1.2　摩尔定律

对于那些在快速发展的计算机技术领域工作的人来说，无论你的目标是规划自己的职业道路，还是为了让一家大型半导体公司确定最优的研发投资，这些都是巨大的挑战。没有人能完全确定下一次技术飞跃是什么，它会对整个行业及其用户产生什么影响，它会在什么时候发生。事实证明，在这种复杂的环境中，一种有效的方法是根据经验制定一条经验法则。

1957年，戈登·摩尔（Gordon Moore）与他人共同创立了仙童半导体公司，后来他成为英特尔的董事长兼首席执行官。1965年，摩尔在Electronics杂志上发表了一篇文章，对未来十年半导体工业可能发生的变化进行了预测。他在文章中提出，以前可以集成到单芯片上的晶体管、二极管和电容器等分立元件的数量大约每年翻一番，而且这一趋势可能会在接下来的十年里继续下去。这个倍增公式后来被称为摩尔定律。摩尔定律不是类似万有引力的科学定律，相反，该定律是基于对历史趋势的观察得出的，他相信这个提法对未来有一定的预测能力。

摩尔定律在接下来十年中被证明惊人地准确。1975年，他将未来十年的增长预测修正为单芯片上的元器件数量每两年翻一番，而不是每年翻一番。这一增长速度持续了几十年，一直到2010年前后。最近几年，增长率似乎略有下降。2015年，英特尔首席执行官布莱恩·克尔扎尼奇（Brian Krzanich）表示，该公司的元器件集成度增长速度已经放缓至大约每两年半翻一番。

尽管集成电路密度翻番的时间正在加长，但目前的增长速度依然惊人，可以预期这种增长速度将继续持续，只是不会像以前那样快。

近几十年来，摩尔定律已被证明是评估半导体公司业绩的可靠工具。许多公司已经使用该定律来为它们的产品性能设定目标，并依据该定律来规划投资。通过将一家公司产品的集成电路密度增加与以前的性能以及其他公司的情况进行比较，半导体高管和行业分析师可以对公司业绩进行评估和打分。这些分析结果已经直接用于支持各种决策，比如建造巨大的新加工厂或确定越来越小的集成电路特征尺寸。

自IBM PC问世的几十年里，单片微处理器的处理能力有了巨大的增长。当前几代处理器的速度提高了数百倍，对32位和64位数据进行操作，拥有更多的集成内存资源，并释放了更多功能，所有这些都封装在单个集成电路中。

正如摩尔定律所预测的，半导体集成度的增加驱动了所有这些改进。由于电路元件之间的连线较短，较小的晶体管能以较高的时钟频率运行。显然，较小的晶体管也允许在给定的管芯面积中实现更多功能。体积更小、与周围元件距离更近等特征使得晶体管消耗更少的电能并产生更少的热量。

摩尔定律并没有什么神奇之处，它是通过观察当时的趋势并进行总结的结果。由于生产工艺的改进降低了缺陷密度，从而可以在良率可接受的条件下增大集成电路芯片的面积，因此一个趋势是半导体芯片的尺寸稳步增加。另一个趋势是电路中可靠生产的最小元件尺寸不断减小。最后一个趋势是摩尔所说的电路设计者能够越来越有效地利用芯片上越来越多的电路元件。

在摩尔定律的推动下，传统的半导体制造工艺已经开始接近物理极限，快速增长的趋势已逐渐减缓。当前商用集成电路的最小特征尺寸约为10nm[1]。相比之下，人类头发的直径约为50000nm，而水分子（最小的分子之一）的直径是0.28nm。集成电路加工工艺有一个极限，当电路元器件的尺寸达到原子尺寸时，将很难再进一步缩小。

除了尝试用少量分子制造可靠的电路元件的挑战之外，阿贝衍射极限（Abbe diffraction limit）等物理效应也成为生产个位数纳米级电路的重大障碍。我们不会深入讨论这些现象的细节，只要知道，在摩尔定律下已经持续了几十年的集成电路元件密度的稳步增长在未来几年将变得更加困难。

这并不意味着我们对处理器性能的追求将受困于现有商用处理器性能提升的减缓。即使晶体管密度的增长速度放缓，半导体制造商也在寻求多种替代方法来继续提高计算设备的能力。一种方法是采用专用设计（specialization），在这种情况下，电路被设计成能够非常好地执行特定类别的任务，而不是只执行各种各样的通用任务。

图形处理器（GPU）是一个很好的专用设计的例子。GPU最初专门致力于提高用于视频游戏的三维图形场景的渲染速度。生成三维场景所涉及的计算是非常明确的，必须应用于数千个像素才能创建单个帧。为了满足用户体验，每个后续帧必须重复该过程，并且可能需要以60Hz或更高的速率对帧进行重建。此任务的计算要求和重复性非常适合通过硬件并行进行加速。GPU内的多个计算单元同时对不同的输入数据执行基本相同的计算，以产生相互独立的输出，并将这些输出组合在一起以生成最终场景。现代GPU设计已经为支持其他领域进行了改进，例如，在海量数据上训练神经网络。GPU将在第6章中详细介绍。

摩尔定律已经开始表现出消退的迹象，那么什么技术可以取代它来启动下一轮计算机体系结构的创新呢？今天我们还不能确定，但一些诱人的待选技术目前正在紧张研究中。量子计算就是其中之一。我们将在第14章中对该技术进行介绍。

量子计算利用亚原子粒子的特性，以传统计算机无法实现的方式进行计算。量子计算的一个基本元素是qubit（quantum bit，量子比特）。量子比特类似于常规的二进制比特，但是除了表示状态0和1之外，量子比特还可以获得0状态和1状态的叠加状态。当被测量时，量子比特的输出将总是0或1，但产生这两种输出的概率都是量子比特在被读取之前的量子状态的函数。利用量子计算的独特功能需要专门的算法。

计算设备的下一个重大技术突破可能将出乎我们意料之外。例如，iPhone就是出乎所有人意料之外的跨时代产品。下一个重大进步可能是一种新类型的产品、一种令人惊讶的新技术，或者是产品和技术的某种组合。进步不可阻挡，拭目以待吧。

[1] 10nm为原书写作时的特征尺寸，在翻译本书时，7nm已经商用，5nm和3nm正在研发。——译者注