關(guān)于摩爾定律知識匯總

已經(jīng)穩固運行了 50 年之久的摩爾定律就將迎來(lái)終結，但這背后也蘊藏著(zhù)大量的機會(huì )。原文來(lái)自 Rodney Brooks 的博客。

摩爾定律到底從何而來(lái)

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 年期間出刊的貿易期刊。1965 年，戈登·摩爾(Gordon Moore)發(fā)表于上的一篇長(cháng)達四頁(yè)半的文章可能是這本期刊最著(zhù)名的文章了。這篇文章不僅闡明了一個(gè)趨勢的開(kāi)始，而且這種趨勢逐漸成為一個(gè)目標/法則，統治了硅基電路產(chǎn)業(yè)(這是我們的世界中每一個(gè)數字設備的基礎)五十年。摩爾是加州理工學(xué)院博士，是 1957 年成立的仙童半導體公司的創(chuàng )始人之一，同時(shí)自 1959 年起擔任該公司的研發(fā)實(shí)驗室主任。仙童是以制造硅基半導體起家的，當時(shí)大多數半導體還是以鍺為材料的，這種半導體工藝非常緩慢。

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

首先我要再現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，預測可能出現的硅基功能電路的未來(lái)產(chǎn)量。它的實(shí)際數據比這個(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(lái)。

這是一張關(guān)于集成電路上元件數量的圖。集成電路是經(jīng)由一個(gè)類(lèi)似于印刷的過(guò)程生產(chǎn)出來(lái)的。光以數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，有時(shí)會(huì )沉積某些類(lèi)型的材料，有時(shí)會(huì )腐蝕材料。有了能塑造光線(xiàn)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(yè)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(xiàn)，如果你觀(guān)察一張過(guò)去四十年里芯片版圖，你會(huì )上面充滿(mǎn)了大量的集成電路。

單個(gè)集成電路中的元件數量很重要。既然集成芯片是打印出來(lái)的，過(guò)程中就沒(méi)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在一個(gè)包含了多個(gè)集成電路的復雜電路僅需要手工組裝這些集成芯片就可以了，而且后來(lái)這道工序也很大程度上了。只要有一個(gè)良率不錯的生產(chǎn)過(guò)程，那么造出一塊單個(gè)集成芯片的時(shí)間就是恒定的，不管組件的數量是多少。這意味著(zhù)總共需要手工或者機器連接的集成芯片數量較少。所以，就像摩爾那篇論文的標題所說(shuō)，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的以 2 為底的對數，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量。一般來(lái)說(shuō)元件的數量比晶體管要多出很多，雖然這一比率會(huì )因為使用不同基本類(lèi)型的晶體管而隨著(zhù)時(shí)間的推移下降。但在后來(lái)的幾年里，摩爾定律經(jīng)常變成純粹的晶體管計數。

另一件事是 1965 年發(fā)表這張圖中只有四個(gè)真實(shí)的數據點(diǎn)。而在 1959 年組件的數量是 2 的零次方，也就是 1，根本算不上是一塊集成電路，因為那只是單個(gè)電路元件——那時(shí)集成芯片尚未發(fā)明。所以這是一個(gè)空數據點(diǎn)。之后他繪制了四個(gè)實(shí)際數據點(diǎn)，我們假設是從仙童公司可能產(chǎn)生的數據中采集的。1962、1963、1964、1965 這四個(gè)年份對應的數據點(diǎn)分別是 8、16、32 和 64。

這里面的機制是什么，它怎么能起作用的?它能起作用是因為它在數字域中，也就是 yes 或 no 的域，0 或 1 的域。

在這篇四頁(yè)半頁(yè)的文章的后半頁(yè)，摩爾解釋了他的預言的局限性。他說(shuō)對于一些東西，如儲能，他預測的趨勢就不起作用。能量占用一定數量的原子和電子來(lái)儲存一定數量的能量，所以你不僅不能隨便改變原子的個(gè)數還需要存儲相同量的能量。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。在設計階段一決定多少伏特或安培以上為 yes，多少以下為 no。這些數字之間需要有一個(gè)很好的分割，區分出一個(gè)顯著(zhù)的中間區域與最大值區域或最小值區域。但是區域的幅度不會(huì )有什么影響。

我喜歡把它想象成一堆沙子。桌子上有或沒(méi)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，我們仍然可以說(shuō)桌子上有一堆沙子。

然后我們能再次將這個(gè)數量減半。并且，yes 或 no 的數字抽象依然可以起作用。我們還可以再減半，同樣沒(méi)問(wèn)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量每年增加一倍，從 1965 年到 1975 年持續 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)間常數會(huì )稍長(cháng)。最流行的版本是晶體管數翻倍、晶體管的開(kāi)關(guān)速度翻倍、單個(gè)芯片上的存儲空間翻一倍、計算機的二級內存翻一倍——其最初是在機械磁盤(pán)上，但是最近五年已經(jīng)升級成固態(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，為了使相同數量的硅的數量增加一倍，就需要將每單位面積的元件數量增加一倍。那就意味著(zhù)一個(gè)元件的大小，在硅晶圓的每一個(gè)線(xiàn)性維度上要降低到原來(lái)的二分之一。反過(guò)來(lái)，那就是說(shuō)，摩爾知道每個(gè)元件的線(xiàn)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呢?當你縮小元件的尺寸(通常稱(chēng)為 feature size，特征尺寸)時(shí)，問(wèn)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量。隨著(zhù)特征尺寸越來(lái)越小，芯片制作過(guò)程中廣每一步的光的投射模式的對準需要更加精確。因為√2=1.41，當你將特征尺寸減半才能得到更好的良率。而且因為材料中的雜質(zhì)也會(huì )被帶到芯片中，從循環(huán)中的氣體中而來(lái)并且經(jīng)過(guò)光化學(xué)反應的材料，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)設備有望在下面的 10 年中，每年提升 29%。

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

要見(jiàn)識摩爾定律原理的魔力，讓我們先來(lái)看看 25 次翻倍。該設備必須用比它小√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，其數量可以達到 33,554,432 倍之多。我們設備的精確度已經(jīng)提升了 5793 倍，但是，由于線(xiàn)性對區域的影響，在原來(lái) 5793 倍的基礎上，這一數字進(jìn)一步加速了 5793 倍。這就是摩爾定律收益的來(lái)源。

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

現在終于到頭了。并不是因為設備良率的精確度不再提升了。不是的。而是因為我們拿來(lái)做比喻的沙堆變得小到里面只有一粒沙子了。

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)生的巨大影響的遠見(jiàn)。下面是他文章中的第二段的第一句話(huà)：集成芯片會(huì )帶來(lái)很多令人驚訝的技術(shù)，比如家用計算機，或者至少是終端連接在中央自動(dòng)計算控制中心上的計算機，以及個(gè)人便攜式通訊設備。

摩爾提到的這些東西在 1965 年都算的上驚世駭俗。當時(shí)所謂的「微型計算機」還是桌子那么大的，用起來(lái)通常還要接一些外圍設備，如磁帶機、讀卡器或打印機，這樣的機器是很難進(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。當時(shí)的絕大多數人還沒(méi)有見(jiàn)過(guò)計算機，跟計算機互動(dòng)過(guò)的人就更少了。而且通常情況下，使用這種設備的人需要把打孔卡片一張張拆開(kāi)，然后當人把卡片都放入機器后，一天以后才能打印好。

以今天的標準來(lái)看，當時(shí)汽車(chē)電子系統非常簡(jiǎn)單，大約只有 6 個(gè)開(kāi)關(guān)，若干個(gè)簡(jiǎn)單機電裝置驅動(dòng)轉向指示，有擋風(fēng)玻璃雨刮器，「分電盤(pán)」定時(shí)點(diǎn)燃火花塞——在自動(dòng)電子設備中每一個(gè)單獨的功能產(chǎn)生的絲毫機械都能大到用肉眼看見(jiàn)。當時(shí)的個(gè)人溝通設備還是轉盤(pán)撥號電話(huà)機，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計算機是用于阿波羅任務(wù)的制導系統計算機，命令模塊(Command Module)中一臺，月球登陸器(Lunar Lander)上一臺。這些集成芯片都是由戈登·摩爾的仙童半導體公司制造的。第一版的計算機上有 4100 個(gè)集成電路，每一塊都有一個(gè) 3 輸入或非門(mén)(NOR gate)。1968 年第一臺功能更強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(mén)。摩爾定律在初具成形時(shí)就已經(jīng)開(kāi)始影響月球了。

一點(diǎn)題外話(huà)

原版的雜志文章中有這么一個(gè)漫畫(huà)：

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

我找不到關(guān)于這幅漫畫(huà)來(lái)源的絲毫線(xiàn)索，我猜想是這幅漫畫(huà)的作者可能對我上面引用的這句話(huà)有些不滿(mǎn)。漫畫(huà)中的場(chǎng)景設在一個(gè)百貨商店中，當時(shí)美國百貨公司通常有一個(gè)「Notions」柜臺區，我自己沒(méi)有去過(guò)這樣的地方，因為現在已經(jīng)沒(méi)有了(我是 1977 年到的美國)?？雌饋?lái)，Notions 像是賣(mài)服飾用品的，比如一些用于縫紉的徽章、棉線(xiàn)、彩帶等常用品。另一邊是化妝品專(zhuān)柜。而這兩個(gè)專(zhuān)柜的中間是便攜式家用電腦專(zhuān)柜，售貨員手里正拿著(zhù)一臺電腦。

我猜這位漫畫(huà)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(guò)去了，當時(shí)百貨店里賣(mài)的東西也煙消云散了。買(mǎi)化妝品的專(zhuān)柜還在那里，notions 的柜臺早已不見(jiàn)蹤影。這位漫畫(huà)家只看到了他眼前的東西，卻看不見(jiàn)未來(lái)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)芯片上的元件數量。

在摩爾定律中，關(guān)于芯片運行速度有多快的說(shuō)法有很多版本，其中一個(gè)是，晶體管越小，開(kāi)關(guān)的速度越慢。同時(shí)關(guān)于 RAM存儲量運行計算機的主內存有多少。還有關(guān)于文件存儲和磁盤(pán)驅動(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：計算機設計中的競爭、協(xié)調和從眾現象。

競爭

內存芯片是數據和程序運行時(shí)的存儲位置。摩爾定律適用于單個(gè)芯片可以存儲的內存字節數，字節數通常是定期地四倍數的增長(cháng)。因為是四倍的增長(cháng)，所以硅晶圓代工廠(chǎng)的成本就會(huì )長(cháng)時(shí)間內下降，這樣一來(lái)可以保持盈利了(今天，一家硅晶圓代工廠(chǎng)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，以保證設計的平衡，因此這就又增加了四倍。

在早期的臺式電腦的內存芯片中 2 的 14 次方(16384)個(gè)字節，當時(shí)的內存芯片是 RAM(隨機存取存儲器，即內存中的任何位置都需要同樣長(cháng)的訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間，沒(méi)有快慢之分)，而且這樣大小的芯片被稱(chēng)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(guò) 16K 的 RAM 芯片。但是他們從摩爾定律中學(xué)到的唯一一樣東西就是市場(chǎng)上何時(shí)有望出現 64K RAM 的芯片何時(shí)會(huì )出現。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計新機器的樣品。他們會(huì )早早準備好芯片只要新機器一出來(lái)，就等著(zhù)設計安裝上去。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)候需要調慢一些，他們已經(jīng)達成了一致)，他們競爭的是作戰效率。

協(xié)作

MIT科技評論曾經(jīng)發(fā)文談?wù)撨^(guò)摩爾定律的終結。如果你是一名設計師，要為臺式機器設計一個(gè)新的計算機機箱，或者其他類(lèi)似的數字機器，你可以調查一下打入計算機市場(chǎng)的某個(gè)好時(shí)機，了解各種大小的 RAM 內存所需要的電路板空間有多大，因為你已經(jīng)知道了每個(gè)芯片有多少字節空間可用。你知道了磁盤(pán)空間的大小與其價(jià)格和尺寸的關(guān)系(磁盤(pán)直徑的大小會(huì )隨著(zhù)其存儲總量的提高而提高。)你會(huì )清楚最新的處理器芯片的運行速度會(huì )有多快。你會(huì )知道各種分辨率的顯示器的價(jià)格。所以，當你打算向市場(chǎng)投放新型計算機時(shí)，你可以提前幾年結合這些數字了解什么樣的選擇和配置是有潛力的。

銷(xiāo)售此款計算機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商那里買(mǎi)。摩爾定律的周期性能讓他們不用擔心會(huì )突然出現一個(gè)顛覆性產(chǎn)品而打亂自己的業(yè)務(wù)流程和計劃。這才是讓數字革命按部就班繼續下去的根源所在。每件事都是有順序可以預測的，所以很少遇到盲阱。在整個(gè)人類(lèi)歷史上的任何技術(shù)領(lǐng)域，我們或許擁有了一個(gè)持續性和可預測性最強的進(jìn)步通道。

計算機設計中的從眾心理

但是這種好處帶來(lái)的一些影響也可以被看做是負面的(盡管我相信有人會(huì )爭辯說(shuō)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。

當中央處理器能夠被置于一張芯片(見(jiàn)下面的英特爾 4004)中時(shí)，通用計算機設計的一個(gè)特定形式出現了，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，即馮諾依曼架構 。

這種架構的一個(gè)顯著(zhù)特點(diǎn)是：有一個(gè)很大的 RAM 內存包含著(zhù) RAM 芯片中產(chǎn)生的指令和數據，我們在上文談到了這個(gè)內容。內存被組織成可進(jìn)行連續索引(或尋址)的位置區域，每個(gè)位置都包含同一數量的二進(jìn)制比特信息或數字。微處理器本身有一些專(zhuān)門(mén)的存儲單元(稱(chēng)為寄存器/ registers)和一個(gè)可進(jìn)行加、乘、(最近出現的)除運算的運算單元等。其中一種專(zhuān)門(mén)的寄存器被稱(chēng)為程序計數器(Program Counter/PC)，它為當前指令保留內存中的一個(gè)地址。CPU 在當前的指令位置上查看比特信息的模式并將其解碼成所應執行的操作。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(zhuān)門(mén)的寄存器中(這個(gè)過(guò)程稱(chēng)為負載/LOAD)，或是為了將內容發(fā)送到其他方向(STORE)，或是為了將兩個(gè)特殊寄存器中的內容輸送到運算單元中，接著(zhù)對該單元的輸出數據求和，將其存儲在另一個(gè)專(zhuān)門(mén)的寄存器中。然后中央處理單元增加其 PC 的數量并查看下一個(gè)連續尋址指令。一些特殊指令可以改變 PC 并使機器轉去執行程序的其他部分，這個(gè)就是分支(branching)。例如，對于存儲在 RAM 中的某個(gè)連續值數組，如果其中一個(gè)專(zhuān)門(mén)的寄存器被用來(lái)計數其求和元素的數量，那么緊跟在加法指令后面的就有可能是一條遞減計數寄存器的指令，然后在程序早期進(jìn)行合并，執行另一個(gè)負載，如果該計數寄存器仍然大于零就進(jìn)行添加。

絕大多數數字計算機都是這樣。其余例外都只是黑客們使其運行得更快，但本質(zhì)上仍然與此模型類(lèi)似。不過(guò)請注意，馮諾依曼計算機以?xún)煞N方式使用 RAM——用以包含程序中的數據以及包含程序本身。我們稍后再談這一點(diǎn)。

由于摩爾定律的所有版本都在堅定地運作以支持這個(gè)基本模型，要想打破它十分困難。人類(lèi)的大腦肯定不會(huì )這樣工作，所以似乎存在其它一些強大的方法來(lái)組織計算。但是試圖改變基本組織是一件危險的事情，因為基于現有架構的摩爾定律將勢不可擋地繼續運作下去。嘗試新事物最有可能使發(fā)展倒退幾年。因此，諸如來(lái)自 MIT 人工智能實(shí)驗室(變成了至少三個(gè)不同的公司)的 Lisp Machine 或 Connection Machine 和日本第五代計算機計劃(其研究了兩種非常規的思想：數據流/ data flow 和邏輯推理/logical inference)等勇敢的大規模實(shí)驗都失敗了，因為之前長(cháng)時(shí)間的摩爾定律效應使傳統計算機的性能翻了一番又一番，其效果超越了新機器的諸多高級功能，而軟件卻可以更好地模擬新思路。

大多數計算機架構師被鎖在了已存在了幾十年的傳統計算機組織中。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行著(zhù)的程序中更好地預測未來(lái)決策，從而可以在白費心機之前預先進(jìn)行下一個(gè)計算。但是基本上，他們都被鎖在了計算的同一種方式上。三十年前，有幾十種詳細的處理器設計，但現在只有少數幾個(gè)類(lèi)別：X86、ARM 和 PowerPC。X86 大多是臺式機、筆記本電腦和云服務(wù)器。ARM 多用于手機和平板電腦。你可能會(huì )用一個(gè) PowerPC 來(lái)調整汽車(chē)的所有引擎參數。

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。為了獲得(特別是在游戲中)更好的視頻圖像性能，摩爾定律主導下的主處理器已變得越來(lái)越好，但是底層模擬也在變得越來(lái)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)數據流的加法和乘法運算方面被優(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，遠遠晚于傳統的微處理器、RAM 和磁盤(pán)。新的 GPU 沒(méi)有取代現有的處理器，而是作為圖形渲染所需要的合作伙伴被添加進(jìn)來(lái)。我在這里提到 GPU 是因為原來(lái)它們對另一種類(lèi)型的計算(在過(guò)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束的一個(gè)論點(diǎn)。我仍然認為它會(huì )終結，下一節將回到 GPU 的話(huà)題。

我們確定它會(huì )結束嗎?

如前所述，我們將一堆沙子分成兩半，卻沒(méi)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，傳統意義上的戈登·摩爾定律已經(jīng)結束了。

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(zhù)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，特征尺寸有規律地降低，一定面積上的組件數量定期翻一番。盡管該期限正在逐漸延長(cháng)。在摩爾最初發(fā)表該定律的年代，芯片革新周期是一年?，F在是兩年多一點(diǎn)。在 2017 的第一季度，我們期望在大眾市場(chǎng)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(shuō)它是摩爾定律 46 年來(lái)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內容 。2012 年時(shí)特征尺寸是 22nm，2014 年是 14nm，現在到了 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(hù)手中，并有望于 2019 年左右看到 7nm 的產(chǎn)品問(wèn)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(guò)業(yè)界卻對此信心十足。有預言說(shuō) 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(wèn)題及其在各行業(yè)中的經(jīng)濟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(huà)，該種材料就會(huì )受到量子效應的主導，經(jīng)典物理學(xué)性質(zhì)則會(huì )開(kāi)始坍縮。這就是我所說(shuō)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、預測分支等，從而達到提高性能的目的。然而越來(lái)越大的尺寸在變得更快的同時(shí)也帶來(lái)了很多成本。眾多信號于轉換過(guò)程中所使用的能量在很短的時(shí)間內會(huì )散發(fā)出一些熱量，而一個(gè)信號從芯片一邊轉移到另一邊的時(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)間效應開(kāi)始變得顯著(zhù)起來(lái)。光速大約是 30 萬(wàn) km/s，或 3×10^11mm/s。因此光(或信號)在不超過(guò) 1×10^(-10)s 的時(shí)間內可以傳播 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。

當前最快的處理器的時(shí)鐘速度是 8.760 GHz，這意味著(zhù)在信號從芯片的一邊傳播至另一邊的時(shí)間內，芯片的這一邊已經(jīng)開(kāi)始轉移下一個(gè)信號了。這使得單芯片微處理器的同步性成為了一個(gè)噩夢(mèng)，而一個(gè)設計師充其量只能提前知道來(lái)自處理器不同部分的不同信號會(huì )遲到多久，并相應地嘗試進(jìn)行設計。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)鐘周期內做更多事情，在過(guò)去的幾年里，我們已經(jīng)看到大尺寸芯片朝著(zhù)「多核(multicore)」方向發(fā)展，一片芯片上有著(zhù) 2、4 或 8 個(gè)獨立的微處理器。

多核保存了「每秒執行的操作數」(摩爾定律的說(shuō)法)，但是該過(guò)程犧牲了簡(jiǎn)單程序的同等程度的加速執行性能——你不能簡(jiǎn)單地在多個(gè)處理單元上同時(shí)運行某一個(gè)單一的程序。對于試圖同時(shí)運行很多任務(wù)的筆記本電腦或者智能手機來(lái)說(shuō)，這種犧牲影響不大，因為通常會(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核，從而使其得到充分利用。但是除了用于特殊計算的任務(wù)，當核數量增加幾倍時(shí)情況就不同了。在芯片被閑置時(shí)，加速便開(kāi)始消失，因為沒(méi)有足夠多的不同任務(wù)需要被執行。

盡管我在上文中提出了為什么摩爾定律將會(huì )終結于芯片的相關(guān)論據，仍然有許多人表示不認同，因為我們打算通過(guò)多核和 GPU 來(lái)找到少數原子約束問(wèn)題的解決方法。但我認為這大大改變了定義內容。

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(yè)上的一張圖表。他說(shuō)這是由 Ray Kurzweil 編寫(xiě)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算次數(以對數標度)。它代表了計算隨時(shí)間推移的價(jià)格下降指數。20 世紀 40 年代有一些特殊用途的計算機，比如布萊切利園(Bletchley Park，又稱(chēng) X 電臺)為破譯密碼而建造的電磁計算機，它到了 50 年代就成為了通用型的馮諾依曼計算機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)都要歸功于 GPU ：GTX 450 和 NVIDIA Titan X。Steve 沒(méi)有標記出其之前的幾個(gè)點(diǎn)，但是在我能搜索到的(有很多)每一張早期版本的圖表中，2010 年后的點(diǎn)都要歸功于多核。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)髦的計算領(lǐng)域也表現不凡——深度學(xué)習——一個(gè)最初被稱(chēng)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(yǔ)音識別技術(shù)在過(guò)去三年間取得了飛快發(fā)展，從而令蘋(píng)果的 Siri、亞馬遜的 Echo 和 Google Home 成為了實(shí)用且令人滿(mǎn)意的程序和設備。它也使得圖像標記的質(zhì)量比 5 年前提高了一大截，還有自動(dòng)駕駛汽車(chē)的一部分態(tài)勢感知實(shí)驗，使用了眾多的道路場(chǎng)景來(lái)訓練網(wǎng)絡(luò )。深度學(xué)習的訓練階段通常是在云端的數百萬(wàn)個(gè)樣本之上進(jìn)行的。它產(chǎn)生了幾百萬(wàn)個(gè)數字，代表著(zhù)所習得的網(wǎng)絡(luò )。然后當它在識別一個(gè)單詞或標記一張圖像時(shí)，輸入數據會(huì )被送入某個(gè)程序，執行數百萬(wàn)個(gè)乘法和加法運算從而觸發(fā)該網(wǎng)絡(luò )的生成。巧合的是，GPU 只有在網(wǎng)絡(luò )以這種方式被構建的情況下才能達到最優(yōu)的性能，所以我們預計會(huì )有更多網(wǎng)絡(luò )被納入到我們的汽車(chē)中。GPU 制造商的春天來(lái)了!而 GPU 可以做龐大計算的這種能力在任何問(wèn)題上都表現欠佳。但它們在深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )方面表現優(yōu)異，而深度學(xué)習正迅速成為這十年的技術(shù)發(fā)力點(diǎn)。

我們確定無(wú)疑地聲稱(chēng)著(zhù)會(huì )繼續看到指數式增長(cháng)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。

我認為這種變化會(huì )產(chǎn)生非常大的影響。

摩爾定律的終結意味著(zhù)什么?

我認為摩爾定律的終結——正如我對終結的定義——將會(huì )帶來(lái)計算機架構的一個(gè)嶄新的黃金紀元。架構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，因為現在的傳統計算機架構將無(wú)法在短短兩年或四年內跟上軟件迭代的步伐。而且他們可能不會(huì )嘗試去提高計算速度，或許是以其它方式來(lái)改善計算。

機器學(xué)習運行時(shí)間

我們已經(jīng)看到使用用于深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )的 GPU 作為運行時(shí)間的引擎。但我們也看到一些更具體的架構。例如，距離谷歌擁有自己的 TensorFlow Units(TPU) 芯片已經(jīng)過(guò)去了一年左右的時(shí)間了，該芯片通過(guò)有效降低(由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在低精度時(shí)表現相當良好而保留下來(lái)的)重要數字的數量來(lái)為深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )節約功率。谷歌已經(jīng)把許多這種計算機中使用的芯片安裝在其服務(wù)器集群或云端上，并能夠將學(xué)習后的網(wǎng)絡(luò )用于各種搜索查詢(xún)任務(wù)，它的速度更快且電力消耗更低。

專(zhuān)用芯片

現在一張典型的手機芯片有四個(gè) ARM 處理器內核以及一些高度優(yōu)化的特殊用途的處理器。這些處理器管理著(zhù)攝像頭的數據流入并優(yōu)化語(yǔ)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(guò)的處理器用于檢測人臉。這是相機應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?chē)男【匦?mdash;—用來(lái)決定圖像的哪些區域應該被重點(diǎn)關(guān)注并提供最好的曝光時(shí)間——當然是臉!

通用用途的新方式

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

可以想見(jiàn)，現在或許值得再次對日本第五代計算機計劃的數據流和邏輯模型進(jìn)行探討。但是當我們把世界數字化時(shí)，有害的計算機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，或許被(摩爾定律的惡性競爭)釋放出來(lái)的計算機架構師們可以慢慢開(kāi)始將我們從目前的糟糕狀況中拯救出來(lái)。

安全計算

我們都聽(tīng)說(shuō)過(guò)網(wǎng)絡(luò )黑客攻破計算機的事情，他們往往在地球的另一邊，或者是彼時(shí)還在一臺計算機上控制著(zhù)引擎，而很快就開(kāi)始控制其他的東西，比如一輛駛過(guò)的汽車(chē)。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)入系統的許多方法基本上是借由程序中的一些常見(jiàn)的編程錯誤，這些程序建立在我們之前談過(guò)的馮諾依曼架構之上。

一個(gè)常見(jiàn)的手法是利用所謂的「緩存溢出(Buffer overflow)」。保留一個(gè)固定大小的內存，例如輸入到瀏覽器或谷歌查詢(xún)框中的網(wǎng)頁(yè)地址。如果所有程序員的代碼都寫(xiě)得非常仔細，而有人鍵入了過(guò)多的字符，那么其超出限制的部分將不會(huì )被存儲在 RAM 中。但通常情況是，一個(gè)程序員使用了一種簡(jiǎn)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范圍的方式被保存起來(lái)，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的特點(diǎn)——數據和程序存儲在同一個(gè)內存中。所以，如果黑客選擇了一些字符，其二進(jìn)制碼對應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(hù)，然后一切就像施了魔法般，黑客有了一個(gè)(類(lèi)似許多其他人和程序服務(wù)可能會(huì )擁有的)計算機遠程訪(fǎng)問(wèn)帳戶(hù)。程序員不應該犯這種錯誤，但歷史表明這種情況一次又一次地發(fā)生著(zhù)。

另一種常見(jiàn)的手法是：在現代網(wǎng)頁(yè)服務(wù)中，筆記本電腦、平板電腦或智能手機上的瀏覽器以及云中的計算機，它們有時(shí)需要在彼此之間傳遞一些十分復雜的東西。無(wú)需程序員事先了解所有復雜的可能情況并處理消息，其設置方式是：使一方或雙方可以來(lái)回傳遞一點(diǎn)程序源碼并在其他計算機上執行代碼。這種方式提供了在現有系統中推遲工作而無(wú)需更新應用程序的強大性能。無(wú)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(guò)這一機制提供一個(gè)完全通用的性能，那么接收機便無(wú)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(這是停機問(wèn)題的一般化——我可以繼續進(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(lái)說(shuō)明黑客當下的一些行為方式。

可以編寫(xiě)代碼來(lái)防止這些問(wèn)題，但是代碼編寫(xiě)仍然是一項人為活動(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的可能性，僅僅向內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。大多數微處理器有一些版本的「保護環(huán)(protection rings)」，這些保護環(huán)可以讓更多不受信任的代碼僅能訪(fǎng)問(wèn)越來(lái)越有限的內存區域，即使它們試圖以正常的指令來(lái)進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)。這種想法已經(jīng)存在了很長(cháng)一段時(shí)間，但它一直受阻于缺少一個(gè)標準的方法去使用或執行它，所以大多數試圖運行于大多數機器上的軟件，通常僅僅指定 2~3 個(gè)保護環(huán)。這是一個(gè)非常粗糙的工具，它放過(guò)了太多的代碼。當僅僅追求速度已變得不再實(shí)用時(shí)，也許現在可以更認真地思考一下這個(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)現過(guò)，可能有 1、2 個(gè)例外——被稱(chēng)為基于功能的安全(capability based security)，來(lái)源于基于功能的尋址( capability based addressing)這個(gè)概念。程序不能直接訪(fǎng)問(wèn)所需使用的存儲器區域，但能獲得不可偽造的參考加密處理，以及一個(gè)被定義的、被允許作用于內存的操作的子集?，F在硬件架構師或許有時(shí)間來(lái)繼續推動(dòng)該方法的完全強制性執行，使其在硬件方面成功一次，因而純粹的人類(lèi)程序員——他們被要求在承諾的發(fā)布期限內實(shí)現新軟件——就不會(huì )把事情搞砸了。

從某個(gè)角度來(lái)看，我前面談到的 Lisp 機是建立在一個(gè)非常具體而有限的、基于架構的性能的版本之上。實(shí)際情況是，那些機器是馮諾依曼機，但是它們可執行的指令是受到故意限制的。在硬件層面，通過(guò)使用被稱(chēng)為「類(lèi)型指針(typed pointers)」的東西，對每一個(gè)內存的每一次引用，都會(huì )根據指針中所編碼的類(lèi)型來(lái)限制指令對內存的作用。而內存只能在其被存儲時(shí)通過(guò)一個(gè)指針被引用到一個(gè)固定大小的內存塊的起點(diǎn)。因此，在緩沖區溢出的情況下，一個(gè)字符串的緩沖區將不允許數據的寫(xiě)入或讀取超出其范圍。而指令只能從另一類(lèi)型的指針——一個(gè)代碼指針——中引用。硬件運用存儲時(shí)被授予的指針類(lèi)型來(lái)將通用用途內存分成一個(gè)個(gè)十分細小的區域。粗略地講，指針的類(lèi)型永遠不能被被變，RAM 中的實(shí)際地址也不可能被任何可訪(fǎng)問(wèn)指針的指令看到。

如何通過(guò)使用這種對通用用途的馮諾依曼架構的硬件限制來(lái)提高安全性——這些想法已經(jīng)出現了很長(cháng)一段時(shí)間。我在這里談過(guò)其中的幾個(gè)想法?，F在我認為它會(huì )成為一個(gè)更加吸引硬件架構師去投入精力的領(lǐng)域，因為我們的計算系統的安全成為了保證我們的企業(yè)、生活、社會(huì )能夠順利運行的一個(gè)主要的致命弱點(diǎn)。

量子計算機

目前量子計算機是一個(gè)以實(shí)驗性為主且花費高昂的技術(shù)。由于需要將它們冷卻到物理實(shí)驗級別的超冷溫度且費用不菲，因此對于人們的一些困惑——它們可能會(huì )為傳統的基于計算機的芯片帶來(lái)多少加速，以及它們針對的是什么類(lèi)型的問(wèn)題——來(lái)說(shuō)，目前量子計算機是一項投資大、風(fēng)險高的研究課題。我不會(huì )去考慮所有的參數(我沒(méi)有讀過(guò)所有的參數，坦白說(shuō)我也不具備使我對自己可能構建出的任何觀(guān)點(diǎn)都感到自信的專(zhuān)業(yè)知識)但是 Scott Aaronson 有關(guān)計算復雜性和量子計算的博客對感興趣的人來(lái)說(shuō)可能是最好的參考來(lái)源。已經(jīng)實(shí)現或被期望實(shí)現的對實(shí)際問(wèn)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(guò)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目的地。我們反倒已經(jīng)看到了對某項技術(shù)長(cháng)達超過(guò) 10 年的持續性投資，人們仍然在爭論該技術(shù)是否湊效。對我來(lái)說(shuō)，這也進(jìn)一步說(shuō)明，摩爾定律的終結正在鼓勵新的投資和新的探索。

無(wú)法想象的東西

即使在摩爾定律的終結所觸發(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(lèi)的共同意識中。我認為，在沒(méi)有摩爾定律懸置的情況下，創(chuàng )新自由、需要時(shí)間來(lái)研究好奇領(lǐng)域的自由，很可能會(huì )產(chǎn)生計算模型方面的一個(gè)新的伊甸園。5 至 10 年后，我們可能會(huì )在傳統的(不是量子)芯片中看到一種全新的計算機組織形式，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(lái)與魔術(shù)并無(wú)區別的事情，就像今天的智能手機對 50年前的我來(lái)說(shuō)近乎天方夜譚。