圖片來源：pixabay

現(xiàn)在我們都離不開計(jì)算機(jī)和手機(jī)，我們也可以感覺到，年年都會(huì)推出新計(jì)算機(jī)和手機(jī)，效能也都年年增加，這幕后的重要推手就是摩爾定律，計(jì)算科技也因此改變了世界的面貌。然而，當(dāng)摩爾定律達(dá)到極限時(shí)，計(jì)算科技是否會(huì)停滯，我們又該如何面對(duì)?臺(tái)灣大學(xué)資工系教授洪士灝說：“這是危機(jī)也是轉(zhuǎn)機(jī)!”

摩爾定律如何改變世界

摩爾定律一般認(rèn)為是由英特爾創(chuàng)始人戈登.摩爾(Gordon Moore)最先提出，他預(yù)測(cè)半導(dǎo)體芯片上的晶體管數(shù)量，每年會(huì)增加一倍。目前普遍流行的說法則是，每18個(gè)月，晶體管數(shù)量會(huì)增加一倍。

由于每隔一年半，產(chǎn)量就會(huì)增加一倍，相當(dāng)于每隔一年半，成本就會(huì)降低五成，也就是說，平均每年可降低約三成多的成本。從經(jīng)濟(jì)層面來看，摩爾定律所帶來的成本效益極高。既然投資可以很快回收，許多廠商當(dāng)然也愿意花大錢投資下去，半導(dǎo)體業(yè)因此而蓬勃發(fā)展。

摩爾定律也提高了計(jì)算機(jī)的效能。晶體管越小，工作頻率就越高;晶體管愈多，就能同時(shí)做更多工作。兩者加乘之下，計(jì)算機(jī)效能就越來越好。然而，洪士灝說：“摩爾定律帶來了副作用，大家都偷懶!”程序不夠快沒關(guān)系，只要等一兩年，計(jì)算機(jī)就夠快了。由于不需要特殊化、異質(zhì)計(jì)算，所以只追求通用型設(shè)計(jì)，例如計(jì)算機(jī)都是x86，手機(jī)都是ARM架構(gòu)。

當(dāng)摩爾定律走到盡頭

2004年，摩爾定律開始出現(xiàn)問題，被一堵功耗墻(power wall)擋住了前進(jìn)的路。晶體管耗能會(huì)發(fā)熱，發(fā)熱總量可能會(huì)燒壞晶體管，所以不可能再增加工作頻率，也不能讓更多晶體管同時(shí)工作，單處理機(jī)的效能因而難以大幅增加。甚至有人認(rèn)為，摩爾定律實(shí)際上已經(jīng)終結(jié)。

另外，現(xiàn)今晶體管的尺寸已達(dá)納米級(jí)，相當(dāng)于原子的層級(jí)，技術(shù)門坎及研發(fā)成本都越來越高，已經(jīng)少有廠商愿意投入。目前能夠做7納米以下的廠商只剩三家：臺(tái)積電、英特爾、三星。

幸好2004年起，出現(xiàn)許多重量級(jí)應(yīng)用，像是云端計(jì)算與智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)與人工智能等。這些應(yīng)用背后的關(guān)鍵技術(shù)就是多核心的平行及分布式計(jì)算。既然單處理機(jī)無法更強(qiáng)大，那就只能倚多為勝，因而繞過功耗墻，善用平行及分布式計(jì)算技術(shù)，轉(zhuǎn)向發(fā)展多核心處理機(jī)。這也使得摩爾定律得以用其他面貌維持下去。

這些應(yīng)用需要大量的處理機(jī)才能發(fā)揮作用，而硬件也因?yàn)檫@些應(yīng)用軟件才有了新的發(fā)展，這代表軟硬件的共生結(jié)構(gòu)越來越緊密，軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)也變得格外重要。如果能根據(jù)應(yīng)用的特性來處理軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)，就能發(fā)揮更大的效能。以Alpha Go為例，早期還使用繪圖處理機(jī)(GPU) 來處理人工智能，到了2014年，Google開始研發(fā)TPU(Tensor Processing Unit)，比同時(shí)期的GPU快30倍、省電80倍。第二代Alpha Go使用了48個(gè)TPU，第三、四代則只用了四個(gè)新式TPU，還更快、更省電，可見軟硬件協(xié)同設(shè)計(jì)威力之強(qiáng)大。

摩爾定律遲早會(huì)走到盡頭，而在后摩爾定律的時(shí)代，需要的是軟硬件兼?zhèn)涞乃仞B(yǎng)和跨領(lǐng)域的團(tuán)隊(duì)合作。洪士灝認(rèn)為：“比起世界其他國(guó)家和地區(qū)，我們有不錯(cuò)的基礎(chǔ)”，值得大家努力發(fā)展。