摩爾定律失效 誰(shuí)來(lái)繼續驅動(dòng)計算性能增長(cháng)？

　　近日，福布斯發(fā)布文章稱(chēng)，即便摩爾定律失效，硅芯片逼近物理和經(jīng)濟成本上的極限，也還有其它的創(chuàng )新方法和技術(shù)繼續驅動(dòng)計算性能的指數級增長(cháng)，比如內存中運算、量子計算、分子電子學(xué)、神經(jīng)形態(tài)計算等等。

　　以下是文章主要內容：

　　摩爾定律假定，微處理器的晶體管將每?jì)赡攴槐?，它們的計算性能也隨之翻倍。自戈登摩爾(GordonMoore)1965年提出以來(lái)，該定律一直生效。不過(guò)近年來(lái)業(yè)界一直預測該定律即將失效。早在2000年，《麻省理工科技評論》就硅技術(shù)在大小和速度上的極限提出了警告。

　　實(shí)際上，摩爾定律并不算是定律。它更多的是自我實(shí)現的預言。摩爾并沒(méi)有將它描述成像地心引力或者動(dòng)量守恒定律這樣的不變真理。他只是給我們設定了預期，而芯片廠(chǎng)商們相應地去兌現預期。

　　事實(shí)上，行業(yè)一直在尋找新方法來(lái)給更微小的芯片帶來(lái)更強的性能。遺憾的是，他們找不到方法來(lái)同步削減成本?！犊旃尽?FastCompany)今年2月撰文指出，全球半導體行業(yè)不再基于每?jì)赡陮?shí)現性能翻倍的概念來(lái)制定硅芯片研發(fā)計劃，原因就是無(wú)力承擔跟上性能提升步伐所需購買(mǎi)的超復雜制造工具和工藝成本。此外，當前的制造技術(shù)可能無(wú)法再像原來(lái)那樣大幅度縮小硅晶體管。不管怎樣，晶體管都已經(jīng)變得非常微小，以至于可能無(wú)法遵循通常的物理定律——這引發(fā)了它們還能夠在醫療設備或者核電站使用多久的疑問(wèn)。

　　那么，那意味著(zhù)科技驅動(dòng)的指數級變化時(shí)代即將走到盡頭了嗎

　　不。

　　即便硅芯片正接近物理和經(jīng)濟成本上的極限，也還有其它的方法繼續驅動(dòng)計算性能的指數級增長(cháng)，比如采用新材料來(lái)打造芯片和以新方式定義計算本身。目前已經(jīng)出現了與晶體管速度無(wú)關(guān)的技術(shù)進(jìn)步，如深度學(xué)習驅動(dòng)的更加聰明的軟件，以及通過(guò)利用云資源實(shí)現更強計算能力的技術(shù)。而這只是未來(lái)計算創(chuàng )新的冰山一角。

　　以下是有望驅動(dòng)計算性能繼續飛速增長(cháng)的幾項新興技術(shù)：

　　內存中計算。在整個(gè)計算史上，處理最緩慢的一部分就是從硬盤(pán)獲取數據。很多的處理性能都浪費在了等待數據到達上。相比之下，內存中計算則將大量的數據放在RAM(隨即存取內存)，使得數據可以馬上在RAM中進(jìn)行處理。結合新型的數據庫、分析技術(shù)和系統設計，它能夠大大提升性能和整體成本。

　　基于石墨烯的微芯片。石墨烯為一個(gè)分子那么厚，導電性能比任何其它人類(lèi)已知的材料都要強。它能夠卷入到微小的管子中，也能夠結合其它材料使用，能夠在更小的空間里驅動(dòng)電子以更快的速度運動(dòng)。它在這方面甚至要勝過(guò)最下的硅晶體管。這將會(huì )將針對微處理器的摩爾定律的適用時(shí)間再延長(cháng)幾年。

　　量子計算。普通計算機中的2位寄存器在某一時(shí)間僅能存儲4個(gè)二進(jìn)制數(00、01、10、11)中的一個(gè)，而量子計算機中的2位量子位(qubit)寄存器可同時(shí)存儲這四個(gè)數，因為每一個(gè)量子比特可表示兩個(gè)值。理論上，量子計算機將能夠以數百萬(wàn)倍于當前技術(shù)的速度解決各類(lèi)非常復雜的問(wèn)題，如分析基因數據或者測試飛機系統。谷歌研究人員去年宣布，他們已經(jīng)開(kāi)發(fā)了一種新的量子比特方式來(lái)檢測和防范錯誤。

　　分子電子學(xué)。瑞典隆德大學(xué)研究人員利用納米技術(shù)打造了“生物計算機”，通過(guò)沿著(zhù)納米觀(guān)人工路徑同時(shí)移動(dòng)多個(gè)蛋白絲，該款計算機能夠進(jìn)行平行計算。這種生物計算機比循序運行的傳統電子計算機更加快速，且節能99%，制造和使用成本也低于傳統計算機和量子計算機。它進(jìn)行商用的時(shí)間可能也將早于量子計算機。

　　DNA數據存儲。將數據轉換成base4，你就可以將它編碼到合成DNA上。為什么要那么做呢很簡(jiǎn)單：一點(diǎn)點(diǎn)DNA就可以存儲一大堆數據。事實(shí)上，有瑞士研究團隊估計，一茶匙的DNA可以容納人類(lèi)迄今為止所產(chǎn)生的所有數據，從最早期的洞穴壁畫(huà)，再到昨天的Facebook動(dòng)態(tài)更新。這種技術(shù)目前需要耗費大量的時(shí)間和資金，不過(guò)基因編輯或許是大數據的未來(lái)：Futurism最近報道稱(chēng)，微軟正在研究利用合成DNA來(lái)進(jìn)行安全的長(cháng)期數據存儲，已經(jīng)能夠編碼和恢復100%的初始測試數據。

　　神經(jīng)形態(tài)計算。神經(jīng)形態(tài)計算技術(shù)的目標是，打造一款像人腦那樣的計算機——處理和學(xué)習數據的速度能夠跟生成數據一樣快速。到目前為止，業(yè)界已經(jīng)開(kāi)發(fā)出能夠通過(guò)訓練和執行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)進(jìn)行深度學(xué)習的芯片，那是往正確方向邁出的一步。例如，GeneralVision的神經(jīng)形態(tài)芯片包含1024個(gè)神經(jīng)元，每一個(gè)都是基于SRAM(靜態(tài)隨機存儲器)的256字節存儲器，且有3000個(gè)邏輯閘，所有的神經(jīng)元都互相連接，平行運行。

　　無(wú)源Wi-Fi(PassiveWi-fi)。華盛頓大學(xué)的一個(gè)計算機科學(xué)家和電氣工程師團隊開(kāi)發(fā)了一種耗能比目前的電耗標準少1萬(wàn)倍的Wi-Fi傳輸生成方式。雖然這嚴格來(lái)說(shuō)不算是計算性能的提升，但它是網(wǎng)絡(luò )連接性的指數級增長(cháng)，將會(huì )使能其它技術(shù)的進(jìn)步。無(wú)源Wi-Fi被《麻省理工科技評論》列入2016年的十大突破性技術(shù)，它將不僅僅可以節省電耗，還能夠使能最低耗能的物聯(lián)網(wǎng)，讓更多之前非常耗電的設備第一次能夠通過(guò)Wi-Fi連接網(wǎng)絡(luò )，還有可能會(huì )催生新型的通訊方式。

　　雖然我們可能在接近硅芯片的性能極限，但技術(shù)本身讓在加速發(fā)展。要阻止它成為現代生活的驅動(dòng)力是不大可能的。隨著(zhù)新計算技術(shù)推動(dòng)機器人、人工智能、虛擬現實(shí)、納米技術(shù)以及其它震驚世界的進(jìn)步超越當前被公認的極限，它的影響力將只會(huì )有增無(wú)減。

　　簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，計算的指數級增長(cháng)或許無(wú)法永遠持續下去，但它的盡頭仍比我們想象的要遙遠得多。