“后摩爾時代”，足夠的“算力”是人類獲取更大發(fā)展的前提，摩爾定律失效后如何滿足算力需求指數(shù)級增長？“異構(gòu)計算系統(tǒng)”將能夠較好地解決問題

在近半個世紀(jì)的時長里，以CPU為主的計算類芯片，算力提升一直遵循著摩爾定律在高速發(fā)展，即隨著制造工藝的進(jìn)步，每間隔約兩年時間，算力翻倍。進(jìn)入21世紀(jì)，這類發(fā)展開始減速，算力翻倍所需的時間越來越長且成本越來越高，意味著“摩爾定律失效”了。而與此同時，“萬物智能互聯(lián)世界”的算力需求呈指數(shù)級增長，進(jìn)而對計算芯片提出了更大算力、更低功耗且成本可控等要求。算力供給瓶頸與算力需求爆發(fā)這對矛盾的產(chǎn)生，開啟了“后摩爾時代”。足夠的“算力”是人類獲取更大發(fā)展的前提，在“后摩爾時代”，摩爾定律失效后如何滿足算力需求指數(shù)級增長，其意義極為重大。比較成熟的技術(shù)路徑“異構(gòu)計算系統(tǒng)”，將能夠較好地解決問題。

認(rèn)識芯片制程工藝

要了解算力，先從了解芯片的制程工藝開始。集成電路或者說芯片主要由晶體管構(gòu)成，圖1是晶體管簡化的模型圖，“柵極”加電壓后，電流從左邊“源極”流向右邊“漏極”。1965年的一塊芯片可以集成幾十個晶體管，而今天，同樣面積可以集成以億為單位數(shù)量的晶體管。

“XXnm制程”工藝或“XXnm節(jié)點”工藝，是對芯片制造工藝的命名方式，命名中的“XX”數(shù)值越小，一般意味著工藝越先進(jìn)，也意味著該工藝下，單個晶體管開關(guān)越快、功耗越低，單位芯片面積晶體管數(shù)量越多。命名中“XX”大于20nm的制程工藝，被稱之為“成熟制程”；小于20nm的制程工藝，被稱之為“先進(jìn)制程”。但“成熟制程”和“先進(jìn)制程”的區(qū)分，也有取值“28nm”為分界點的方式。

如圖1所示，“溝道”從左到右的長度，意味著“柵極長度”，是芯片制造工藝命名中“XX”的參考數(shù)字。直至20世紀(jì)90年代末，命名為“XXnm制程”的工藝，都代表著所生產(chǎn)芯片晶體管的柵極長度大約為“XXnm”（參見表1）。如命名為“350nm制程”的工藝，每個晶體管柵極長度約350nm。但隨著技術(shù)進(jìn)步，工藝命名中的“XX”與柵極長度之間不再具有類似的對應(yīng)關(guān)系。2019年，臺積電研發(fā)負(fù)責(zé)人黃漢森提出，“現(xiàn)在描述工藝水平的‘XXnm’說法已經(jīng)不科學(xué)，因為它與晶體管柵極已經(jīng)不是絕對相關(guān)，制程節(jié)點（指工藝命名，筆者注）已經(jīng)變成了一種營銷游戲，與科技本身的特性沒什么關(guān)系”。

特別是“先進(jìn)制程”，如命名為7nm、5nm、3nm制程等工藝之下的柵極長度，基本穩(wěn)定在固定數(shù)值10nm左右。之所以命名為如7nm制程工藝，是因為按照某個公式，該工藝下晶體管的相關(guān)指標(biāo)，等同于實際柵極長度達(dá)到7nm的晶體管，于是就將該工藝命名為“7nm制程”。后文將會解釋，為何產(chǎn)業(yè)化的制造工藝止步于約10nm的實際柵極長度。

解析摩爾定律及其失效原因

那么，為什么芯片產(chǎn)業(yè)化的制造工藝會止步于10nm的實際柵極長度？要探究其原因，需要先從了解摩爾定律開始。

1965年，摩爾定律被提出，但并未形成統(tǒng)一的定義。筆者通過梳理眾多解析，發(fā)現(xiàn)摩爾定律存在兩大特征：

每隔一段時間（從一開始約18個月、到約兩年、再到后來21世紀(jì)初期約3年），一是單位芯片面積晶體管數(shù)量會翻倍；二是單個晶體管成本和功耗都會下降。

如前文所述，在近半個世紀(jì)的時長里，以CPU為主的計算類芯片，算力提升一直遵循著摩爾定律在高速發(fā)展。但進(jìn)入21世紀(jì)，這類發(fā)展開始減速，算力翻倍所需的時間越來越長、成本也越來越高，即“摩爾定律失效”了。

這種現(xiàn)象可以從物理學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)兩個視角透視其發(fā)展瓶頸。

從物理學(xué)角度來看，起初技術(shù)手段主要發(fā)力于不斷縮小柵極長度，但在實現(xiàn)約20nm實際柵極長度節(jié)點時，發(fā)生了“短溝道效應(yīng)”，即晶體管無法關(guān)閉電流流動，最終通過晶體管從平面結(jié)構(gòu)改為Finfet結(jié)構(gòu)，解決了問題、延續(xù)了摩爾定律；當(dāng)制程工藝發(fā)展到約10nm實際柵極長度，又出現(xiàn)了“量子隧穿效應(yīng)”，即電子出現(xiàn)無規(guī)律運(yùn)動，漏電率急劇上升，表現(xiàn)為功耗過大、溫度過高且性能提高很有限。

從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度來看，谷歌高級技術(shù)開發(fā)工程師Mudasir Ahmad在最近一次演講中說，“新工藝的開發(fā)成本正在上升”，“現(xiàn)在5nm芯片開發(fā)成本與10nm、7nm芯片開發(fā)成本加起來差不多”。在很長一段時間里，芯片開發(fā)成本不高，作為可變成本平攤到每塊芯片中，相比物料成本要小很多，所以“單位芯片面積晶體管數(shù)量翻倍”也帶來了單個晶體管成本顯著下降；但隨著工藝進(jìn)步，芯片開發(fā)成本急速上升，生產(chǎn)的芯片必須出貨量非常大才能真正攤薄開發(fā)成本。因此，對于很多芯片設(shè)計公司來說，芯片開發(fā)風(fēng)險急劇上升且會出現(xiàn)新工藝單個晶體管成本不降反升的情況（參見表2）。

破局“后摩爾時代”

“摩爾定律失效”的同時，“萬物智能互聯(lián)世界”的算力需求卻呈指數(shù)級增長。筆者將這對矛盾的產(chǎn)生定義為“后摩爾時代”的開始，而解決該矛盾的成熟技術(shù)路徑，就是“異構(gòu)計算系統(tǒng)”。計算芯片大致分為CPU、GPU、FPGA、ASIC等；眾多處理各類專門問題的加速器，基本都是FPGA或ASIC，尤其以ASIC為主。而“異構(gòu)計算系統(tǒng)”簡單來說，就是以CPU為主搭配其他計算芯片的計算系統(tǒng)。

“異構(gòu)計算系統(tǒng)”主要有三個集成方式。一是PCB板系統(tǒng)，個人電腦或服務(wù)器的CPU與GPU是獨立插在PCB板插槽上的，服務(wù)器的AI加速卡也會以插槽方式集成在PCB板上。二是SOC系統(tǒng)（System on Chip，片上系統(tǒng)），以CPU為主的各類計算模塊，用同樣的制造工藝制作在一塊芯片上。這種集成方式的優(yōu)點是各類計算模塊之間通信效率高、整體功耗更低，特別節(jié)約空間，尤其適合手機(jī)等強(qiáng)調(diào)低功耗與小空間的終端使用。三是Chiplet系統(tǒng)，也稱為小芯片系統(tǒng)。以CPU為主的多類計算芯片，用不同制造工藝，先獨立制作出芯片，然后再“集成于一塊硅片上”，相互間使用高速接口通信。優(yōu)點是成本低、功能組合很靈活；相比SOC系統(tǒng)，缺點是功耗大、占用空間大。需要指出的是，集成方式?jīng)]有先進(jìn)或落后之分，只是為了適應(yīng)不同的應(yīng)用場景，來獲取性能、功耗、空間、成本等的均衡配置。

在“異構(gòu)計算系統(tǒng)”中，各類加速器在各自擅長的計算領(lǐng)域，以更快的速度、更低的功耗和可控的成本，整體上很好填補(bǔ)了“算力不足”。主要計算芯片的比較分析，參見表3。

舉例來說，2023年上市的英特爾旗艦機(jī)CPU，Sapphire Rapids，使用異構(gòu)計算技術(shù)，集成了許多加速器，將原本由CPU完成的許多計算，交給加速器處理。比如，DLB模塊能加速不同服務(wù)器之間的負(fù)載均衡，保證服務(wù)器的大規(guī)模部署分布式計算；DSA模塊加速CPU和存儲之間的數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；IAA模塊加速數(shù)據(jù)庫相關(guān)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)壓縮和解壓；QAT模塊加速網(wǎng)絡(luò)相關(guān)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)壓縮和加密運(yùn)算；AMX模塊加速人工智能相關(guān)的矩陣運(yùn)算。

預(yù)計在較長時間里，“異構(gòu)計算系統(tǒng)”將是解決后摩爾時代主要矛盾的最重要成熟技術(shù)路徑。這項結(jié)論可以從兩個視角去推演。“異構(gòu)計算系統(tǒng)”發(fā)展到一定階段，將呈現(xiàn)出的金字塔和倒金字塔分層特征，如圖2所示。正金字塔圖的畫圖依據(jù)是，在一個完整“異構(gòu)計算系統(tǒng)”中，各類計算芯片（或計算模塊，下文同）的數(shù)量；倒金字塔圖的畫圖依據(jù)是，在一個完整“異構(gòu)計算系統(tǒng)”中，各類計算芯片覆蓋的計算領(lǐng)域的數(shù)量。

在可以預(yù)見的將來，在一個完整的“異構(gòu)計算系統(tǒng)”中將會出現(xiàn)以下情況：CPU數(shù)量最少，但具有最好的靈活可編程性，可以用在任何計算領(lǐng)域，但性能相對最低。Co-Processor（協(xié)處理器）依附于CPU存在，可視作CPU的擴(kuò)展功能模塊。GPU數(shù)量不多，具有較好的軟件編程能力，覆蓋計算領(lǐng)域較多，大多性能居中。FPGA數(shù)量較多，可編程靈活適用很多計算領(lǐng)域，性能高于CPU、GPU，但不如ASIC。DSA數(shù)量很多，具有一定程度上的可編程，覆蓋的計算領(lǐng)域比ASIC大，可視作介于FPGA與ASIC之間的一類計算芯片。ASIC數(shù)量眾多，各類ASIC整體覆蓋的計算領(lǐng)域不大，但這些計算領(lǐng)域往往是基礎(chǔ)性算法、很成熟，可將算法硬化在ASIC的電路中，所以計算速度最快、功耗最低、成本也很低（視具體ASIC芯片的出貨量而定）。

綜上所述，在“后摩爾時代”，從晶體管到“異構(gòu)計算系統(tǒng)”，將突破制造工藝桎梏，用成熟可落地的技術(shù)手段，來不斷滿足“萬物智能互聯(lián)世界”呈指數(shù)級增長的算力需求。

（作者單位：浙江省無線電監(jiān)測中心）