摩尔定律没死，它在持续进化中……

互补式金属氧化物半导体(CMOS)微缩并未结束，随着工艺掌控能力的提升，将可看到持续的进展。

在美国旧金山举行的“电子复兴计划(Electronics Resurgence Initiative；ERI)”会议中针对摩尔定律(Moore's Law)进行讨论，当时的结论是摩尔定律已死——摩尔定律万岁！

但进一步探讨当时的讨论内容时，需要先对所谓的摩尔定律进行了解。

Gordon Moore在1965年最初观察到，当更多功能(functions)整合到集成电路(IC)时，每个功能的单位成本(cost per function)会降低。首先，此观察的根基来自经济学效益，即使基础技术和进步速度不断提升，其本质仍维持不变。

Moore并未对效能部分进行观察。为此，转而参考Robert Dennard和Fred Pollack的说法。Dennard在1974年观察到，如果以正确的速率缩放功能和电压，随着晶体管变小，尺寸、频率和功率方面也会得到改善。英特尔(Intel)的Pollack发现，当微处理器的复杂度提升一倍时，性能将提升2的平方(即四倍)。 根据这些理论，可以构建一个包括价格、整合和效能的用户价值三角关系图(图1)。

图1 价格、整合及效能的用户价值关系图。

那么，当人们说摩尔定律已经失效时，那是代表甚么意思？它们通常不是指摩尔定律(经济学层面)本身。

首先，当人们感叹中央处理器(CPU)核心频率不再像90年代那样一直提升时，其实指的是Dennard缩放定律(Dennard Scaling)。我们虽然从未完全遵循此定律，但在90年代的发展最能符合此定律。

第二点，当人们感叹计算机速度无法更快，这与Pollack对于处理器的观察有关，但并未考虑到网络或内存限制所造成的问题。大部分的架构受限于内存，然而许多日常需要处理的工作却受限于网络，打造速度更快的处理器只会产生增量增益(incremental gains)。

第三个论点并未包含在三角关系图中，而是与经济学有关：先进的设计会增加成本。有些公司无法采用新的设计，因为价格太高，并且可能导致所谓的「我们并不需要这些创新设计」的想法。

在2000年代初期就已开始出现这些论点，而当时，技术开发者忽略这些观点而持续进行开发，以下是这十年进展中的一个例子：将客制化微波炉大小的计算机系统缩小到大型平装书的尺寸，且此新系统的效能优于旧系统(图2)！透过整合创造了经济价值，即为摩尔定律的精髓，尽管Dennard缩放定律已经终结，功耗与效能比仍持续改进。

图2 将微波炉大小的计算机系统缩小到大型平装书的尺寸，效能还优于旧系统，即为摩尔定律的精髓。(来源：https://www.techpowerup.com/reviews/Intel/SkullCanyonNUC/6.html)

关于摩尔定律的未来发展，采用图3来表达。

图3 摩尔定率的未来＝CMOS微缩＋3D工艺＋创新功能(Novel functions)，未来产品演进＝异质系统＋创新数据处理架构。

CMOS微缩并未结束，随着提升工艺掌控的能力，将可看到持续的进展。工艺受到物理方面的限制不大，而是在于产出大量高精密产品的能力不足。这很困难，但期望能坚持下去。

英特尔从发展22纳米节点的三闸极晶体管(FinFET工艺)开始转向3D工艺。举个更好的例子是，英特尔在5月发表了一个96层、x4(4bit-per-cell)NAND flash内存，每个晶粒(die)可以封装高达1Tb的信息。这是一个真正的后Dennard缩放定律的例子，在不进行特征缩放(feature scaling)的情况下，增加晶粒封装的功能。再过一段时间，预期将有更多逻辑IC采用3D工艺。

英特尔有一些颇具前景的研究项目，像是穿隧式晶体管(tunnel FET)和铁电材料，它们能大幅提高功率性能比，然而，它们并不能轻易地替代CMOS。因此，希望透过异质整合的方式，可能以堆栈层方式(as layers)，结合缩放CMOS的优点，以及这些新项目(技术)提供的新功能来达到目的。

随着数据的数量和类型快速增加，希望能因应未来新型态的数据处理市场，快速地建立起创新架构。以异质架构来进行，不仅能提升处理速度，也可整合来自多个团队的小芯片(chiplet)。

整合内存和运算方式的新架构可作为后Pollack定律在数据处理方面的说明，像是英特尔的神经形态研究芯片Loihi就是一个例子。人工智能(AI)在运作时，通常采用不同的内存存取模式，因此可采用与传统的软件工作方式不同的数据处理结构。

综合以上结论，期望摩尔定律的经济效益能持续下去，即使有些部份与当时摩尔观察的有所不同。事实上，不需要被这些论点所影响，而应该在未来50年内不断地发展出越来越好的产品。

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