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[導(dǎo)讀]隨著芯片的制程工藝進(jìn)入5nm時(shí)代,摩爾定律的極限時(shí)刻被提及,我們也能很明顯的感受的到,現(xiàn)階段芯片廠商對(duì)于全新制程工藝的研發(fā)。

隨著芯片的制程工藝進(jìn)入5nm時(shí)代,摩爾定律的極限時(shí)刻被提及,我們也能很明顯的感受的到,現(xiàn)階段芯片廠商對(duì)于全新制程工藝的研發(fā),已經(jīng)陷入了一定的困境當(dāng)中,技術(shù)突破的時(shí)間也被進(jìn)一步拉大,這一度讓我們相信,芯片的研發(fā)或許真的已經(jīng)達(dá)到了摩爾定律極限。

就在很多芯片廠商處于困惑之中時(shí),就在近日IBM宣布已經(jīng)成功研制了2nm的芯片,也成功打破了現(xiàn)階段的摩爾定律極限,芯片的技術(shù)迭代肯定會(huì)有上限,但至少不會(huì)是現(xiàn)在,芯片的技術(shù)研發(fā)還有著很大的進(jìn)步空間。

很多人可能會(huì)好奇,作為計(jì)算機(jī)企業(yè)的IBM,在很早之前就已經(jīng)出售了芯片研發(fā)部門,為何如今還會(huì)具備這樣的實(shí)力呢?其實(shí)真正的原因在于合作上,IBM選對(duì)了合作伙伴,三星以及AMD都是其合作伙伴。

雖然早早宣布退出芯片市場(chǎng),但I(xiàn)BM對(duì)于芯片技術(shù)的研發(fā)卻從未中斷,多年下來(lái)?yè)碛辛肆己玫幕A(chǔ)實(shí)力,配合上AMD以及三星先進(jìn)的技術(shù),在一眾優(yōu)秀企業(yè)的通力配合之下,終究完成了對(duì)于2nm芯片研發(fā)的壯舉。

半導(dǎo)體長(zhǎng)年按照大約2年性能翻倍的“摩爾定律”進(jìn)化。其原動(dòng)力是減小晶體管等的尺寸,以提高集成度的微細(xì)化技術(shù)。近年對(duì)于“摩爾定律”可行性的爭(zhēng)論在半導(dǎo)體業(yè)界時(shí)有發(fā)生,但半導(dǎo)體大廠英特爾仍是摩爾定律的堅(jiān)定支持者。

本周,在半導(dǎo)體行業(yè)會(huì)議IEDM 2022(2022年IEEE國(guó)際電子器件會(huì)議)上,英特爾發(fā)布多篇論文,包括2D材料、3D封裝技術(shù)、存儲(chǔ)器技術(shù)等多項(xiàng)技術(shù)進(jìn)展。該公司還表示,將在未來(lái)十年內(nèi)持續(xù)推進(jìn)摩爾定律,預(yù)計(jì)到2030年可實(shí)現(xiàn)在單個(gè)封裝中集成一萬(wàn)億個(gè)晶體管。

“目前我們可以在單個(gè)封裝放入1千億個(gè)晶體管,還有10倍需要增加?!?2月8日,英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)宋繼強(qiáng)在接受界面新聞等采訪中稱,他表示,從2023年到2030年,晶體管密度要在8年時(shí)間里翻10倍,即實(shí)現(xiàn)2的3次方的提升,是一個(gè)比較激進(jìn)的目標(biāo)。

同時(shí),目前半導(dǎo)體晶體管結(jié)構(gòu)正從FinFET(鰭式場(chǎng)效應(yīng)晶體管)向GAAFET(環(huán)繞柵極晶體管)架構(gòu)發(fā)展,相較于目前先進(jìn)制程所采用的FinFET(鰭式場(chǎng)效應(yīng)晶體管),GAAFET架構(gòu)有著更好的靜電特性,在尺寸相同的情況下,可以達(dá)到更高的頻率,功耗也更低,因此是當(dāng)前3納米等高端工藝的核心技術(shù)。宋繼強(qiáng)指出,在GAAFET架構(gòu)下進(jìn)一步微縮,會(huì)出現(xiàn)漏電流及不易控制通斷等問題,用傳統(tǒng)的硅材料去做通道材料面臨諸多挑戰(zhàn)。

宋繼強(qiáng)稱,要達(dá)到單個(gè)封裝中集成一萬(wàn)億個(gè)晶體管的目標(biāo),一方面要繼續(xù)依靠晶體管微縮,例如用超薄的2D材料做更高效的GAA的晶體管。另一方面還需要依賴3D封裝技術(shù),能夠進(jìn)一步提升整個(gè)設(shè)備中的晶體管總量。

“在摩爾定律失效的當(dāng)下,如果我們真想提高計(jì)算機(jī)性能,‘黃氏定律’就是一項(xiàng)重要指標(biāo),且在可預(yù)見的未來(lái)都將一直適用?!痹诮张e辦的GTC中國(guó)峰會(huì)上,英偉達(dá)首席科學(xué)家Bill Dally做出上述發(fā)言。

所謂黃氏定律,是以英偉達(dá)首席執(zhí)行官黃仁勛(Jensen Huang)名字命名的定律,其預(yù)測(cè)GPU將推動(dòng)AI性能實(shí)現(xiàn)逐年翻倍。目前來(lái)看,雖然或多或少受到硬件與軟件影響,但黃氏定律將穩(wěn)定發(fā)展,小至個(gè)人數(shù)碼產(chǎn)品中的臉部或語(yǔ)音識(shí)別,大至自動(dòng)駕駛汽車、數(shù)據(jù)中心等,都受益于黃氏定律。

在半導(dǎo)體的開發(fā)競(jìng)爭(zhēng)中,業(yè)界普遍認(rèn)為,以每?jī)赡?倍的速度發(fā)展的摩爾定律即將走到極限。在芯片主戰(zhàn)場(chǎng)轉(zhuǎn)向于AI領(lǐng)域的背景下,由英偉達(dá)提出的黃氏定律得到重視,顯示英偉達(dá)在AI計(jì)算領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。

當(dāng)前AI計(jì)算無(wú)處不在,進(jìn)一步向個(gè)人設(shè)備、邊緣領(lǐng)域拓展。以智能手機(jī)為例,內(nèi)置芯片搭載的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引擎就為各項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)奠定了基礎(chǔ),如面部識(shí)別、自然語(yǔ)言理解、物體追蹤與規(guī)避、手勢(shì)和文本識(shí)別等。

“在整個(gè)GPU芯片設(shè)計(jì)歷史過程中,隨著工藝的發(fā)展,我們自然而然會(huì)放進(jìn)去更多的計(jì)算單元。”英偉達(dá)中國(guó)區(qū)工程和解決方案高級(jí)總監(jiān)賴俊杰告訴界面新聞?dòng)浾?。同時(shí),英偉達(dá)依靠架構(gòu)上的創(chuàng)新,從而使GPU發(fā)展速度和性能提升呈現(xiàn)幾倍、甚至幾十倍的結(jié)果。在GPU市場(chǎng),英偉達(dá)GPU芯片的應(yīng)用早已擴(kuò)展到了游戲、圖形計(jì)算之外,在數(shù)據(jù)中心的加速計(jì)算、AI取得主要市場(chǎng)份額。

不過,雖然基本上是以AI為核心,但系統(tǒng)運(yùn)作時(shí)仍然少不了CPU參與。而Bill Dally坦承,當(dāng)工程師大幅提升某部分的運(yùn)算時(shí),其他無(wú)法再加快的部分就會(huì)成為瓶頸。

Bill Dally于2009年加入英偉達(dá),此前擔(dān)任斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系主任,致力于數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能和圖形學(xué)的研究,擁有120多項(xiàng)專利。在英偉達(dá),Bill Dally負(fù)責(zé)領(lǐng)導(dǎo)一支200多人的科學(xué)研究團(tuán)隊(duì)。

Bill Dally稱,英偉達(dá)的目標(biāo)是通過GPU技術(shù)的改進(jìn),每年將使AI推理性能成倍提升。在GTC大會(huì)上,英偉達(dá)推出一款超高能效加速系統(tǒng)MAGNet,可以讓AI推理能力達(dá)到每秒100萬(wàn)億次的效率,比目前的商用芯片高出一個(gè)數(shù)量級(jí)。

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