本文來自微信公眾號：SF 中文 （ID：kexuejiaodian），作者：彼得?本特利，譯：禮世杰
與 50 年前相比，今天的計(jì)算機(jī)處理器性能強(qiáng)悍得多。處理器的計(jì)算速度大約每兩年翻一倍。
這種加倍效應(yīng)被稱為“摩爾定律”（Moore's Law）是以英特爾公司聯(lián)合創(chuàng)始人戈登?摩爾的名字命名的，他早在 1965 年就預(yù)測到了這一趨勢。
如果汽車的最高速度自 1965 年以來也遵循同樣的增長趨勢，英國賽車手劉易斯?漢密爾頓（Lewis Hamilton）―― 7 屆世界一級方程式錦標(biāo)賽（F1）冠軍，將以超過每小時(shí) 110 億英里（約 177 億千米）的速度在賽道上飛馳。
接近臨界點(diǎn)
對計(jì)算機(jī)行業(yè)而言，摩爾的預(yù)言變成了某種自我實(shí)現(xiàn)的預(yù)言。
芯片制造商受到摩爾的啟發(fā)，希望達(dá)到摩爾定律預(yù)測的性能。他們確實(shí)也這樣做了：不斷縮小電子元件，適配越來越小的芯片，并加快電子元件間的交互速率。
這種高度集成的電路使處理器性能越來越強(qiáng)大，計(jì)算機(jī)也在很大程度上改變了世界。從食品配送到交通運(yùn)輸，數(shù)字化幾乎涉及到生活的方方面面，科學(xué)家和工程師還開發(fā)出了以前的處理器永遠(yuǎn)不可能實(shí)現(xiàn)的新技術(shù)，如社交媒體、在線游戲、機(jī)器人、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等。
芯片技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步使這些轉(zhuǎn)變成為可能。但對于技術(shù)的快速革新，人們已經(jīng)習(xí)以為常，軟件開發(fā)商也認(rèn)為摩爾定律仍然適用。
但是，今天的互聯(lián)網(wǎng)世界每天都會制造天量數(shù)據(jù)，這就催生了巨大的數(shù)據(jù)存儲需求，而數(shù)據(jù)量越大，所需的數(shù)據(jù)分析能力就越大。
但芯片飛速發(fā)展的故事不會永遠(yuǎn)持續(xù)下去。我們正在接近一個臨界點(diǎn)，因?yàn)榫w管的尺寸已做到了極致，繼續(xù)縮小晶體管，就會遭遇物理規(guī)律的限制。
例如，蘋果公司在 2017 年 9 月發(fā)布的 A11 芯片是當(dāng)時(shí)最好的芯片之一，87.66 平方毫米大的芯片包含 43 億個晶體管。
如果比蘋果 A11 芯片還小，意味著晶體管要變得更小，那么晶體管就會受到量子效應(yīng)干擾（發(fā)生電子躍遷）。
另外，由于空間太小，排布芯片的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，控制芯片的電性能也變得十分困難。如果晶體管數(shù)量過多，工作速度就會加快，而芯片內(nèi)部阻抗過小會使芯片溫度過高，如果不能立刻冷卻下來，芯片就會自燃。
蘋果公司在 2022 年發(fā)布了 A16 芯片，這塊芯片的性能相比 A11 有了明顯提升，但也更加接近物理極限。
A16 包含約 160 億個晶體管，因?yàn)槌叽邕^小，量子效應(yīng)已經(jīng)非常明顯。為防止電子隧穿效應(yīng)的出現(xiàn)，芯片制造公司改進(jìn)工藝，在晶體管上覆蓋了多層硅。
通過不斷改進(jìn)工藝，芯片上的晶體管數(shù)量還能在未來幾年繼續(xù)增多，但即便這樣，晶體管也不能無限變小，因?yàn)楣柙拥闹睆绞?0.2 納米，晶體管不管怎么縮小，也不可能小于硅原子。
因此，要進(jìn)一步提升計(jì)算機(jī)的性能，只能找到繞開量子效應(yīng)的方案。
替代策略：專用芯片
芯片制造商從幾十年前就開始盡最大努力解決這些問題。處理器的時(shí)鐘頻率（計(jì)算機(jī)的基本運(yùn)行速度）每年都在提高。
1991 年，英特爾公司 i486 處理器的時(shí)鐘頻率為 25MHz：1998 年，奔騰 Pro 處理器的時(shí)鐘頻率為 200MHz；2008 年，奔騰 4 處理器的時(shí)鐘頻率為 3.8GHz。
但這已是可以實(shí)現(xiàn)的最快速度。從那以后，制造商不得不使用多核處理器，這樣處理器就可以并行工作，運(yùn)行得更快――先是雙核，然后是四核、八核、十六核，等等。
繼續(xù)按照摩爾定律所預(yù)測的速度提升芯片性能已經(jīng)極其困難，而且耗資巨大，幾乎所有芯片制造商都放棄了這場競賽。繼續(xù)往這個方向發(fā)展已經(jīng)不劃算了，因此，從事尖端芯片制造工藝研發(fā)的實(shí)驗(yàn)室明顯減少。摩爾定律的時(shí)代即將結(jié)束。
取而代之的是，制造商集中精力研發(fā)專用芯片，以加速特定類型的算法。例如最常見的圖形處理器。
最初開發(fā)圖形處理器是為了并行執(zhí)行多個算法，幫助計(jì)算機(jī)快速處理游戲的圖像數(shù)據(jù)。圖形處理器現(xiàn)在已經(jīng)進(jìn)化為通用處理器，用于數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。芯片制造商還推出了專用集成電路（ASIC），如谷歌的張量處理器。
張量處理器是由 256 個芯片組成的并行工作電路，專門為提高深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算速度而研發(fā)，現(xiàn)在正在進(jìn)行驗(yàn)收測試。
不過，摩爾定律的終結(jié)不應(yīng)被視為進(jìn)步的終結(jié)。
創(chuàng)造新可能的時(shí)代已經(jīng)到來，科學(xué)家正在開發(fā)真正意義上的新的計(jì)算機(jī)架構(gòu)和技術(shù)，并在材料科學(xué)領(lǐng)域投入更多精力，尋找可以替代硅的材料，用來制造晶體管。
這些新技術(shù)表明，盡管計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度可能不再以指數(shù)級增長，但仍會飛速進(jìn)步，而數(shù)據(jù)處理方式也會以全新的方式進(jìn)行。
原文刊載于《科學(xué)焦點(diǎn)》202212.
廣告聲明：文內(nèi)含有的對外跳轉(zhuǎn)鏈接（包括不限于超鏈接、二維碼、口令等形式），用于傳遞更多信息，節(jié)省甄選時(shí)間，結(jié)果僅供參考，IT之家所有文章均包含本聲明。