Сорокалетие закона мура и интервью с его автором

Смерть закона Мура соответствует закону Амдала

Примерно в то же самое время, когда Гордон Мур впервые сформулировал свой закон, другой компьютерный гений заметил, что параллельные вычисления ограничены частями задачи, которые должны выполняться последовательно. В 1967 году Джин Амдал представил свой одноименный закон, согласно которому время выполнения будет ускоряться только до определенного момента. Закон Амдала связан с ускорением вычислительной задачи, которая состоит из части, которая может быть ускорена путем параллельного выполнения с использованием многоузловых или кластерных вычислений, и оставшейся части, которая должна выполняться последовательно. Его вывод заключался в том, что преимущества параллельных вычислений ограничены последовательной частью задачи следующим образом:

Пример:

Таким образом, общее время выполнения сокращается до 62,5% от исходного, поэтому вместо того, чтобы получить ускорения в 2 раза, мы добиваемся только 1.6-кратного. Таким образом, многоузловой параллелизм не дает идеального ускорения, потому что большинство рабочих нагрузок имеют только часть, которая может быть ускорена с параллельной обработкой. С 2 ядрами вы получаете только 1.6-кратное ускорение задачи, которая распараллеливается на 75%. Это значит, что вместо постоянного линейного прироста скорости, мы получаем наоборот — замедление, и каждый новый узел обеспечивает меньшее ускорение, чем ранее добавленный.

Получается что чем больше вычислительных узлов добавляется, тем быстрее выполняется распараллеливаемая часть задачи, но в то же время последовательная часть становится все большей и большей частью общего времени выполнения. По мере добавления все большего числа узлов последовательная задача доминирует в общем времени выполнения. В приведенном выше примере последовательная часть задачи, которая изначально составляла лишь 25% от общей одноузловой среды выполнения, при наличии 8 узлов возрастает до 73% от общего времени выполнения, ограничивая будущие преимущества масштабирования.

Поэтому для достижения масштабируемости и надежности современные рабочие нагрузки (включая хранилище, базу данных, большие данные, искусственный интеллект и машинное обучение) были разработаны для работы в виде распределенных приложений.

Экономика Закона Мура и три составляющие экосистемы IBM

И вот перед нами очередная попытка IBM создать собственную экосистему. Ее специфика определяется тем, что она предпринимается во втором девятилетии XXI веке, когда, с одной стороны, что плохо, нарушается привычная многолетняя закономерность снижения соотношения цена/производительность процессоров, но с другой стороны, и это хорошо, появились средства сохранить эту закономерность.

Иногда соотношение цена/производительность называют Законом Мура, что, строго говоря, неверно. В каноническом виде Закон постулирует регулярное удвоение плотности размещения транзисторов на подложке с периодом 1,5-2 года и только. Весьма часто его еще трактуют как удвоение производительности. О законе Мура говорят много и по-разному правы и те, кто убежден в неизбежной кончине закона Мура, и те, кто верит в его бессмертие, — вопрос в том, как этот закон понимать.

Если отбросить риторику, то подлинный интерес представляет не сам Закон. Значение имеет цена вопроса, то есть упомянутое выше соотношение цена/производительность, являющееся его следствием, поскольку оно определяет ускоренное моральное старение компьютерного оборудования. На протяжении десятилетий этот показатель линейно падал синхронно с Законом, но после 2008 года линейный коэффициент изменился и возникла колоссальная угроза для всего компьютерного бизнеса. Что же будет, если отпадет необходимость в постоянном обновлении? Трудно представить себе, что случится, если компьютеры, как станки в машиностроении, можно будет эксплуатировать десятилетиями.

Первой реакцией производителей на изменение существовавшей до последнего времени парадигмы стало появление многоядерных процессоров. Однако собрать на одной подложке большое число ядер мало, их еще нужно загрузить. Но здесь возникает препятствие в виде закона Амдала об ограничении роста производительности при распараллеливании вычислений. Он гласит: «В случае, когда задача разделяется на несколько частей, суммарное время ее выполнения на параллельной системе не может быть меньше времени выполнения самого длинного фрагмента».

Возможно, о будущем прозорливее других высказался директор DARPA по микросистемному направлению Роберт Колвелл: «Скорее всего, мы подошли к концу закона Мура как пределу производительности одного чипа, но о пределе роста производительности систем говорить еще рано. В то время как CPU и GPU действительно приближаются к своему пределу, есть множество иных способов сделать компьютеры более быстрыми. Вряд ли когда-нибудь рост по закону Мура прекратится — разработчики найдут альтернативные способы того, как сделать их быстрее и эффективнее».

Вывод очевиден — новые чипы должны быть и компактнее, и быстрее, и дешевле, а главное лучше адаптированы к задачам, тогда с системной и с коммерческой точек зрения закон Мура сможет сохранить свою справедливость.
Судя по всему именно такими соображениями о сохранении действенности Закона Мура на системном уровне руководствовались в IBM при формировании стратегических направлений в развитии новой экосистемы.

Их три:

  • Новые решения для повышения производительности
  • Готовность для работы с большими данными и к высокопроизводительным вычислениям
  • Открытость для участия

Реализация этой комплексной программы позволит сохранить привычную «экономическую эффективность» Закона Мура за счет избавления его от жесткой признанности к полупроводниковым технологиям. Формируется единый общий аппаратно-программный системный стек, включающий полупроводниковые технологии, процессоры, встроенное ПО, операционные системы, гипервизоры, ускорители, средства для системного управления и управления облаками, приложения и сервисы.

Тот факт, что предлагаемая IBM парадигма «выпрямляет» график падения показателя цена/производительность и восстанавливает действие Закона Мура, позволяет предположить, что мы имеем дело не просто с альтернативной экосистемой, а с качественно новым подходом к фундаментальным основам компьютинга, сохраняющим экономические основы компьютерного бизнеса.

Это интересно. Закон Мура.

Рис.1 Развитие микропроцесоров

Каждый пользователь ПК (да и не только) наблюдал такую закономерность, что покупая компьютер, ноутбук, телефон, КПК либо другое микропроцессорное оборудование,  его актуальность через непродолжительное время утрачивает силу, на рынке появляются более современные, более мощные и что самое главное аналогичные цене вашей покупки компьютеры. Да микропроцессорная отрасль промышленности развивается невероятными темпами геометрической прогрессии темпами Мура.

Закон Мура — эмпирическое наблюдение, сделанное в 1965 году (через шесть лет после изобретения интегральной схемы), в процессе подготовки выступления Гордоном Муром (одним из основателей Intel).

Мур высказал предположение, что число транзисторов на кристалле будет удваиваться каждые 24 месяца. При анализе графика роста производительности запоминающих микросхем им была обнаружена закономерность: появление новых моделей микросхем наблюдалось спустя примерно одинаковые периоды (18—24 мес.) после предшественников, при этом количество транзисторов в них возрастало каждый раз приблизительно вдвое. Гордон Мур пришел к выводу, что при сохранении этой тенденции мощность вычислительных устройств за относительно короткий промежуток времени может вырасти экспоненциально (рис. Развитие микропроцессоров).

Это наблюдение получило название закон Мура. Существует масса схожих утверждений, которые характеризуют процессы экспоненциального роста, также именуемых «законами Мура». К примеру, менее известный «второй закон Мура», 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. долларов, а оборудование по производству микропроцессора Pentium по 0,6-микрометровой технологии c 5,5 млн. транзисторов обошлось в 2 млрд. долларов. Стоимость же Fab32, завода по производству процессоров на базе 45-нм техпроцесса, составила 3 млрд долларов.

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, № 10).

Данное сравнение показывает насколько быстро развивается микропроцессорная промышленность.

В 2007 году Мур заявил, что закон, очевидно, скоро перестанет действовать из-за атомарной природы вещества и ограничения скорости света. Одним из физических ограничений на миниатюризацию электронных схем является также Принцип Ландауэра, согласно которому логические схемы, не являющиеся обратимыми, должны выделять тепло в количестве, пропорциональном количеству стираемых (безвозвратно потерянных) данных.

Подведем итог. Возможности по отводу тепла физически как не крути, все-таки ограничены. Охлаждение новых процессов требует нового подхода и радиатора с кулером уже будет мало, и возможно будет кардинально пересмотрена система охлаждения, применены химические способы охлаждения, а возможно изменена технология изготовления микроэлементов (хотя это маловероятно т.к. из-за атомарной природы вещества тепловыделения не избежать). Поживем увидим.

Новая формулировка

Спустя десять лет Мур, убедившись, что правило действительно работает, слегка скорректировал его. В своем выступлении на конференции International Electron Devices Meeting (кстати, документ тоже можно посмотреть в виртуальном музее компании «Интел») он сказал, что за последние десять лет число элементов, содержащихся в кристаллах, удваивалось, но сложность устройства чипов растет. Поэтому современный закон Мура гласит: количество транзисторов будет удваиваться не каждый год, а каждые два.

И его предположение снова подтвердилось. Обновленный закон Мура продолжает действовать до сих пор, произошло лишь небольшое ускорение: удвоение происходит за восемнадцать месяцев, это легко заметить, если проанализировать технические характеристики продуктов компании Intel.

А в 2003 году Мур в своей новой работе заявил, что увеличение физических величин по экспоненте не может продолжаться бесконечно, рано или поздно будут достигнуты пределы. В свое время закон Мура продолжил существовать благодаря эволюции технологий и транзисторов. В 2007 году основатель «Интела» также сказал, что скоро закон перестанет действовать из-за скорости света и того, что все вещества имеют атомарную природу.

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.

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.

Невероятный прогноз

В то время Мур был директором отдела разработок в Fairchild Semiconductor. Он провел анализ развития компьютерной техники за последние шесть лет и сделал прогноз на следующие десять. По эмпирическому закону Мура, среднее число транзисторов в микросхемах будет удваиваться каждый год.

Эта особенность, выявленная опытным путем, и стала называться законом Мура (в оригинале — Moore’s Law), и стала одним из самых известных законов в сфере компьютерных технологий. Гордон Мур буквально задал темпы развития технологий, и уже четыре десятилетия разработчики процессоров следуют ему, вольно или невольно. Подобно закону Мерфи, его нельзя назвать физическим, математическим, да и вообще научным, он — только метко подмеченное эмпирическое правило, говорящее об экспоненциальном характере развития одной из технологических сфер.

С помощью него оказалось очень удобно прогнозировать деятельность IT-компаний, поэтому закон Мура полюбился многим маркетологам и директорам микроэлектронных корпораций.

Интерпретации

Существует также несколько вариантов определений, объясняющих суть закона Мура. По одному из них, удваивается не количество транзисторов как таковое, а наиболее выгодное их число. Вторая интерпретация гласит, что растет потенциально возможное количество элементов. По третьей, раз в восемнадцать месяцев появляется процессор, имеющий производительность в два раза большую, чем предыдущий.

Есть и некоторые другие параметры, которые описывает закон Мура. Формулировка следующей интерпретации такова: каждые два года в два раза вырастают такие параметры, как тактовая частота процессоров и вычислительная мощность компьютера. Одна из самых любопытных и в то же время практичных версий закона гласит, что растет вычислительная мощность, доступная за один доллар.

Интересно, что по этому поводу думает и говорит сам Гордон Мур: закон Мура, по его словам, не подтверждается с точностью, он просто доступно и наглядно представляет темпы развития технологий, а шумиха вокруг него — возможно, всего лишь отличный ход маркетологов, ведь именно корпорация Intel особенно любит держать его на слуху. Но все же высказывание подхвачено компьютерщиками и явно пришлось им по душе.

“Железо” стоит, а прогресс все равно идет


Естественно, скорость процессора не единственная определяющая гаджет характеристика, которая может повлиять на то, какую платформу изберет разработчик игры (в зависимости от жанра, геймплея и пр.). Большую роль играет целый комплекс факторов, а в особенности потенциал монетизации на той или иной платформе. Прежде факторами, влияющими на успех игры, были характеристики, завязанные на “железе” (графика, производительность и т.п.). Теперь же производители мобильных устройств фокусируются на интерфейсе, особенностях прошивки и взаимодействии систем целостно, что смещает приоритеты разработчиков мобильных игр. Отныне разработчикам надо держать в уме Cloud, AI и UI.

О программах

На практике задействовать ту мощность, которую предполагает эмпирический закон Мура, невозможно без задействования параллельных вычислений. При производстве процессоров в течение долгого времени увеличивалась тактовая частота, а также имело место параллельное выполнение инструкций. Однако на деле получалось так, что новые процессоры выполняют однопоточные программы старого образца гораздо быстрее, при этом не изменяя программный код. Однако современные производители используют многоядерную архитектуру, поэтому чтобы использовать всю выгоду от повышения производительности, необходимо переписывать и программы, однако это не всегда возможно воплотить в жизнь. К тому же увеличение производительности за счет параллеизма ограничено, о чем гласит другое правило.

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.

Сервер Nvidia DGX-2 AI

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

2012: Опровержение закона Мура

С 1954 года, когода научный сотрудник Texas Instruments Джордж Тиль (George Teal) создал первый кремниевый транзистор, инновационные решения позволили постепенно уменьшать и уменьшать размер этих электронных компонентов, что привело к созданию компьютеров и мобильных устройств современного типа.

Одно устройство может содержать миллиарды транзисторов, которые работают вместе для выполнения простых двоичных вычислений. Чем больше транзисторов находится на единицу площади, тем быстрее производятся расчеты и тем больше информации компьютеры могут обработать и сохранить, одновременно затрачивая меньше энергии.

В прошлом уже были созданы одноатомные транзисторы. Но к сегодняшнему дню в их использовании была достигнута погрешность в 10 нанометров (нанометр равен одной миллиардной метра). Но для одноатомного транзистора, чтобы он мог использоваться в реальных устройствах, требуется расположение одного атома точно на кремниевом чипе. По данным журнала о нанотехнологиях Nature Nanotechnology, именного этого и удалось достичь исследователям.

Они использовали сканирующий туннельный микроскоп (устройство, которое позволяет исследователям видеть атомы и обеспечить точность манипуляций с ними) ученые проделали узкий канал в кремниевой базе. Затем был применен газ фосфин, с помощью которого был помещен отдельный атом фосфора между двумя электродами в нужной области. Когда электрический ток проходит через такое устройство, оно усиливает и передает электрический сигнал, что и является основным принципом работы любого транзистора.

Так что достижение ученых из Австралии приблизило человечество еще на один шаг к созданию квантовых компьютеров. Удивительно также и то, что команда бросила вызов закону Мура (основывается на публикации Гордона Мура (Gordon Moore) в журнале Electronics Magazine в 1965 году). Согласно этому закону, число транзисторов, размещающихся на одной схеме, удваивается каждые 18-24 месяцев. Так что, по прогнозам Мура, одноатомные транзисторы должны появиться не раньше 2020 года. Однако это произошло на 8 лет раньше.

Мишель Симмонс (Michelle Simmons), директор ARC Centre for Quantum Computation and Communications и глава исследовательской группы, заявил: «Мы решили 10 лет назад, что создадим одноатомный транзистор так быстро, как это будет возможно, и тем самым опровергнем этот закон. И вот мы сделали это в 2012 году».

Однако до реального использования таких транзисторов пройдет еще 15-20 лет. Дело в том, что работающий образец функционирует только при температуре минус 391 градус в пределах лаборатории, так что является всего лишь доказательством концепции.

О числах

Для примера будет интересно проследить, как увеличивалось количество транзисторов с годами на примере продуктов корпорации Intel. В 1971 году процессор 4004 имел 2,3 тысячи транзисторов. Впечатляет, если сравнить с 64 транзисторами в 1965 году. В 1974 был выпущен Intel 8080, показатель которого — пять тысяч. Спустя четыре года в процессоре 8086 их насчитывалось уже 29 тысяч! В 1982 году — 120 тысяч, а в 1985 — 275 тысяч. Названия в виде цифр запоминаются не слишком хорошо, а вот процессор Pentium знаком, пожалуй, всем. Первая модель была выпущена в 1993 году. Число транзисторов в «Пентиуме» — более трех миллионов, в Pentium ll — 7,5 миллиона, а в третьем — 24. Новое поколение, получившее название Itanium, было выпущено в 2002 году. Этот процессор насчитывал 220 миллионов транзисторов, а в 2005 модели Itanium Montecito это количество увеличилось до 1,72 миллиарда.

Название

На самом деле Гордон Мур и не предполагал, что вокруг его высказывания развернется такая шумиха, и название «закон Мура» придумал, по словам самого Гордона, Карвери Мид. Однако это правило подхватили все, оно стало настолько разрекламировано, что казалось и кажется до сих пор незыблемой истиной и подстегивает производителей работать в таких темпах. Однако и самим компаниям факт существования и популярность правила выгодны — они могут использовать его в качестве рекламы. Например, один из рекламных лозунгов компании Intel гласит, что их инновации продолжают воплощать в жизнь закон Мура.

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.

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.

Разные снаружи, одинаковые внутри


Инженерам уже приходится искать новые решения по развитию мобильных устройств: постепенно существенные апгрейды станут занимать больше времени, а результат может выходить за рамки ожиданий пользователей и разработчиков (например, камерофон Galaxy S4 Zoom, слухи о бюджетном iPhone 5c и тому подобное). Самыми существенными препятствиями в развитии современного смартфона является срок работы батареи и форм-фактор – улучшить современный девайс, не принеся в жертву время его работы, очень тяжело и занимает длительное время.
Ввиду сложности улучшения мобильных устройств (вертикального развития) производители смартфонов пробуют развитие горизонтальное, временно смещая фокус на второстепенные характеристики (миниатюрную оптику и пр.).

Разработчики для мобильных платформ могут столкнуться с двумя явлениями – с временным изобилием смартфонов с очень непохожими характеристиками и избытком времени между их качественными апгрейдами. Лидеры рынка будут вынуждены штамповать необычные мобильные устройства некоторое время, чтобы удовлетворить аппетиты потребителей, привыкших к “кормежке” каждые 12–18 месяцев (iPhone, iPad, Galaxy, etc.). С другой стороны, постепенно появится время на улучшение самой игры и оптимизацию ее внутренних процессов. Разработчики смогут отвлечься от хаотичных апдейтов, необходимых для соответствия игры девайсу. Тут многое зависит от выбранной стратегии разработчика и основы платформы, для которой создана игра.

Облако как альтернатива мощности


Одно из решений проблемы мощностей мобильных устройств, которым пользуются уже сейчас, – облачные сервисы. Зачем смартфон/планшет с мощными вычислительными ресурсами, если вычисления можно аутсорсить и быстро доставлять результат пользователю?!

Недавний релиз ChromeCast, Google Now, iOS Siri, синхронизация и backup и прочее – отличная тому иллюстрация. Удачный опыт эксплуатации облачных сервисов в игровой индустрии также был продемонстрирован Gaikai – “игра располагается и обрабатывается на стороне удаленного сервера, а пользователям поставляются лишь результирующие данные (видео и звук)”.

Мощные вычислительные процессы будут все чаще завязывать на Сloud (в том числе AI), поскольку сетевые технологии развиваются стабильными темпами и “потянут” такую нагрузку. Многим (в том числе и Apple) уже удалось доказать, что необязательно делать компьютеры быстрее, чтобы они стали умнее (пример – Google Knowledge Graph).

Закон Амдала

В 1967 году появился еще один закон, который, в отличие от закона Мура, действительно имеет математическое подтверждение. Согласно закону Амдала, производительность за счет распараллеливания вычислений не может расти бесконечно: на сколько бы частей ни была разделена задача, общее время ее выполнения не будет меньше времени, которое требуется на решение самого сложного и длинного фрагмента. Также время ограничено наличием в задаче фрагментов, для которых обязательно последовательное исполнение.

Действие закона Мура легко проследить на простом примере. Допустим, компьютер выполняет производство составляющих для автомобиля. Несмотря на то что каждая деталь производится одновременно с остальными, общее время никак не может быть меньше, чем нужно для работы над самой сложной деталью. Вторую часть закона, говорящую о последовательности исполнения, объясняет следующий пример. Положим, компьютеру необходимо выполнить простую задачу: сложить в ящик яблоки. Если задействовано единственное ядро, то яблоки будут укладываться по одному. Если же структура процесса многоядерная, и возможно многопоточное исполнение, компьютер сможет класть одновременно столько яблок, сколько имеется свободных ядер. Однако если, допустим, человеку необходимо, чтобы компьютер сложил яблоки и посчитал их количество, то в этом примере можно проследить не только необходимость последовательного исполнения, но и эволюцию алгоритма программы. Каждое ядро положит яблоко и «запишет», сколько их оно отправило в ящик. Затем, во втором процессе, каждое ядро предоставит информацию о положенных яблоках, и путем сложения будет определено общее число.

Закон Мура и квантовый компьютер

Когда прекратится действие закона Мура? Можно предположить, что он будет работать до тех пор, пока микросхемы имеют транзисторы. Однако человечество уже ведет разработки компьютера нового поколения, действие которого основано на квантовых эффектах. Принципиальное различие состоит в действии элементарных единиц. В привычном нам компьютере используется двоичный код, в котором любое значение кодируется нолями и единицами. Соответственно, элементарная единица — бит — может иметь лишь одно значение — ноль или единицу.

Действие же квантового компьютера основано на применении эффекта суперпозиции, так что квантовый бит, или кьюбит, сможет иметь сразу два значения, таким образом, быстродействие возрастет в несколько десятков, а то и сотен раз. Квантовые компьютеры уже существуют, однако имеют вид огромных машин, исполняющих лишь самые простые операции, как когда-то традиционные компьютеры. Однако пока закон Гордона Мура продолжает действовать.

2015: Intel верит в дальнейшее соблюдение закона Мура

На конференции International Solid-State Circuits Conference (ISSCC), которая с 22 по 26 февраля 2015 года прошла в Сан-Франциско, участники полупроводниковой отрасли рассказали о своих достижениях и планах в части освоения «тонких» технологических норм. Добраться до 10 нм чипмейкеры смогут при помощи нынешних технологий, но дальнейшее развитие осложнится, поэтому производителям потребуются новые решения.

По словам ведущего специалиста Intel Марка Бора (Mark Bohr), несмотря на всеобщую борьбу с растущими расходами на полупроводниковые пластины, компания продолжает увеличивать в микросхемах плотность транзисторов и снижать себестоимость каждого из них, и делает это быстрее в случае с 14 нм по сравнению с предыдущими технологиями. Эти темпы сохранятся на 10 и 7 нм шаге за счет масштабирования, позволяющего повысить степень интеграции и удешевить стоимость одного транзистора, заявил Бор.

Intel уверена, что стоимость транзисторов будет по-прежнему снижаться по мере освоения передовых техпроцессов

Стоит отметить, что Intel начала 14-нм производство с запозданием примерно на 6-9 месяцев относительно планируемых сроков. Несмотря на это американская корпорация опередила конкурентов, и к концу февраля 2015 года лишь она предлагает 14-нм процессоры, а TSMC, Samsung и GlobalFoundries только-только приноравливаются к выпуску 16-нм продукции с сохранением 20-нм геометрии в металлических слоях.

Intel обещает коммерческое освоение 10-нм техпроцесса в 2016 году и планирует использовать 7-нм технологию в 2018-м. Еще через два года компания рассчитывает на переход к 5 нм.

Сделать это без инноваций будет трудно. Они обязательно появятся, поскольку именно так было в последние годы, уверен Марк Бор, ссылаясь на закон Мура, предполагающий, что вычислительная мощность удваивается каждые 24 месяца.

При освоении передовых проектных норм Intel, возможно, будет применять упаковку чипов типа 2,5D (слои помещаются рядом друг с другом) и 3D (слои располагаются поверх друг друга). При этом корпорация продолжает поиск новых эффективных с точки зрения себестоимости решений.

Глава полупроводникового подразделения Samsung Кинам Ким (Kinam Kim) заявил, что CMOS-транзисторы теоретически можно уменьшить до норм 3-5 нм. Вместе с тем топ-менеджер согласился с тем, что технологии ниже 10 нм требуют новых подходов.

Оцените статью
Рейтинг автора
5
Материал подготовил
Илья Коршунов
Наш эксперт
Написано статей
134
Добавить комментарий