晶体管小型化到达极限 谁将替代摩尔定律?

摩尔定律将失效,下一步该怎么走?

       晶体管小型化到达极限

  1965年,英特尔联合创始人戈登·摩尔(Gordon Moore)预测,可以安装在计算机芯片上的晶体管数量将成倍增长,并且每两年翻一番。半个世纪以来,摩尔定律一直存在:计算机变得更小、更快、更便宜、更高效,使得个人电脑、智能手机、高速互联网等在全球范围内迅速普及。

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  这种小型化的趋势导致了今天的硅芯片几乎有着难以想象的小电路。晶体管是实现计算机微处理器的微型开关,体积非常小,1000个晶体管端对端排列的宽度不超过一根头发。长期以来,晶体管越小,开关速度就越快。

  但是今天,我们正在接近小型晶体管的极限。因此,在过去的十年中,研究人员一直在努力寻找其他提高性能的方法,以便计算机行业能够继续创新。

  在我们等待量子、碳纳米管或光子学等新计算技术成熟(这可能需要一段时间)的同时,随着摩尔定律的终结,还需要其他方法来获得性能。在最近发表在《科学》杂志上的一篇文章中,一个CSAIL团队指出了三个需要优先考虑的关键领域:更好的软件、新算法和更简化的硬件。

  麻省理工学院电子工程与计算机科学系(EECS)的高级作者Charles E. Leiserson教授说,小型化带来的性能好处是如此之大,以至于数十年来,程序员能够优先考虑使代码编写更容易而不是使代码本身运行得更快。这种趋势带来的低效率是可以接受的,因为更快的计算机芯片始终能够弥补这一不足。

  但如今,要想在机器学习、机器人技术和虚拟现实等领域取得进一步的进展,将需要大量的计算能力,而微型化已经无法提供这种能力。如果我们想充分利用这些技术的潜力,就必须改变我们的计算方法。

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作者对计算的三个领域:软件、算法和硬件体系结构提出了建议。

  不再有摩尔 提高计算能力将是唯一出路

  作者对计算的三个领域:软件、算法和硬件体系结构提出了建议。

  首先,在软件方面,程序员以前对生产率的优先排序超过了性能的优先排序,导致了诸如“减少”之类的问题策略:将处理问题A的代码用于解决问题B。例如,如果有人必须创建一个系统来识别是或否语音命令,但不想编写一个全新的自定义程序,他们可以采用一个现有的程序,识别范围广泛的单词,并对其进行调整,使其只对是或否的答案作出响应。

  虽然这种方法减少了编码时间,但它所产生的低效率很快就加剧了:如果一次缩减的效率是自定义解决方案的80%,然后再添加20层缩减,那么代码的效率最终将比原来低100倍。

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  1985年至2015年微处理器的SPECint(主要是串行)性能、SPECint速率(并行)性能和时钟频率缩放,1985年标准化为Intel 80386 DX微处理器。学分:麻省理工学院

  Leiserson说:“随着硬件改进速度的放缓,程序员不得不重新考虑这些策略。如果我们想继续获得我们已经习惯的速度,我们就不能继续像往常一样去做如此投机取巧的事情。”

  相反,现在研究人员应该推荐类似代码并行化的技术。许多现有的软件都是使用古老的假设设计的,即处理器一次只能执行一个操作。但近年来,多核技术使复杂的任务以更快、更节能的方式完成了数千倍。

  赖斯大学计算工程教授Moshe Vardi表示:“由于摩尔定律不会让我们在芯片上提高性能,我们将不得不以艰难的方式来实现性能。这是计算机研究的大好机会,[MIT CSAIL]报告为此类研究提供了一个路线图。”

  其次,对于算法,该团队提出了一种三管齐下的方法,包括探索新的问题领域,解决算法如何扩展的问题,并对其进行裁剪,以便更好地利用现代硬件。

  第三,在硬件体系结构方面,该团队主张硬件要简化,这样就可以用更少的晶体管和更少的硅来解决问题。优化方法包括使用更简单的处理器和创建针对特定应用程序定制的硬件,例如图形处理单元(GPU)是为计算机图形定制的。

  Vardi说:“为特定领域定制的硬件可以更高效,使用的晶体管更少,使应用程序运行速度提高数十到数百倍。更普遍地说,硬件优化将进一步鼓励并行编程,创造额外的芯片区,用于更多可以并行工作的电路。”

  虽然这些方法可能是前进的最佳途径,但研究人员说,这并不总是一条容易的道路。使用这种技术的组织在投入大量的工程时间之前可能不知道他们的努力的好处。另外,提速并不像摩尔定律那样一致:一开始提速可能是戏剧性的,然后需要大量的努力来进行较小的改进。

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  当前,已经有一些公司开始往这方面努力了。

  Leiserson表示,对于谷歌和亚马逊这样的科技巨头来说,他们庞大的数据中心规模意味着即使是软件性能的微小改进也能带来巨大的财务回报。不过,尽管这些公司可能是领头羊,但其他许多公司要想保持竞争力,就需要认真对待这些问题。要改善团队确定的领域,还需要建立基础设施和劳动力,使之成为可能。

  性能增长将需要新的工具、编程语言和硬件,以促进更多更好的性能工程,这也意味着计算机科学家能够更好地了解我们如何使软件、算法和硬件协同工作,而不是将它们放在不同的筒仓中。

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