Закона мура: Закон Гордона Мура формулировка, применение, следствие

Закон Мура • Джеймс Трефил, энциклопедия «Двести законов мироздания»

200 законов мироздания > Математика

Основные характеристики компьютеров улучшаются в два раза каждые два года.

В 1960-е годы, в самом начале информационной революции, Гордон Мур, впоследствии один из основателей корпорации Intel, обратил внимание на интересную закономерность в развитии компьютеров. Он заметил, что объем компьютерной памяти удваивается примерно каждые два года. Эта закономерность стала своего рода эмпирическим правилом в компьютерной промышленности, и вскоре оказалось, что не только память, но и каждый показатель производительности компьютера — размер микросхем, скорость процессора и т. д. — подчиняется этому правилу.

Последующее развитие компьютеров шло в соответствии с «законом» Мура. Поразительно, но в последние десятилетия мы стали свидетелями нескольких настоящих революций в области технологий. Мы прошли путь от компьютеров на ламповых транзисторах к компьютерам на интегральных схемах и далее — к компьютерам на микропроцессорах, и каждый раз закон Мура находил подтверждение. В 1960-е годы ни один человек в Силиконовой долине не мог даже предположить, что современные технологии производства позволят размещать миллионы элементов в кремниевом кристалле (чипе) размером с почтовую марку. Но когда в соответствии с законом Мура должна была возникнуть такая степень интеграции, она возникла. Правда, закон Мура, похоже, стал действовать быстрее — за последние несколько лет период удвоения производительности сократился с двух лет до полутора.

Однако рано или поздно законы природы положат конец господству закона Мура. Взять, к примеру, размеры элементов микросхемы. Закон предсказывает, что к 2060 году они должны будут стать размером с одиночный атом — что невозможно с точки зрения квантовой механики!

Гордон Эрл МУР
Gordon Earle Moore, р. 1929

Американский компьютерный инженер и бизнесмен. Родился в Сан-Франциско, получил докторскую степень в области химической физики в Калифорнийском технологическом институте. Некоторое время работал под руководством Вильяма Шокли (William Shockley, 1910–89), одного из изобретателей транзистора, и занимался изучением полупроводников. Но в характере Шокли начала проявляться эксцентричность, поведение его стало непредсказуемым, и Мур и несколько его коллег уволились. С одним из них, Робертом Нойсом (Robert Noyce, 1927–90), в 1968 году Мур основал корпорацию Intel (где до сих пор занимает должность почетного председателя совета директоров) и приступил к разработке и производству сложных интегральных схем — «чипов», — лежащих в основе современных персональных компьютеров. «Закон» Мура впервые был изложен в 1965 году в журнале «Электроника» в комментарии ученого к статье о том, как технология интегральных схем должна привести к снижению стоимости компьютеров.

19

Показать комментарии (19)

Свернуть комментарии (19)

• Александр
   30.08.2005  22:34

  Ответить

  Если быть точным, то в 1965 году Мур сказал о том, что количество элементов на кристаллах электронных микросхем будет и далее удваиваться каждый год. Позднее, выступая в 1975 году перед аудиторией конференции International Electron Devices Meeting, Годрон Мур отметил, что за прошедшее десятилетие количество элементов на кристаллах действительно удваивалось каждый год, однако в будущем, когда сложность чипов возрастёт, удвоение числа транзисторов в микросхемах будет происходить несколько медленнее — каждые два года. Это новое предсказание также сбылось, и закон Мура продолжает в этом виде (удвоение за два года) действовать поныне (то есть в течение почти тридцати лет!), в последнее время немного ускорившись до удвоения за 18 месяцев, что можно наглядно проследить на примере деятельности лидера современной полупроводниковой индустрии корпорации Intel.

  Ответить

• Александр
   30.08.2005  22:37

  Ответить

  Высказываний об улучшении характеристик компьютеров Мур не делал, однако такая тенденция действительно наблюдается и считается следствием закона Мура.

  Ответить

• me12317
   12.12.2005  18:59

  Ответить

  это «закон» из разряда падающего бутерброда…

  не надо повторять чью-то дурь-дури будет меньше!

  Ответить

Написать комментарий

1826

Закон Ома

сер. 1940-х

Закон Мёрфи

Новостная рассылка
 

«Элементы» в соцсетях: 

Закон Мура | это… Что такое Закон Мура?

Зависимость числа транзисторов на кристалле микропроцессора от времени. Обратите внимание, что вертикальная ось имеет логарифмическую шкалу, то есть кривая соответствует экспоненциальному закону — количество транзисторов удваивается примерно каждые 2 года.

Зако́н Му́ра — эмпирическое наблюдение, изначально сделанное Гордоном Муром, согласно которому (в современной формулировке) количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца. Часто цитируемый интервал в 18 месяцев связан с прогнозом Давида Хауса из Intel, по мнению которого производительность процессоров должна удваиваться каждые 18 месяцев из-за сочетания роста количества транзисторов и быстродействия каждого из них.

Рост числа транзисторов на кристалле микропроцессора показан на графике справа. Точки соответствуют наблюдаемым данным, а прямая — периоду удвоения в 24 месяца.

В 1965 году (через шесть лет после изобретения интегральной схемы) один из основателей Intel Гордон Мур в процессе подготовки выступления обнаружил закономерность: появление новых моделей микросхем наблюдалось спустя примерно год после предшественников, при этом количество транзисторов в них возрастало каждый раз приблизительно вдвое. Мур пришел к выводу, что при сохранении этой тенденции мощность вычислительных устройств за относительно короткий промежуток времени может вырасти экспоненциально. Это наблюдение получило название закона Мура.

В 1975 году Гордон Мур внёс в свой закон коррективы, согласно которым удвоение числа транзисторов будет происходить каждые два года.

Существует масса схожих утверждений, которые характеризуют процессы экспоненциального роста, также именуемых «законами Мура». К примеру, менее известный «второй закон Мура»^[1], введённый в 1998 году Юджином Мейераном, который гласит, что стоимость фабрик по производству микросхем экспоненциально возрастает с усложнением производимых микросхем. Так, стоимость фабрики, на которой корпорация Intel производила микросхемы динамической памяти ёмкостью 1 Кбит, составляла $4 млн., а оборудование по производству микропроцессора Pentium по 0,6-микрометровой технологии c 5,5 млн. транзисторов обошлось в $2 млрд.. Стоимость же Fab32, завода по производству процессоров на базе 45-нм техпроцесса, составила $3 млрд. ^[2].

По поводу эффектов, обусловленных законом Мура, в журнале «В мире науки» как-то было приведено такое интересное сравнение:

«Если бы авиапромышленность в последние 25 лет развивалась столь же стремительно, как промышленность средств вычислительной техники, то сейчас самолёт Boeing 767 стоил бы 500 долл. и совершал облёт земного шара за 20 минут, затрачивая при этом пять галлонов (~18,9 л) топлива. Приведенные цифры весьма точно отражают снижение стоимости, рост быстродействия и повышение экономичности ЭВМ».

— Журнал «В мире науки» (1983, № 08)^[3]
(русское издание «Scientific American»)

В 2007 году Мур заявил, что закон, очевидно, скоро перестанет действовать из-за атомарной природы вещества и ограничения скорости света^[4].

Одним из физических ограничений на миниатюризацию электронных схем является также Принцип Ландауэра, согласно которому логические схемы, не являющиеся обратимыми, должны выделять теплоту в количестве, пропорциональном количеству стираемых (безвозвратно потерянных) данных. Возможности по отводу теплоты физически ограничены^[5][6].

Следствия и ограничения

Параллелизм и закон Мура

В последнее время, чтобы получить возможность задействовать на практике ту дополнительную вычислительную мощность, которую предсказывает закон Мура, стало необходимо задействовать параллельные вычисления. На протяжении многих лет, производители процессоров постоянно увеличивали тактовую частоту и параллелизм на уровне инструкций, так что на новых процессорах старые однопоточные приложения исполнялись быстрее без каких-либо изменений в программном коде. Сейчас по разным причинам производители процессоров предпочитают многоядерные архитектуры, и для получения всей выгоды от возросшей производительности ЦП программы должны переписываться в соответствующей манере. Однако, по фундаментальным причинам, это возможно не всегда.

См. также

• Закон Амдала
• Закон Гроша
• Закон гиперболического роста численности населения Земли
• FLOPS
• Правило семидесяти
• Технологическая сингулярность

Примечания

1. ↑ Родоначальник // Компьютерра-онлайн «Мур в 1965 вывел не один закон, а два. И как раз второй закон Мура является более серьёзным ограничением для первого.»
2. ↑ Корпорация Intel ввела в строй первый завод для крупносерийного производства микропроцессоров на базе 45-нм производственного процесса
3. ↑ Так же упоминается в книге: Майоров С. А., Кириллов В. В., Приблуда А. А. Введение в микроЭВМ. — Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1988. — С. 121. — с ил., 304 с. — 120 000 экз. — ISBN 5-217-00180-1
4. ↑ 10 лет до 10нм: закон Мура все ещё работает…
5. ↑ «Будет ли обратимым зеттафлопсный компьютер» PC Week/RE (474) 12`2005 «Процессор с быстродействием 100 петафлопс уже будет выделять около мегаватта тепла»
6. ↑ «Limits to Binary Logic Switch Scaling—A Gedanken Model» V.V. Zhirnov.

Ссылки

• А. Скоробов, «Закон Мура»
• Закон Мура Воплощается в жизнь благодаря инновациям Intel
• Закону Мура — 40 лет!

Nvidia разгромила «закон Мура» и назвала новый закон в честь своего гендиректора

Бизнес
Кадры
Инвестиции и M&A
Техника

22 Сентября 2020 13:3322 Сен 2020 13:33

|

Поделиться

Глава Nvidia Дженсен Хуанг заметил, что «закон Мура» о двукратном приросте производительности процессоров каждые полтора или два года неактуален для графических чипов. По его словам, они становятся более чем вдвое быстрее каждый год. Новый «закон» получил его имя – «закон Хуанга».

«Закон Мура» потерял актуальность

Руководитель компании Nvidia Дженсен Хуанг (Jen-Hsun «Jensen» Huang) вывел новый «закон» прогресса в области графических и центральных процессоров. Как пишет Wall Street Journal (WSJ), он противоречит классическому «закону Мура», но именно он может являться основной причиной интереса Nvidia к приобретению британской ARM.

Под «законом Хуанга» следует понимать заявление Дженсена Хуанга о том, что прогресс в сфере GPU идет более высокими темпами, нежели в сегменте обычных центральных процессоров. Свое заявление Дженсен Хуанг сделал еще в 2018 г.

«Закон Мура» – это эмпирическое правило, сформулированное одним из основателей компании Intel Гордоном Муром (Gordon Moore) еще в 1968 г. Мур заметил, что количество транзисторов на единицу площади полупроводникового кристалла удваивается каждые полтора или два года. Согласно «закону Хуанга», производительность систем с компонентами Nvidia демонстрировала более чем двукратный прирост производительности буквально каждый год.

Доказательство «закона Хуанга»

Стоит отметить, что сам Дженсен Хуанг свое наблюдение «законом» не называл. За него это сделал Билл Далли (Bill Dally), главный научный сотрудник и старший вице-президент по исследованиям Nvidia. Он добавил, что графические процессоры Nvidia образца мая 2020 г. в сравнении с чипами, доступными на ноябрь 2012 г. демонстрируют в 317 раз более высокую производительность в вычислениях, связанных с искусственным интеллектом (ИИ).

Дженсен Хуанг, глава Nvidia

Наблюдение Хуанга получило подтверждение еще до того, как Билл Далли сделал его «законом». Как пишет Forbes. В апреле 2018 г. был осуществлен эксперимент задачами для ИИ AlexNet. На выполнение одного и того же набора этих задач системе на базе двух видеочипов Nvidia GTX 580 потребовалось шесть дней. В то же время современный сервер DGX-2 AI справился с тем же объемом работ всего за 18 минут или в 500 раз быстрее.

Но тут стоит обратить внимание на то, что в данном сервере используется массив из 16 графических процессоров Nvidia Tesla V100 с суммарным объемом видеопамяти 512 ГБ. Оппонент DXG-2 AI включал в себя лишь два чипа GTX 580, премьера которых состоялась в IV квартале 2010 г., 7,5 года назад на момент проведения эксперимента.

«Закона» надолго не хватит

«Закон Хуанга», по мнению ряда экспертов, не сможет продержаться столь же долго, сколько и «закон Мура». К примеру, вице-президент ARM по маркетингу Стив Родди (Steve Roddy) уверен, наблюдение главы Nvidia полностью исчерпает себя всего за десять лет.

Закон Гордона Мура в последние годы постепенно теряет свою актуальность

В то же время, говорит Родди, этого времени с лихвой хватит для достижения значительного прогресса в развитии систем искусственного интеллекта.

Как «закон Хуанга» связан с покупкой ARM

По данным WSJ, в последние годы Nvidia переключилась на разработку универсальных графических процессоров, способных одновременно решать несколько независимых задач. В частности, такие чипы более эффективны на фоне классических центральных процессоров в обработке данных, связанных с работой искусственного интеллекта.

Рост производительности чипов Nvidia за последние восемь лет

Это достигается за счет большего числа ядер в GPU, что и дает возможность работать большим количеством одновременных потоков данных. Но, несмотря на все свои преимущества перед обычными CPU, графические процессоры имеют свои ограничения, в особенности в плане потребления энергии.

5 простых шагов: как ИТ-компании получить грант

Поддержка ИТ-отрасли

WSJ пишет, что Nvidia хочет приобрести ARM, разработчика архитектур мобильных процессоров, как раз для обхода этих ограничений. Использование активов ARM позволит ей ускорить прогресс в сфере ИИ за счет периферийных вычислений. К примеру, определенная часть критически важных для общей производительности системы операций будет выполняться непосредственно на конечном устройстве, без предварительной передачи на сервер. Вместе с развитой серверной экосистемой подобное решение даст Nvidia шанс в значительной мере продвинуться в разработке новых областей использования искусственного интеллекта.

Покупка ARM как разработчика центральных процессоров позволит соблюсти баланс производительности всей системы, в которой установлены ее графические чипы. Так, если GPU развиваются быстрее центральных процессоров, то последние окажутся «слабым звеном», снижающим общую быстроту работы. Наработки ARM потенциально могут решить этот вопрос.

Как ARM оказалась в руках Nvidia

О переходе ARM в собственность Nvidia стало известно в середине сентября 2020 г. Nvidia стремилась договориться не с самой ARM, а с холдингом SoftBank, купившим британскую ИТ-компанию в июле 2016 г. за 24,3 млрд фунтов стерлингов или 3,3 трлн иен (около $32,2 млрд по курсу на момент совершения сделки).

Сумма покупки составит $40 млрд. Часть этой суммы Nvidia передаст холдингу в виде своих акций ($21,5 млрд), а часть – ($12 млрд) в виде наличных, в том числе $2 млрд на момент заключения сделки с SoftBank. Далее, японский холдинг может получить дополнительные платежи в размере до $5 млрд наличными или акциями с учетом будущей прибыли ARM. Оставшиеся $1,5 млрд Nvidia выплатит сотрудникам ARM в качестве дополнительного обязательства.

Алексей Павлов, Ростелеком-Солар: Сейчас происходит трансформация устоявшихся представлений об ИБ как о строго внутренней функции

Безопасность

Сделка между ARM и Nvidia быстро получила множество противников. Свое недовольство ею высказал, в частности, соучредитель ARM – британский бизнесмен Герман Хаузер (Hermann Hauser). Он заявил, что Nvidia – не самый подходящий владелец для ARM, и добавил, что такая сделка неминуемо приведет к катастрофе в отрасли.

17 сентября 2020 г. сделка возмутила членов Unite, крупнейшего британского профсоюза. По их мнению, она может привести к закрытию тысяч рабочих мест в стране. Их мнение разделяют крупные британские политики, в том числе Эдвард Милибэнд (Edward Miliband), теневой министр предпринимательства, энергетики и промышленности страны.

• Лучшие тарифы на выделенные серверы Dedicated на ИТ-маркетплейсе Market.CNews

Эльяс Касми

Мы не готовы к отмене закона Мура

Вычисления

Он способствовал процветанию последних 50 лет. Но конец уже близок.

By

• Страница архива Дэвида Ротмана

24 февраля 2020 г.

Иллюстрация закона Мура технологический прогноз последних полувека. Когда это оказалось правильным в 19В 75 году он изменил то, что стало известно как закон Мура, на удвоение числа транзисторов на кристалле каждые два года.

С тех пор его предсказания определили траекторию развития технологий и, во многом, самого прогресса.

Аргумент Мура был экономическим. Интегральные схемы с несколькими транзисторами и другими электронными устройствами, соединенными алюминиевыми металлическими линиями на крошечном квадрате кремниевой пластины, были изобретены несколькими годами ранее Робертом Нойсом из Fairchild Semiconductor. Мур, директор компании по исследованиям и разработкам, понял, как он писал в 1919 г.65, что в этих новых интегральных схемах «стоимость компонента почти обратно пропорциональна количеству компонентов». Это была прекрасная сделка — теоретически, чем больше транзисторов вы добавляли, тем дешевле становился каждый. Мур также видел, что есть много возможностей для инженерных достижений, позволяющих увеличить количество транзисторов, которые вы можете недорого и надежно установить на чип.

Вскоре эти более дешевые и мощные чипы станут тем, что экономисты любят называть технологией общего назначения — настолько фундаментальной, что она порождает множество других инноваций и достижений во многих отраслях. Несколько лет назад ведущие экономисты считали, что информационные технологии, ставшие возможными благодаря интегральным схемам, обеспечили треть роста производительности труда в США с 19 века.74. Почти каждая интересующая нас технология, от смартфонов до дешевых ноутбуков и GPS, является прямым отражением предсказания Мура. Это также способствовало сегодняшним прорывам в области искусственного интеллекта и генетической медицины, дав методам машинного обучения возможность пережевывать огромные объемы данных для поиска ответов.

Но как простой прогноз, основанный на экстраполяции графика количества транзисторов по годам — графика, который в то время имел лишь несколько точек данных — смог определить полувековой прогресс? Отчасти, по крайней мере, потому, что так решила полупроводниковая промышленность.

Журнал Electronics Magazine за апрель 1965 года, в котором появилась статья Мура.

Wikimedia

Мур писал, что «впихивание большего количества компонентов в интегральные схемы» — заголовок его статьи 1965 года — «приведет к таким чудесам, как домашние компьютеры — или, по крайней мере, терминалы, подключенные к центральному компьютеру — автоматическое управление для автомобилей и персональные компьютеры». переносное оборудование связи». Другими словами, придерживайтесь его дорожной карты, заключающейся в том, чтобы втиснуть все больше транзисторов в микросхемы, и это приведет вас к земле обетованной. И в последующие десятилетия бурно развивающаяся промышленность, правительство и армии академических и промышленных исследователей вкладывали деньги и время в соблюдение закона Мура, создавая самосбывающееся пророчество, которое со сверхъестественной точностью поддерживало прогресс. Хотя в последние годы темпы прогресса снизились, сегодня самые передовые чипы содержат почти 50 миллиардов транзисторов.

Каждый год, начиная с 2001 года, MIT Technology Review выбирает 10 самых важных прорывных технологий года. Это список технологий, которые почти без исключения возможны только благодаря достижениям в области вычислений, описанным законом Мура.

Для некоторых элементов списка этого года связь очевидна: потребительские устройства, в том числе часы и телефоны, оснащенные искусственным интеллектом; атрибуция изменения климата стала возможной благодаря улучшенному компьютерному моделированию и данным, собранным из всемирных систем мониторинга атмосферы; и дешевые спутники размером с пинту. Другие в списке, в том числе квантовое превосходство, молекулы, открытые с помощью ИИ, и даже омолаживающие средства и гиперперсонализированные лекарства, в значительной степени связаны с вычислительной мощностью, доступной исследователям.

Но что происходит, когда действие закона Мура неизбежно заканчивается? Или что, если, как некоторые подозревают, он уже умер, и мы уже работаем на выхлопных газах величайшего технологического двигателя нашего времени?

RIP

^» Все кончено. В этом году это стало совершенно ясно», — говорит Чарльз Лейзерсон, ученый-компьютерщик из Массачусетского технологического института и пионер параллельных вычислений, при которых несколько вычислений выполняются одновременно. Новейший завод Intel, предназначенный для создания чипов с минимальными размерами элементов 10 нанометров, был сильно задержан, и чипы были доставлены в 2019 году., через пять лет после чипов предыдущего поколения с 14-нанометровыми характеристиками. Закон Мура, говорит Лейзерсон, всегда касался скорости прогресса, и «мы больше не находимся на этой скорости». В последние годы многие другие видные ученые-компьютерщики также объявили закон Мура мертвым. В начале 2019 года генеральный директор крупного производителя чипов Nvidia согласился.

По правде говоря, это был скорее постепенный упадок, чем внезапная смерть. На протяжении десятилетий некоторые, в том числе временами сам Мур, беспокоились о том, что конец близок, поскольку становится все труднее делать транзисторы все меньше и меньше. В 1999, исследователь Intel обеспокоен тем, что цель отрасли по созданию транзисторов размером менее 100 нанометров к 2005 году столкнулась с фундаментальными физическими проблемами, «не имеющими известных решений», таких как квантовые эффекты электронов, блуждающих там, где их быть не должно.

В течение многих лет производителям чипов удавалось обходить эти физические препятствия. Были введены новые конструкции транзисторов, чтобы лучше задерживать электроны. Новые методы литографии с использованием экстремального ультрафиолетового излучения были изобретены, когда длины волн видимого света были слишком толстыми, чтобы точно вырезать детали кремния размером всего в несколько десятков нанометров. Но прогресс становился все дороже. Экономисты из Стэнфорда и Массачусетского технологического института подсчитали, что количество исследований, направленных на поддержку закона Мура, увеличилось в 18 раз по сравнению с 19 годом.71.

Точно так же фабрики, производящие самые передовые чипы, становятся непомерно дорогими. Стоимость фабрики растет примерно на 13% в год и, как ожидается, к 2022 году достигнет 16 миллиардов долларов или более. с восьми в 2010 г. и 25 в 2002 г.

Поиск преемников современных кремниевых чипов займет годы исследований. Если вы беспокоитесь о том, что заменит закон Мура, пора паниковать.

Тем не менее, Intel — один из этих трех производителей чипов — не ожидает похорон закона Мура в ближайшее время. Джим Келлер, который в 2018 году занял пост главы Intel по разработке кремниевых микросхем, — это человек, которому поручено поддерживать его жизнь. Он возглавляет команду из примерно 8000 инженеров по аппаратному обеспечению и разработчиков микросхем в Intel. По его словам, когда он присоединился к компании, многие ожидали конца закона Мура. Если они были правы, вспоминает он, думая, что «это тормоз», и, возможно, он сделал «действительно плохой карьерный шаг».

Но Келлер нашел широкие технические возможности для развития. Он указывает, что, вероятно, существует более сотни переменных, участвующих в поддержании закона Мура, каждая из которых дает разные преимущества и сталкивается со своими ограничениями. Это означает, что есть много способов удвоить количество устройств на кристалле — такие инновации, как трехмерная архитектура и новые конструкции транзисторов.

В эти дни Келлер звучит оптимистично. Он говорит, что слышал о конце закона Мура на протяжении всей своей карьеры. Через некоторое время он «решил не беспокоиться об этом». Он говорит, что в ближайшие 10 лет Intel идет в ногу со временем, и он с радостью посчитает за вас: 65 миллиардов (количество транзисторов) умножить на 32 (если плотность микросхем удваивается каждые два года) — это 2 триллиона транзисторов. «Это 30-кратное повышение производительности», — говорит он, добавляя, что если разработчики программного обеспечения будут умными, мы могли бы получить чипы, которые в сто раз быстрее, через 10 лет.

Тем не менее, даже если Intel и другие оставшиеся производители чипов смогут выжать еще несколько поколений еще более продвинутых микрочипов, дни, когда вы могли надежно рассчитывать на более быстрые и дешевые чипы каждые пару лет, явно прошли. Однако это не означает конец вычислительного прогресса.

Время паниковать

Нил Томпсон — экономист, но его офис находится в CSAIL, обширном центре искусственного интеллекта и вычислительной техники Массачусетского технологического института, в окружении робототехников и ученых-компьютерщиков, включая его сотрудника Лейзерсона. В новой статье они документируют достаточно возможностей для повышения вычислительной производительности за счет улучшения программного обеспечения, алгоритмов и специализированной архитектуры микросхем.

Одна из возможностей заключается в сокращении так называемого раздувания программного обеспечения, чтобы выжать максимум из существующих чипов. Когда всегда можно было рассчитывать на то, что чипы станут быстрее и мощнее, программистам не нужно было сильно беспокоиться о написании более эффективного кода. И им часто не удавалось в полной мере воспользоваться изменениями в аппаратной архитектуре, такими как многоядерность или процессоры, наблюдаемые в современных чипах.

Томпсон и его коллеги продемонстрировали, что они могут ускорить расчеты, требующие больших вычислительных ресурсов, примерно в 47 раз быстрее, просто переключившись с Python, популярного языка программирования общего назначения, на более эффективный C. Это потому, что C, хотя и требует больше работы от программиста, значительно сокращает необходимое количество операций, заставляя программу работать намного быстрее. Дальнейшая адаптация кода для использования всех преимуществ чипа с 18 вычислительными ядрами еще больше ускорила процесс. Всего за 0,41 секунды исследователи получили результат, на который с кодом Python ушло семь часов.

Звучит как хорошая новость для продолжающегося прогресса, но Томпсон беспокоится, что это также свидетельствует об упадке компьютеров как технологии общего назначения. Вместо того, чтобы «поднимать все лодки», как это делает закон Мура, предлагая все более быстрые и дешевые чипы, которые были повсеместно доступны, достижения в программном обеспечении и специализированной архитектуре теперь начнут выборочно нацеливаться на конкретные проблемы и возможности для бизнеса, отдавая предпочтение тем, у кого достаточно денег и ресурсов. .

Действительно, переход на чипы, предназначенные для конкретных приложений, особенно в области искусственного интеллекта, идет полным ходом. Глубокое обучение и другие приложения ИИ все больше полагаются на графические процессоры (GPU), адаптированные из игр, которые могут выполнять параллельные операции, в то время как такие компании, как Google, Microsoft и Baidu, разрабатывают чипы ИИ для своих конкретных нужд. По словам Томпсона, искусственный интеллект, в частности глубокое обучение, требует огромных вычислительных мощностей, а специализированные чипы могут значительно повысить его производительность.

Но компромисс заключается в том, что специализированные чипы менее универсальны, чем традиционные процессоры. Томпсон обеспокоен тем, что чипы для более общих вычислений становятся заводью, замедляя «общие темпы совершенствования компьютеров», как он пишет в готовящейся к публикации статье «Упадок компьютеров как технологии общего назначения».

В какой-то момент, по словам Эрики Фукс, профессора инженерии и государственной политики в Университете Карнеги-Меллона, те, кто разрабатывает ИИ и другие приложения, упустят снижение затрат и повышение производительности, обеспечиваемые законом Мура. «Возможно, через 10 или 30 лет — никто точно не знает, когда — вам понадобится устройство с такой дополнительной вычислительной мощностью», — говорит она.

Проблема, по словам Фукса, заключается в том, что преемники сегодняшних чипов общего назначения неизвестны, и для их создания потребуются годы фундаментальных исследований и разработок. Если вы беспокоитесь о том, что заменит закон Мура, предлагает она, «момент для паники настал сейчас». По ее словам, есть «действительно умные люди в области ИИ, которые не знают об аппаратных ограничениях, с которыми сталкивается долгосрочный прогресс в области вычислений». Более того, говорит она, поскольку чипы для конкретных приложений оказываются чрезвычайно прибыльными, мало стимулов для инвестиций в новые логические устройства и способы выполнения вычислений.

Разыскивается: план Маршалла для чипов

В 2018 году Фукс и ее коллеги из CMU Хасан Хан и Дэвид Хауншелл написали статью, в которой прослеживается история закона Мура и определяются изменения, связанные с сегодняшним отсутствием сотрудничества между промышленностью и правительством, которое так много способствовало прогресс в предыдущие десятилетия. Они утверждали, что «расщепление технологических траекторий и краткосрочная частная прибыльность многих из этих новых осколков» означает, что нам необходимо значительно увеличить государственные инвестиции в поиск следующих великих компьютерных технологий.

Если экономисты правы и большая часть роста в 1990-х и начале 2000-х была результатом микрочипов, и если, как предполагают некоторые, вялый рост производительности, начавшийся в середине 2000-х, отражает замедление вычислительного прогресса, тогда По словам Томпсона, «из этого следует, что вы должны инвестировать огромные суммы денег, чтобы найти технологию-преемницу. Мы этого не делаем. И это провал государственной политики».

Нет никакой гарантии, что такие вложения окупятся. Квантовые вычисления, транзисторы из углеродных нанотрубок и даже спинтроника — заманчивые возможности, но ни одна из них не является очевидной заменой тому обещанию, которое Гордон Мур впервые увидел в простой интегральной схеме. Однако сейчас нам нужны инвестиции в исследования, чтобы выяснить это. Потому что одно предсказание почти наверняка сбудется: нам всегда будет хотеться большей вычислительной мощности.

Дэвид Ротман

Выпуск прогнозов

Эта статья была частью нашего выпуска за март/апрель 2020 года.

Изучить тему

Глубокое погружение

Компьютеры

Оставайтесь на связи

Иллюстрация Роуз Вонг

Узнайте о специальных предложениях, главных новостях,
предстоящие события и многое другое.

Введите адрес электронной почты

Политика конфиденциальности

Спасибо за отправку вашего электронного письма!

Ознакомьтесь с другими информационными бюллетенями

Похоже, что-то пошло не так.

У нас возникли проблемы с сохранением ваших настроек.
Попробуйте обновить эту страницу и обновить их один раз
больше времени. Если вы продолжаете получать это сообщение,
свяжитесь с нами по адресу
[email protected] со списком информационных бюллетеней, которые вы хотели бы получать.

Закон Мура мертв. Что теперь?

В 1965 году Гордон Мур заметил, что количество транзисторов в плотной интегральной схеме будет удваиваться каждые 18 месяцев (позже он увеличил это число до двух лет), тем самым увеличивая вычислительную мощность. В 19В 68 году Мур стал соучредителем Intel вместе с Робертом Нойсом, и его наблюдения стали движущей силой успеха Intel с полупроводниковыми чипами. Тот факт, что закон Мура просуществовал более 50 лет в качестве руководства для инноваций, удивил самого Мура, и в интервью 2015 года он описывает пару потенциальных препятствий, связанных с дальнейшей миниатюризацией: скорость света, атомная природа материалов и растущие затраты. .

Тем не менее, технологи усвоили закон Мура и привыкли верить, что скорость компьютера удваивается каждые 18 месяцев, как Мур наблюдал более 50 лет назад, и до недавнего времени это было правдой. Однако закон Мура устаревает. Почему? И какие у нас есть альтернативы?

Что такое закон Мура?

Закон Мура — это наблюдение, согласно которому количество транзисторов в плотной интегральной схеме удваивается примерно каждые два года.

Еще от Intel’s Front LinesМне не удалось приобрести Cisco. Им было лучше без нас.

 

Закон Мура и микропроцессор

Сначала немного предыстории: ЦП (центральный процессор) выполняет основные арифметические операции. Микропроцессор включает в себя функции ЦП на одной интегральной схеме, которая сама состоит из транзисторов. В настоящее время ЦП представляет собой микропроцессор (состоящий из одной схемы) с миллиардами транзисторов. Например, у Xbox One 5 миллиардов.

Первый микропроцессор Intel, Intel 4004, имел 2300 транзисторов размером 10 мкм каждый. По состоянию на 2019 год размер одного транзистора на массовом рынке составляет в среднем 14 нанометров (нм), а в 2018 году на рынок вышло множество 10-нм моделей. Intel удалось разместить более 100 миллионов транзисторов на каждом квадратном миллиметре. Самые маленькие транзисторы достигают размера 1 нм. Это не становится намного меньше, чем это.

Подробнее о законе Мура

 

Угрозы закону Мура и ограничения для инноваций

Атомный масштаб и стремительный рост затрат

Скорость света конечна, постоянна и обеспечивает естественное ограничение на количество вычислений, которые может выполнить один транзистор. В конце концов, информация не может передаваться быстрее скорости света. В настоящее время биты моделируются электронами, движущимися через транзисторы, поэтому скорость вычислений ограничена скоростью электрона, движущегося через материю. Провода и транзисторы характеризуются емкостью С (емкость запасать электроны) и сопротивлением R (насколько они сопротивляются протеканию тока). С миниатюризацией R увеличивается, а C уменьшается, и становится сложнее выполнять правильные вычисления.

Продолжая миниатюризировать чипы, мы, несомненно, столкнемся с принципом неопределенности Гейзенберга, который ограничивает точность на квантовом уровне, ограничивая тем самым наши вычислительные возможности. Джеймс Р. Пауэлл подсчитал, что только из-за принципа неопределенности закон Мура устареет к 2036 году9.0003

Но, возможно, мы уже там. Роберт Колвелл, директор отдела микросистемных технологий Агентства перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США, использует 2020 год и 7 нм в качестве последнего узла техпроцесса. «На самом деле, я ожидаю, что отрасль приложит все усилия, чтобы перейти к 5 нм, даже если 5 нм не дает большого преимущества перед 7 (нм), и это отодвигает самый ранний конец на 2022 год. Я думаю, что конец проходит прямо вокруг этих узлов».

Еще одним фактором, который медленно разрушает закон Мура, являются растущие затраты, связанные с энергией, охлаждением и производством. Создание новых процессоров или графических процессоров (графических процессоров) может стоить дорого. Стоимость производства нового 10-нм чипа составляет около 170 миллионов долларов, почти 300 миллионов долларов для 7-нм чипа и более 500 миллионов долларов для 5-нм чипа. Эти цифры могут расти только с некоторыми специализированными чипами. Например, NVidia потратила более 2 миллиардов долларов на исследования и разработки для создания графического процессора, предназначенного для ускорения ИИ.

Говоря о чипах… Как нехватка полупроводников может повлиять на вашу деятельность

 

Будущее вычислений

Квантовые вычисления

Принимая во внимание все эти факторы, необходимо искать альтернативные способы вычислений помимо электронов и транзисторов из силикона.

Одной из альтернатив, которая продолжает набирать обороты, являются квантовые вычисления. Квантовые компьютеры основаны на кубитах (квантовых битах) и используют квантовые эффекты, такие как суперпозиция и запутанность, в своих интересах, тем самым преодолевая проблемы миниатюризации классических вычислений. Пока рано прогнозировать, когда они получат широкое распространение, но уже есть интересные примеры их использования в бизнесе. Наиболее насущной проблемой для квантовых вычислений является масштабирование квантовых компьютеров с десятков кубитов до тысяч и миллионов кубитов.

Узнайте у эксперта по встроенным квантовым вычислениям, как писать псевдокод

Специализированная архитектура

Другой подход — это специализированная архитектура, настроенная на определенные алгоритмы. Эта область очень быстро растет благодаря большому спросу со стороны машинного обучения. Графические процессоры уже более десяти лет используются для обучения ИИ. В последние годы Google представила TPU (блоки тензорной обработки) для улучшения ИИ, и сейчас более 50 компаний производят чипы ИИ, в том числе: Graphcore, Habana или Horizon Robotics, а также большинство ведущих технологических компаний.

FPGA

На практике FPGA (программируемые пользователем вентильные матрицы) означают, что часть оборудования может быть запрограммирована после производственного процесса. FPGA были впервые произведены Seiko в 1985 году, но различное перепрограммируемое оборудование можно проследить до 1960-х годов. В последнее время FPGA входят в моду, особенно в связи с их использованием в центрах обработки данных как Intel, так и Microsoft. Microsoft также использовала FPGA для ускорения поиска Bing. Концепцией, аналогичной FPGA, является ASIC, интегральная схема для конкретного приложения. В последнее время они были чрезвычайно популярны среди майнинга криптовалюты.

Еще от Przemek ChojeckiA Руководство для начинающих по NFT и Cryptoart

Спинтроника, оптические вычисления и многое другое

Еще одна альтернатива классическим вычислениям — заменить кремний или электроны чем-то другим. Использование спина электронов вместо их заряда порождает спинтронику, электронику, основанную на спинах. Широкое использование спинтроники все еще находится на стадии исследований, а моделей для массового рынка нет. Ученые также в настоящее время исследуют оптические вычисления  — или используют свет для выполнения вычислений. Однако на пути создания промышленного оптического компьютера все еще существует множество препятствий.

Наконец, мы наблюдаем увеличение числа экспериментов с некремниевыми материалами. Составные полупроводники объединяют два или более элемента из таблицы Менделеева, таких как галлий и азот. Различные исследовательские лаборатории также тестируют транзисторы, сделанные из кремния-германия или графена. И последнее, но не менее важное: некоторые исследователи изучают биологические вычисления, используя клетки или ДНК в качестве интегральных схем, но это еще далеко от любого промышленного использования.

Чтобы выйти за пределы закона Мура, нам нужно выйти за пределы классических вычислений с электронами и кремнием и вступить в эру некремниевых компьютеров. Хорошая новость заключается в том, что существует множество вариантов, от квантовых вычислений до чудесных материалов, таких как графен, до оптических вычислений и специализированных чипов. Каким бы ни был путь вперед, будущее вычислений определенно захватывающее! Покойся с миром, закон Мура.

Intel сообщает, что закон Мура все еще действует. Nvidia говорит, что это закончилось.

• Генеральный директор Intel Пэт Гелсингер заявил во вторник на презентации компании, что закон Мура «жив и здоров».
• Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг заявил на прошлой неделе, что Закон Мура закончился.
• Intel взяла на себя обязательство продолжать производство некоторых своих чипов, в то время как Nvidia полностью полагается на сторонние литейные производства.

Патрик Гелсингер, генеральный директор Intel, на ВЭФ в Давосе, Швейцария, 23 мая. 2022.

Адам Галица | CNBC

Две наиболее важные американские полупроводниковые компании расходятся во мнениях относительно темпов развития микросхем и применимости закона Мура.

Генеральный директор Intel Пэт Гелсингер заявил во вторник на мероприятии, посвященном запуску компании, что закон Мура, эмпирическое правило основателя Intel, восходящее к 1960-м годам, «жив и здоров». Теория, выдвинутая Гордоном Муром, подразумевает, что чипы будут продолжать становиться быстрее и дешевле с предсказуемой скоростью.

Nvidia, стоимость которой сейчас примерно в три раза выше, чем у Intel, проповедует совсем другое. Соучредитель и генеральный директор Дженсен Хуанг заявил на прошлой неделе, что закон Мура закончился.

«Метод использования транзисторов грубой силы и достижения закона Мура в значительной степени исчерпали себя», — сказал Хуанг инвесторам после представления новых продуктов.

Расхождение подчеркивает резкий контраст между Intel и другими американскими полупроводниковыми компаниями. Intel взяла на себя обязательство продолжать производство некоторых своих чипов, в то время как Nvidia и другие компании в основном полагаются на сторонние литейные производства за пределами США. повышение вычислительной мощности. Чтобы увеличить количество транзисторов на чипе, их нужно сделать меньше, что требует достижений в технологии производства.

В течение многих лет Intel была лидером в области технологий производства полупроводников и неизменно производила микросхемы с транзисторами с самой высокой плотностью размещения в мире. Но в последние годы Intel обогнали Taiwan Semiconductor Manufacturing Company и Samsung, которые в настоящее время могут производить процессоры с 5-нанометровыми транзисторами, в то время как Intel по-прежнему застряла на 10-нанометровых и 7-нанометровых технологиях.

Одна из основных корпоративных целей Intel при Гелсингере — вернуться к «лидерству по производительности», что означает, что ее чипы должны быть такими же быстрыми и эффективными, как чипы, изготовленные конкурентами на сторонних заводах. Intel хочет увеличить производство пяти «узлов» или пяти размеров транзисторов за четыре года, чтобы наверстать упущенное, в то время как введение нового узла с меньшими транзисторами исторически занимает два года.

Intel необходимо, чтобы закон Мура сохранялся, потому что компания все еще активно пытается втиснуть больше транзисторов в один чип.

Но размер имеет свои ограничения, потому что в какой-то момент транзисторы становятся настолько маленькими, что сталкиваются с физической проблемой. Во вторник Гелсингер назвал это «днем расплаты».

Гелсингер сказал, что Intel работает над производственными достижениями, такими как новые методы литографии и архитектура RibbonFET, которые позволят компании продолжать втискивать больше транзисторов в каждый чип, даже если они станут достаточно маленькими, чтобы их можно было измерять в ангстремах или единице, равной одна стомиллионная доля сантиметра.

«С сегодняшнего дня мы рассчитываем получить около 100 миллиардов транзисторов в одном корпусе. К концу десятилетия триллион транзисторов в одном корпусе, — сказал Гелсингер, — мы идем по графику».

Новейшие процессоры Nvidia производятся компанией TSMC, которая в настоящее время обладает самыми передовыми технологиями производства полупроводников и является крупнейшим в мире производителем микросхем. Nvidia разрабатывает чипы, но меньше заботится о производстве.

В отличие от закона Мура, ответом Nvidia на инженерную задачу создания транзисторов меньшего размера является концепция, которую Хуанг называет «ускоренными вычислениями». По его мнению, интенсивные приложения, такие как искусственный интеллект, могут работать на конкретном процессоре, который справляется с ними лучше всего, а именно на графическом процессоре, разработанном Nvidia. Другими словами, в специализации Intel меньше нужды.

«В будущем возможности для продолжения движения по кривой «цена-производительность» закона Мура закончились, — сказал Хуанг. «Поэтому, если вы хотите иметь возможность выполнять крупномасштабные вычисления и делать это экономически эффективным способом, после 15 лет — почти 20 лет — стремления к ускоренным вычислениям, я думаю, что в очень широком смысле это почти общепринятое мнение, что ускоренные вычисления — это действительно путь вперед».

Intel против Nvidia

Intel анонсировала новые чипы и программное обеспечение во вторник, пытаясь оправиться от многолетнего снижения производительности и прибыли.