善加利用摩尔定律的限制

每个工程师都担心摩尔定律(Moore's Law；即电晶体的密度每两年增加一倍)能否永远延续。至今，只能透过微缩至更小的几何尺寸来延续摩尔定律的作用，但现在越来越接近原子规模了，许多人都看到问题即将发生：当微缩至每记忆体单元一个原子时，摩尔定律即将走向尽头吗？
　　
　　除了几何尺寸以外，还涉及其他许多因素。根据密西根大学教授兼IEEE院士Igor Markov表示，微缩只是摩尔定律必须克服的障碍之一。Igor Markov同时也是《VLSI Physical Design》的作者。在最新一期的《自然》(Nature)杂志中，Markov从制造到能耗、实体尺寸、演算法以及设计与验证等方面对于运算的基本限制。
　　
　　「在1956年，理查．费曼(Richard Feynman)的名言指出，『底下的空间还大的很』。如今的情况不同了，但还具有丰富的能源。几年前，半导体产业瞭解到能效可加以提升，但除了传统的尺寸微缩以外，还必须找到一个包括重组微架构的更佳作法。」
　　
　　因此，摩尔定律不再只是把电晶体做的更小就好了，而是要以面对新问题的其他方式继续提高运算能力。根据Markov表示，多核心平行处理器也不是这个问题的答案，因为最终他们将会面临同样的问题。因此，问题的答案就是善加利用摩尔定律的限制。
　　
　　摩尔定律存在许多障碍，有些能以自然的基本定律表示，但也可能来自其他的因素。
　　
　　
　　「我们应该可以走得更远，至少在理论上如此，」Markov解释，「例如，我们不知道如何将核能用于运算。当然，这之所以困难的原因在于更多的根本限制，例如传热导的量子限制以及熵流。」
　　
　　Markov认为，除了限制的因素以外，还有更多利用微缩以外的其他方式来为单核心或平行处理器实现更快速运算的目标。事实上，Markov宣称，还有好几种基本限制可能为新兴技术带来新的机遇，使他针对摩尔定律极限的限制展开多方面的广泛研究。
　　
　　「有关能源与功耗方面的限制似乎较为宽松，并留有许多可加以改善的空间，」Markov说，「而且还有强力的方式来规避在这些限制背后的假设，从而引发可进一步研究的问题。」
　　
　　根据Markov表示，目前有十几种限制还无法克服，但都十分松散，并不一定会影响所有的运算性能——如Planck的长度、Bekenstein的限制，以及Schwarzschild的半径等等。「有些可能相关，但其中可能有陷阱。例如，P!=NP」——问题的解决方案如果能以电脑快速验证，是否也能以电脑快速解决？
　　
　　利用像人脑一样的生物运算模型显示在每个运算节点(突触)之间分配记忆体，而且存在有限的互连。然而，它可经由实现更高能效加以补偿——利用更慢的切换速度、低供电电压、液体冷却以及不同的能源网路。
　　
　　其他影响晶片开发的限制与元件的尺寸大小并没有直接的关系，而是影响到如何更有效的互连——Markov称其为「互连的专制」(tyranny of interconnect)。
　　
　　使运算加速的另一方面是新的材料，它可以使互连更快速以及更加节能。Markov解释：「例如，碳奈米管电晶体管提供了更大的驱动力。甚至用金属线也能简化互连缓冲、减少布线延迟、降低能源消耗以及整个电路的占用面积。另一方面，基本限制往往同样适用于新的和现有的技术，因此，在实现功耗、性能方面的新进展以前，更重要的是先行瞭解。」
　　
　　可能放弃摩尔定律是模拟自然系统，这似乎尽管有那些不符合摩尔定律的限制，往往比工作的工程师设计的半导体产品更好的另一种方法。
　　
　　还有一种办法是模拟自然系统，它似乎经常比工程设计的半导体表现更好，不过它也存在一些与摩尔定律不相容的限制。
　　
　　最后，Markov认为，当某种特定的限制接近时，克服挑战的关键就是瞭解其假设。例如，国际半导体技术蓝图(ITRS)应该增加限制分析，以便使其预测更加准确。毕竟，ITRS最初预测45nm节点时的执行速度约10GHz——Markov指出，如果当时注意到能源、功耗限制以及能耗等基本限制，应该可避免这个疏忽。