jì)算機(jī)互動(dòng)過的人就更少了。而且通常情況下，使用這種設(shè)備的人需要把打孔卡片一張張拆開，然后當(dāng)人把卡片都放入機(jī)器后，一天以后才能打印好。

以今天的標(biāo)準(zhǔn)來看，當(dāng)時(shí)汽車電子系統(tǒng)非常簡單，大約只有 6 個(gè)開關(guān)，若干個(gè)簡單機(jī)電裝置驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)向指示，有擋風(fēng)玻璃雨刮器，「分電盤」定時(shí)點(diǎn)燃火花塞——在自動(dòng)電子設(shè)備中每一個(gè)單獨(dú)的功能產(chǎn)生的絲毫機(jī)械都能大到用肉眼看見。當(dāng)時(shí)的個(gè)人溝通設(shè)備還是轉(zhuǎn)盤撥號(hào)電話機(jī)，一個(gè)家庭一部，牢牢地固定在墻上。

順便提一下，集成芯片做成的第一臺(tái)計(jì)算機(jī)是用于阿波羅任務(wù)的制導(dǎo)系統(tǒng)計(jì)算機(jī)，命令模塊(Command Module)中一臺(tái)，月球登陸器(Lunar Lander)上一臺(tái)。這些集成芯片都是由戈登·摩爾的仙童半導(dǎo)體公司制造的。第一版的計(jì)算機(jī)上有 4100 個(gè)集成電路，每一塊都有一個(gè) 3 輸入或非門(NOR gate)。1968 年第一臺(tái)功能更強(qiáng)大的載人飛行器僅有 2800 塊集成芯片，每塊芯片上有兩個(gè) 3 輸入或非門。摩爾定律在初具成形時(shí)就已經(jīng)開始影響月球了。

一點(diǎn)題外話

原版的雜志文章中有這么一個(gè)漫畫：

在摩爾定律 40 周年慶上，我問摩爾博士這幅漫畫是不是出自他自己的創(chuàng)意。他回答說此事與他無關(guān)，文章中出現(xiàn)這個(gè)卡通也讓他很吃驚。

我找不到關(guān)于這幅漫畫來源的絲毫線索，我猜想是這幅漫畫的作者可能對我上面引用的這句話有些不滿。漫畫中的場景設(shè)在一個(gè)百貨商店中，當(dāng)時(shí)美國百貨公司通常有一個(gè)「Notions」柜臺(tái)區(qū)，我自己沒有去過這樣的地方，因?yàn)楝F(xiàn)在已經(jīng)沒有了(我是 1977 年到的美國)?？雌饋?，Notions 像是賣服飾用品的，比如一些用于縫紉的徽章、棉線、彩帶等常用品。另一邊是化妝品專柜。而這兩個(gè)專柜的中間是便攜式家用電腦專柜，售貨員手里正拿著一臺(tái)電腦。

我猜這位漫畫家是想借此取笑摩爾的那個(gè)想法，試圖指出它的荒謬。然而 25 年后一切都過去了，當(dāng)時(shí)百貨店里賣的東西也煙消云散了。買化妝品的專柜還在那里，notions 的柜臺(tái)早已不見蹤影。這位漫畫家只看到了他眼前的東西，卻看不見未來的趨勢。

摩爾定律中有很多不同的形式，不只是他最初提出的單個(gè)芯片上的元件數(shù)量。

在摩爾定律中，關(guān)于芯片運(yùn)行速度有多快的說法有很多版本，其中一個(gè)是，晶體管越小，開關(guān)的速度越慢。同時(shí)關(guān)于 RAM存儲(chǔ)量運(yùn)行計(jì)算機(jī)的主內(nèi)存有多少。還有關(guān)于文件存儲(chǔ)和磁盤驅(qū)動(dòng)大小和速度也有多個(gè)版本。

多個(gè)摩爾定律混在一起對技術(shù)如何發(fā)展產(chǎn)生了巨大的影響。我會(huì)討論這種影響的三種模式：計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)中的競爭、協(xié)調(diào)和從眾現(xiàn)象。

競爭

內(nèi)存芯片是數(shù)據(jù)和程序運(yùn)行時(shí)的存儲(chǔ)位置。摩爾定律適用于單個(gè)芯片可以存儲(chǔ)的內(nèi)存字節(jié)數(shù)，字節(jié)數(shù)通常是定期地四倍數(shù)的增長。因?yàn)槭撬谋兜脑鲩L，所以硅晶圓代工廠的成本就會(huì)長時(shí)間內(nèi)下降，這樣一來可以保持盈利了(今天，一家硅晶圓代工廠的資本成本大約是 70 億美元!)，此外還需要將每個(gè) memory cell 在每個(gè)維度上增加一倍，以保證設(shè)計(jì)的平衡，因此這就又增加了四倍。

在早期的臺(tái)式電腦的內(nèi)存芯片中 2 的 14 次方(16384)個(gè)字節(jié)，當(dāng)時(shí)的內(nèi)存芯片是 RAM(隨機(jī)存取存儲(chǔ)器，即內(nèi)存中的任何位置都需要同樣長的訪問時(shí)間，沒有快慢之分)，而且這樣大小的芯片被稱為 16K 芯片，K 不是整好的 1000，而是 1024(即 2 的 10 次方)。很多公司都生產(chǎn)過 16K 的 RAM 芯片。但是他們從摩爾定律中學(xué)到的唯一一樣?xùn)|西就是市場上何時(shí)有望出現(xiàn) 64K RAM 的芯片何時(shí)會(huì)出現(xiàn)。所以他們也了解自己必須要做什么才能保持競爭優(yōu)勢，他們也知道何時(shí)需要做好供工程師設(shè)計(jì)新機(jī)器的樣品。他們會(huì)早早準(zhǔn)備好芯片只要新機(jī)器一出來，就等著設(shè)計(jì)安裝上去。他們還能判斷出在什么時(shí)間值得需要付出什么樣的代價(jià)以在競爭中保持一點(diǎn)領(lǐng)先優(yōu)勢。每家公司都了解這個(gè)游戲(事實(shí)上，關(guān)于摩爾定律的時(shí)鐘什么時(shí)候需要調(diào)慢一些，他們已經(jīng)達(dá)成了一致)，他們競爭的是作戰(zhàn)效率。

協(xié)作

MIT科技評論曾經(jīng)發(fā)文談?wù)撨^摩爾定律的終結(jié)。如果你是一名設(shè)計(jì)師，要為臺(tái)式機(jī)器設(shè)計(jì)一個(gè)新的計(jì)算機(jī)機(jī)箱，或者其他類似的數(shù)字機(jī)器，你可以調(diào)查一下打入計(jì)算機(jī)市場的某個(gè)好時(shí)機(jī)，了解各種大小的 RAM 內(nèi)存所需要的電路板空間有多大，因?yàn)槟阋呀?jīng)知道了每個(gè)芯片有多少字節(jié)空間可用。你知道了磁盤空間的大小與其價(jià)格和尺寸的關(guān)系(磁盤直徑的大小會(huì)隨著其存儲(chǔ)總量的提高而提高。)你會(huì)清楚最新的處理器芯片的運(yùn)行速度會(huì)有多快。你會(huì)知道各種分辨率的顯示器的價(jià)格。所以，當(dāng)你打算向市場投放新型計(jì)算機(jī)時(shí)，你可以提前幾年結(jié)合這些數(shù)字了解什么樣的選擇和配置是有潛力的。

銷售此款計(jì)算機(jī)的公司或許可以造出一兩個(gè)關(guān)鍵芯片，但是大部分元件還得從供應(yīng)商那里買。摩爾定律的周期性能讓他們不用擔(dān)心會(huì)突然出現(xiàn)一個(gè)顛覆性產(chǎn)品而打亂自己的業(yè)務(wù)流程和計(jì)劃。這才是讓數(shù)字革命按部就班繼續(xù)下去的根源所在。每件事都是有順序可以預(yù)測的，所以很少遇到盲阱。在整個(gè)人類歷史上的任何技術(shù)領(lǐng)域，我們或許擁有了一個(gè)持續(xù)性和可預(yù)測性最強(qiáng)的進(jìn)步通道。

計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)中的從眾心理

但是這種好處帶來的一些影響也可以被看做是負(fù)面的(盡管我相信有人會(huì)爭辯說其好處是不折不扣的)。我將把其中之一作為討論摩爾定律所深刻影響的第三件事情。

當(dāng)中央處理器能夠被置于一張芯片(見下面的英特爾 4004)中時(shí)，通用計(jì)算機(jī)設(shè)計(jì)的一個(gè)特定形式出現(xiàn)了，很快，芯片上的這些處理器(即眾所周知的微處理器)就可以支持通用架構(gòu)，即馮諾依曼架構(gòu) 。

這種架構(gòu)的一個(gè)顯著特點(diǎn)是：有一個(gè)很大的 RAM 內(nèi)存包含著 RAM 芯片中產(chǎn)生的指令和數(shù)據(jù)，我們在上文談到了這個(gè)內(nèi)容。內(nèi)存被組織成可進(jìn)行連續(xù)索引(或?qū)ぶ?的位置區(qū)域，每個(gè)位置都包含同一數(shù)量的二進(jìn)制比特信息或數(shù)字。微處理器本身有一些專門的存儲(chǔ)單元(稱為寄存器/ registers)和一個(gè)可進(jìn)行加、乘、(最近出現(xiàn)的)除運(yùn)算的運(yùn)算單元等。其中一種專門的寄存器被稱為程序計(jì)數(shù)器(Program Counter/PC)，它為當(dāng)前指令保留內(nèi)存中的一個(gè)地址。CPU 在當(dāng)前的指令位置上查看比特信息的模式并將其解碼成所應(yīng)執(zhí)行的操作。這個(gè)行為可能是為了取回 RAM 中的另一個(gè)位置，并將其放進(jìn)某個(gè)專門的寄存器中(這個(gè)過程稱為負(fù)載/LOAD)，或是為了將內(nèi)容發(fā)送到其他方向(STORE)，或是為了將兩個(gè)特殊寄存器中的內(nèi)容輸送到運(yùn)算單元中，接著對該單元的輸出數(shù)據(jù)求和，將其存儲(chǔ)在另一個(gè)專門的寄存器中。然后中央處理單元增加其 PC 的數(shù)量并查看下一個(gè)連續(xù)尋址指令。一些特殊指令可以改變 PC 并使機(jī)器轉(zhuǎn)去執(zhí)行程序的其他部分，這個(gè)就是分支(branching)。例如，對于存儲(chǔ)在 RAM 中的某個(gè)連續(xù)值數(shù)組，如果其中一個(gè)專門的寄存器被用來計(jì)數(shù)其求和元素的數(shù)量，那么緊跟在加法指令后面的就有可能是一條遞減計(jì)數(shù)寄存器的指令，然后在程序早期進(jìn)行合并，執(zhí)行另一個(gè)負(fù)載，如果該計(jì)數(shù)寄存器仍然大于零就進(jìn)行添加。

絕大多數(shù)數(shù)字計(jì)算機(jī)都是這樣。其余例外都只是黑客們使其運(yùn)行得更快，但本質(zhì)上仍然與此模型類似。不過請注意，馮諾依曼計(jì)算機(jī)以兩種方式使用 RAM——用以包含程序中的數(shù)據(jù)以及包含程序本身。我們稍后再談這一點(diǎn)。

由于摩爾定律的所有版本都在堅(jiān)定地運(yùn)作以支持這個(gè)基本模型，要想打破它十分困難。人類的大腦肯定不會(huì)這樣工作，所以似乎存在其它一些強(qiáng)大的方法來組織計(jì)算。但是試圖改變基本組織是一件危險(xiǎn)的事情，因?yàn)榛诂F(xiàn)有架構(gòu)的摩爾定律將勢不可擋地繼續(xù)運(yùn)作下去。嘗試新事物最有可能使發(fā)展倒退幾年。因此，諸如來自 MIT 人工智能實(shí)驗(yàn)室(變成了至少三個(gè)不同的公司)的 Lisp Machine 或 Connection Machine 和日本第五代計(jì)算機(jī)計(jì)劃(其研究了兩種非常規(guī)的思想：數(shù)據(jù)流/ data flow 和邏輯推理/logical inference)等勇敢的大規(guī)模實(shí)驗(yàn)都失敗了，因?yàn)橹伴L時(shí)間的摩爾定律效應(yīng)使傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的性能翻了一番又一番，其效果超越了新機(jī)器的諸多高級(jí)功能，而軟件卻可以更好地模擬新思路。

大多數(shù)計(jì)算機(jī)架構(gòu)師被鎖在了已存在了幾十年的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)組織中。他們競相改變指令的編碼，使程序在每平方毫米上的執(zhí)行效率略高一點(diǎn)。他們競相更改策略，以求在主處理器芯片上緩存更大、更多的 RAM 內(nèi)存副本。他們競相探討如何在一張芯片上放置多個(gè)處理器、如何在一張同時(shí)運(yùn)行有多個(gè)處理器單元的芯片上共享 RAM 中的緩存信息。他們競相研究如何使硬件在運(yùn)行著的程序中更好地預(yù)測未來決策，從而可以在白費(fèi)心機(jī)之前預(yù)先進(jìn)行下一個(gè)計(jì)算。但是基本上，他們都被鎖在了計(jì)算的同一種方式上。三十年前，有幾十種詳細(xì)的處理器設(shè)計(jì)，但現(xiàn)在只有少數(shù)幾個(gè)類別：X86、ARM 和 PowerPC。X86 大多是臺(tái)式機(jī)、筆記本電腦和云服務(wù)器。ARM 多用于手機(jī)和平板電腦。你可能會(huì)用一個(gè) PowerPC 來調(diào)整汽車的所有引擎參數(shù)。

圖形處理單元(Graphical Processing Units/GPU)是打破摩爾定律枷鎖的一個(gè)引人注目的例外。 它們不同于馮諾依曼機(jī)。為了獲得(特別是在游戲中)更好的視頻圖像性能，摩爾定律主導(dǎo)下的主處理器已變得越來越好，但是底層模擬也在變得越來越好，這并不足以提高實(shí)時(shí)渲染的效果。這種情況催生了一種新型的處理器。它對于通用計(jì)算不是特別有用，但是在(進(jìn)行屏幕上的圖形化渲染所需要的)數(shù)據(jù)流的加法和乘法運(yùn)算方面被優(yōu)化得很好。至此，一個(gè)新型的芯片被添加到摩爾定律池中，遠(yuǎn)遠(yuǎn)晚于傳統(tǒng)的微處理器、RAM 和磁盤。新的 GPU 沒有取代現(xiàn)有的處理器，而是作為圖形渲染所需要的合作伙伴被添加進(jìn)來。我在這里提到 GPU 是因?yàn)樵瓉硭鼈儗α硪环N類型的計(jì)算(在過去三年中已經(jīng)變得非常流行)很有用處，這正成為摩爾定律還未結(jié)束的一個(gè)論點(diǎn)。我仍然認(rèn)為它會(huì)終結(jié)，下一節(jié)將回到 GPU 的話題。

我們確定它會(huì)結(jié)束嗎?

如前所述，我們將一堆沙子分成兩半，卻沒法再分那最后一粒，這就是目前的境況，我們面對的是一粒沙子，傳統(tǒng)意義上的戈登·摩爾定律已經(jīng)結(jié)束了。

前面我談到了集成電路的特征尺寸(feature size)及其密度變化。1971 年，戈登·摩爾在英特爾，他們推出了其第一個(gè)單芯片微處理器 4004 ——12 平方毫米大小的芯片上分布有 2300 個(gè)晶體管，特征尺寸為 10μm。這意味著該芯片上任何組件的最小可分辨尺寸是千分之一毫米。

此后，特征尺寸有規(guī)律地降低，一定面積上的組件數(shù)量定期翻一番。盡管該期限正在逐漸延長。在摩爾最初發(fā)表該定律的年代，芯片革新周期是一年?，F(xiàn)在是兩年多一點(diǎn)。在 2017 的第一季度，我們期望在大眾市場上看到第一款特征尺寸為 10nm 的商用芯片產(chǎn)品，連 1971 年的千分之一都不到，或者說它是摩爾定律 46 年來生效了 20 次的成果。有時(shí)技術(shù)飛躍得比以往更快一些，因此 10 μm 到 10nm 之間實(shí)際上只有 17 次飛躍。你可以在維基百科上查看詳細(xì)內(nèi)容 。2012 年時(shí)特征尺寸是 22nm，2014 年是 14nm，現(xiàn)在到了 2017 年的第一個(gè)季度，我們將會(huì)看到 10nm 特征尺寸的芯片被送到終端用戶手中，并有望于 2019 年左右看到 7nm 的產(chǎn)品問世。仍有一些活躍的研究領(lǐng)域致力于解決 7nm 特征尺寸的難題，不過業(yè)界卻對此信心十足。有預(yù)言說 2021 年會(huì)突破 5nm，然而就在一年前，能否解決與此相關(guān)的工程問題及其在各行業(yè)中的經(jīng)濟(jì)可行性如何還存有很大的不確定性。

5nm 只有大約 20 個(gè)硅原子的大小。如果再小的話，該種材料就會(huì)受到量子效應(yīng)的主導(dǎo)，經(jīng)典物理學(xué)性質(zhì)則會(huì)開始坍縮。這就是我所說的沙堆只剩一粒沙子的情況。

今天的微處理器有一張幾百平方毫米大小的芯片和 50 億到 100 億個(gè)晶體管。如今它們有很多額外的電路用以緩存 RAM、預(yù)測分支等，從而達(dá)到提高性能的目的。然而越來越大的尺寸在變得更快的同時(shí)也帶來了很多成本。眾多信號(hào)于轉(zhuǎn)換過程中所使用的能量在很短的時(shí)間內(nèi)會(huì)散發(fā)出一些熱量，而一個(gè)信號(hào)從芯片一邊轉(zhuǎn)移到另一邊的時(shí)間最終會(huì)受限于光速(實(shí)際上光在銅介質(zhì)中的速度會(huì)小一些)，因而該時(shí)間效應(yīng)開始變得顯著起來。光速大約是 30 萬 km/s，或 3×10^11mm/s。因此光(或信號(hào))在不超過 1×10^(-10)s 的時(shí)間內(nèi)可以傳播 30 mm(一英寸多點(diǎn)，和今天的一個(gè)大芯片的尺寸差不多)，這個(gè)時(shí)間不低于一百億分之一秒。

當(dāng)前最快的處理器的時(shí)鐘速度是 8.760 GHz，這意味著在信號(hào)從芯片的一邊傳播至另一邊的時(shí)間內(nèi)，芯片的這一邊已經(jīng)開始轉(zhuǎn)移下一個(gè)信號(hào)了。這使得單芯片微處理器的同步性成為了一個(gè)噩夢，而一個(gè)設(shè)計(jì)師充其量只能提前知道來自處理器不同部分的不同信號(hào)會(huì)遲到多久，并相應(yīng)地嘗試進(jìn)行設(shè)計(jì)。所以與其把時(shí)鐘速度加快(這也很難)，不如將單芯片微處理器做得更大、加上更多晶體管，讓它在每個(gè)時(shí)鐘周期內(nèi)做更多事情，在過去的幾年里，我們已經(jīng)看到大尺寸芯片朝著「多核(multicore)」方向發(fā)展，一片芯片上有著 2、4 或 8 個(gè)獨(dú)立的微處理器。

多核保存了「每秒執(zhí)行的操作數(shù)」(摩爾定律的說法)，但是該過程犧牲了簡單程序的同等程度的加速執(zhí)行性能——你不能簡單地在多個(gè)處理單元上同時(shí)運(yùn)行某一個(gè)單一的程序。對于試圖同時(shí)運(yùn)行很多任務(wù)的筆記本電腦或者智能手機(jī)來說，這種犧牲影響不大，因?yàn)橥ǔ?huì)有足夠多需要立即完成的不同任務(wù)被分包給同一芯片上的不同內(nèi)核，從而使其得到充分利用。但是除了用于特殊計(jì)算的任務(wù)，當(dāng)核數(shù)量增加幾倍時(shí)情況就不同了。在芯片被閑置時(shí)，加速便開始消失，因?yàn)闆]有足夠多的不同任務(wù)需要被執(zhí)行。

盡管我在上文中提出了為什么摩爾定律將會(huì)終結(jié)于芯片的相關(guān)論據(jù)，仍然有許多人表示不認(rèn)同，因?yàn)槲覀兇蛩阃ㄟ^多核和 GPU 來找到少數(shù)原子約束問題的解決方法。但我認(rèn)為這大大改變了定義內(nèi)容。

這是 DFJ (Draper Fisher Jurvetson)投資公司的創(chuàng)始人 Steve Jurvetson 最近發(fā)表在其 Facebook 主頁上的一張圖表。他說這是由 Ray Kurzweil 編寫的對早期圖表的一個(gè)更新。

圖表左軸是每秒每單位美元的計(jì)算次數(shù)(以對數(shù)標(biāo)度)。它代表了計(jì)算隨時(shí)間推移的價(jià)格下降指數(shù)。20 世紀(jì) 40 年代有一些特殊用途的計(jì)算機(jī)，比如布萊切利園(Bletchley Park，又稱 X 電臺(tái))為破譯密碼而建造的電磁計(jì)算機(jī)，它到了 50 年代就成為了通用型的馮諾依曼計(jì)算機(jī)并一直保持到了圖表最后的幾個(gè)時(shí)間點(diǎn)。

圖中的最后兩個(gè)點(diǎn)都要?dú)w功于 GPU ：GTX 450 和 NVIDIA Titan X。Steve 沒有標(biāo)記出其之前的幾個(gè)點(diǎn)，但是在我能搜索到的(有很多)每一張?jiān)缙诎姹镜膱D表中，2010 年后的點(diǎn)都要?dú)w功于多核。首先是雙核，然后是四核，比如英特爾四核 i7 處理器。

GPU 之所以存在以及人們對它感到興奮的原因是：除了圖形處理，它們在另一個(gè)時(shí)髦的計(jì)算領(lǐng)域也表現(xiàn)不凡——深度學(xué)習(xí)——一個(gè)最初被稱為反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的東西——最近在技術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生了巨大的影響。它使得語音識(shí)別技術(shù)在過去三年間取得了飛快發(fā)展，從而令蘋果的 Siri、亞馬遜的 Echo 和 Google Home 成為了實(shí)用且令人滿意的程序和設(shè)備。它也使得圖像標(biāo)記的質(zhì)量比 5 年前提高了一大截，還有自動(dòng)駕駛汽車的一部分態(tài)勢感知實(shí)驗(yàn)，使用了眾多的道路場景來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練階段通常是在云端的數(shù)百萬個(gè)樣本之上進(jìn)行的。它產(chǎn)生了幾百萬個(gè)數(shù)字，代表著所習(xí)得的網(wǎng)絡(luò)。然后當(dāng)它在識(shí)別一個(gè)單詞或標(biāo)記一張圖像時(shí)，輸入數(shù)據(jù)會(huì)被送入某個(gè)程序，執(zhí)行數(shù)百萬個(gè)乘法和加法運(yùn)算從而觸發(fā)該網(wǎng)絡(luò)的生成。巧合的是，GPU 只有在網(wǎng)絡(luò)以這種方式被構(gòu)建的情況下才能達(dá)到最優(yōu)的性能，所以我們預(yù)計(jì)會(huì)有更多網(wǎng)絡(luò)被納入到我們的汽車中。GPU 制造商的春天來了!而 GPU 可以做龐大計(jì)算的這種能力在任何問題上都表現(xiàn)欠佳。但它們在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)方面表現(xiàn)優(yōu)異，而深度學(xué)習(xí)正迅速成為這十年的技術(shù)發(fā)力點(diǎn)。

我們確定無疑地聲稱著會(huì)繼續(xù)看到指數(shù)式增長之時(shí)(如圖)，正是被測量量已經(jīng)發(fā)生改變之時(shí)。這有點(diǎn)像是在變戲法。

我認(rèn)為這種變化會(huì)產(chǎn)生非常大的影響。

摩爾定律的終結(jié)意味著什么?

我認(rèn)為摩爾定律的終結(jié)——正如我對終結(jié)的定義——將會(huì)帶來計(jì)算機(jī)架構(gòu)的一個(gè)嶄新的黃金紀(jì)元。架構(gòu)師們不用再畏縮于摩爾定律的惡性競爭中。他們將能花時(shí)間去嘗試一些芯片方面的新想法，因?yàn)楝F(xiàn)在的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)架構(gòu)將無法在短短兩年或四年內(nèi)跟上軟件迭代的步伐。而且他們可能不會(huì)嘗試去提高計(jì)算速度，或許是以其它方式來改善計(jì)算。

機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)行時(shí)間

我們已經(jīng)看到使用用于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的 GPU 作為運(yùn)行時(shí)間的引擎。但我們也看到一些更具體的架構(gòu)。例如，距離谷歌擁有自己的 TensorFlow Units(TPU) 芯片已經(jīng)過去了一年左右的時(shí)間了，該芯片通過有效降低(由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在低精度時(shí)表現(xiàn)相當(dāng)良好而保留下來的)重要數(shù)字的數(shù)量來為深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)節(jié)約功率。谷歌已經(jīng)把許多這種計(jì)算機(jī)中使用的芯片安裝在其服務(wù)器集群或云端上，并能夠?qū)W(xué)習(xí)后的網(wǎng)絡(luò)用于各種搜索查詢?nèi)蝿?wù)，它的速度更快且電力消耗更低。

專用芯片

現(xiàn)在一張典型的手機(jī)芯片有四個(gè) ARM 處理器內(nèi)核以及一些高度優(yōu)化的特殊用途的處理器。這些處理器管理著攝像頭的數(shù)據(jù)流入并優(yōu)化語音質(zhì)量，甚至在一些芯片上有一個(gè)特殊的高度優(yōu)化過的處理器用于檢測人臉。這是相機(jī)應(yīng)用程序中所使用的處理器——你在拍照時(shí)可能注意到了人臉周圍的小矩形——用來決定圖像的哪些區(qū)域應(yīng)該被重點(diǎn)關(guān)注并提供最好的曝光時(shí)間——當(dāng)然是臉!

通用用途的新方式

我們已經(jīng)看到為特定計(jì)算所設(shè)計(jì)的特殊用途架構(gòu)的崛起。但也許還會(huì)看到更多通用架構(gòu)以一種不同的計(jì)算風(fēng)格奮起直追。

可以想見，現(xiàn)在或許值得再次對日本第五代計(jì)算機(jī)計(jì)劃的數(shù)據(jù)流和邏輯模型進(jìn)行探討。但是當(dāng)我們把世界數(shù)字化時(shí)，有害的計(jì)算機(jī)安全的成本將威脅到我們的生存。因此如果事情進(jìn)展不錯(cuò)，或許被(摩爾定律的惡性競爭)釋放出來的計(jì)算機(jī)架構(gòu)師們可以慢慢開始將我們從目前的糟糕狀況中拯救出來。

安全計(jì)算

我們都聽說過網(wǎng)絡(luò)黑客攻破計(jì)算機(jī)的事情，他們往往在地球的另一邊，或者是彼時(shí)還在一臺(tái)計(jì)算機(jī)上控制著引擎，而很快就開始控制其他的東西，比如一輛駛過的汽車。這是怎樣發(fā)生的呢?

網(wǎng)絡(luò)黑客很有創(chuàng)造力，但他們進(jìn)入系統(tǒng)的許多方法基本上是借由程序中的一些常見的編程錯(cuò)誤，這些程序建立在我們之前談過的馮諾依曼架構(gòu)之上。

一個(gè)常見的手法是利用所謂的「緩存溢出(Buffer overflow)」。保留一個(gè)固定大小的內(nèi)存，例如輸入到瀏覽器或谷歌查詢框中的網(wǎng)頁地址。如果所有程序員的代碼都寫得非常仔細(xì)，而有人鍵入了過多的字符，那么其超出限制的部分將不會(huì)被存儲(chǔ)在 RAM 中。但通常情況是，一個(gè)程序員使用了一種簡單而快速的編碼技巧，這種方式不檢查溢出，且鍵入字符以超出緩沖區(qū)范圍的方式被保存起來，它或許會(huì)覆蓋一些代碼而使該程序跳到后方。這取決于馮諾依曼架構(gòu)的特點(diǎn)——數(shù)據(jù)和程序存儲(chǔ)在同一個(gè)內(nèi)存中。所以，如果黑客選擇了一些字符，其二進(jìn)制碼對應(yīng)于一些惡意行為的指令，比如為自己建立一個(gè)使用特定密碼的帳戶，然后一切就像施了魔法般，黑客有了一個(gè)(類似許多其他人和程序服務(wù)可能會(huì)擁有的)計(jì)算機(jī)遠(yuǎn)程訪問帳戶。程序員不應(yīng)該犯這種錯(cuò)誤，但歷史表明這種情況一次又一次地發(fā)生著。

另一種常見的手法是：在現(xiàn)代網(wǎng)頁服務(wù)中，筆記本電腦、平板電腦或智能手機(jī)上的瀏覽器以及云中的計(jì)算機(jī)，它們有時(shí)需要在彼此之間傳遞一些十分復(fù)雜的東西。無需程序員事先了解所有復(fù)雜的可能情況并處理消息，其設(shè)置方式是：使一方或雙方可以來回傳遞一點(diǎn)程序源碼并在其他計(jì)算機(jī)上執(zhí)行代碼。這種方式提供了在現(xiàn)有系統(tǒng)中推遲工作而無需更新應(yīng)用程序的強(qiáng)大性能。無法確定一段代碼不會(huì)去做某些事情，所以如果該程序員決定通過這一機(jī)制提供一個(gè)完全通用的性能，那么接收機(jī)便無法提前知曉代碼的安全與否以及它們是否會(huì)做一些惡意行為(這是停機(jī)問題的一般化——我可以繼續(xù)進(jìn)行下去...但不會(huì))。所以有時(shí)網(wǎng)絡(luò)黑客會(huì)利用這個(gè)弱點(diǎn)，并直接向一些接受代碼的服務(wù)發(fā)送一點(diǎn)惡意代碼。

除此之外，網(wǎng)絡(luò)黑客總在發(fā)明新招——以上兩例只是用來說明黑客當(dāng)下的一些行為方式。

可以編寫代碼來防止這些問題，但是代碼編寫仍然是一項(xiàng)人為活動(dòng)，而世界上存在太多人為創(chuàng)建的漏洞。一個(gè)應(yīng)對方法是使用額外的芯片，該芯片對程序員隱藏了低層次的馮諾依曼架構(gòu)的可能性，僅僅向內(nèi)存中的指令提供更有限的可能行為集合。

這不是一個(gè)新想法。大多數(shù)微處理器有一些版本的「保護(hù)環(huán)(protection rings)」，這些保護(hù)環(huán)可以讓更多不受信任的代碼僅能訪問越來越有限的內(nèi)存區(qū)域，即使它們試圖以正常的指令來進(jìn)行訪問。這種想法已經(jīng)存在了很長一段時(shí)間，但它一直受阻于缺少一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的方法去使用或執(zhí)行它，所以大多數(shù)試圖運(yùn)行于大多數(shù)機(jī)器上的軟件，通常僅僅指定 2~3 個(gè)保護(hù)環(huán)。這是一個(gè)非常粗糙的工具，它放過了太多的代碼。當(dāng)僅僅追求速度已變得不再實(shí)用時(shí)，也許現(xiàn)在可以更認(rèn)真地思考一下這個(gè)想法，嘗試讓環(huán)境變得更加安全。

另一個(gè)想法——主要只在軟件中實(shí)現(xiàn)過，可能有 1、2 個(gè)例外——被稱為基于功能的安全(capability based security)，來源于基于功能的尋址( capability based addressing)這個(gè)概念。程序不能直接訪問所需使用的存儲(chǔ)器區(qū)域，但能獲得不可偽造的參考加密處理，以及一個(gè)被定義的、被允許作用于內(nèi)存的操作的子集。現(xiàn)在硬件架構(gòu)師或許有時(shí)間來繼續(xù)推動(dòng)該方法的完全強(qiáng)制性執(zhí)行，使其在硬件方面成功一次，因而純粹的人類程序員——他們被要求在承諾的發(fā)布期限內(nèi)實(shí)現(xiàn)新軟件——就不會(huì)把事情搞砸了。

從某個(gè)角度來看，我前面談到的 Lisp 機(jī)是建立在一個(gè)非常具體而有限的、基于架構(gòu)的性能的版本之上。實(shí)際情況是，那些機(jī)器是馮諾依曼機(jī)，但是它們可執(zhí)行的指令是受到故意限制的。在硬件層面，通過使用被稱為「類型指針(typed pointers)」的東西，對每一個(gè)內(nèi)存的每一次引用，都會(huì)根據(jù)指針中所編碼的類型來限制指令對內(nèi)存的作用。而內(nèi)存只能在其被存儲(chǔ)時(shí)通過一個(gè)指針被引用到一個(gè)固定大小的內(nèi)存塊的起點(diǎn)。因此，在緩沖區(qū)溢出的情況下，一個(gè)字符串的緩沖區(qū)將不允許數(shù)據(jù)的寫入或讀取超出其范圍。而指令只能從另一類型的指針——一個(gè)代碼指針——中引用。硬件運(yùn)用存儲(chǔ)時(shí)被授予的指針類型來將通用用途內(nèi)存分成一個(gè)個(gè)十分細(xì)小的區(qū)域。粗略地講，指針的類型永遠(yuǎn)不能被被變，RAM 中的實(shí)際地址也不可能被任何可訪問指針的指令看到。

如何通過使用這種對通用用途的馮諾依曼架構(gòu)的硬件限制來提高安全性——這些想法已經(jīng)出現(xiàn)了很長一段時(shí)間。我在這里談過其中的幾個(gè)想法?，F(xiàn)在我認(rèn)為它會(huì)成為一個(gè)更加吸引硬件架構(gòu)師去投入精力的領(lǐng)域，因?yàn)槲覀兊挠?jì)算系統(tǒng)的安全成為了保證我們的企業(yè)、生活、社會(huì)能夠順利運(yùn)行的一個(gè)主要的致命弱點(diǎn)。

量子計(jì)算機(jī)

目前量子計(jì)算機(jī)是一個(gè)以實(shí)驗(yàn)性為主且花費(fèi)高昂的技術(shù)。由于需要將它們冷卻到物理實(shí)驗(yàn)級(jí)別的超冷溫度且費(fèi)用不菲，因此對于人們的一些困惑——它們可能會(huì)為傳統(tǒng)的基于計(jì)算機(jī)的芯片帶來多少加速，以及它們針對的是什么類型的問題——來說，目前量子計(jì)算機(jī)是一項(xiàng)投資大、風(fēng)險(xiǎn)高的研究課題。我不會(huì)去考慮所有的參數(shù)(我沒有讀過所有的參數(shù)，坦白說我也不具備使我對自己可能構(gòu)建出的任何觀點(diǎn)都感到自信的專業(yè)知識(shí))但是 Scott Aaronson 有關(guān)計(jì)算復(fù)雜性和量子計(jì)算的博客對感興趣的人來說可能是最好的參考來源。已經(jīng)實(shí)現(xiàn)或被期望實(shí)現(xiàn)的對實(shí)際問題的加速宣言，其范圍從 一 倍到幾千倍(可能我所知道的這個(gè)上限有誤)不等。在過去，只要等上 10 年或 20 年的時(shí)間，就可以讓摩爾定律帶你到達(dá)目的地。我們反倒已經(jīng)看到了對某項(xiàng)技術(shù)長達(dá)超過 10 年的持續(xù)性投資，人們?nèi)匀辉跔幷撛摷夹g(shù)是否湊效。對我來說，這也進(jìn)一步說明，摩爾定律的終結(jié)正在鼓勵(lì)新的投資和新的探索。

無法想象的東西

即使在摩爾定律的終結(jié)所觸發(fā)的各種創(chuàng)新包圍下，或許我們所能看到的最好的事物還不在人類的共同意識(shí)中。我認(rèn)為，在沒有摩爾定律懸置的情況下，創(chuàng)新自由、需要時(shí)間來研究好奇領(lǐng)域的自由，很可能會(huì)產(chǎn)生計(jì)算模型方面的一個(gè)新的伊甸園。5 至 10 年后，我們可能會(huì)在傳統(tǒng)的(不是量子)芯片中看到一種全新的計(jì)算機(jī)組織形式，其速度會(huì)超出目前的想象。再往后發(fā)展 30 年，這些芯片可能會(huì)做出一些在今天看來與魔術(shù)并無區(qū)別的事情，就像今天的智能手機(jī)對 50年前的我來說近乎天方夜譚。