摩爾定律消退后 計算機行業(yè)將如何發(fā)展？

　　(6)自旋晶體管

　　對于這方面來說，他最傾向的候選對象是所謂的 “自旋電子學”。電子系使用一個電子的電荷來代表信息，自旋電子學使用 “旋轉”，這是電子的另一個固有屬性，并且和物體擁有的轉動能量相關聯(lián)。它很有用，旋轉有兩個變化：向上和向下，它可以用來表示 1 和 0。計算機行業(yè)對自旋電子學已經有了一些經驗：例如它是硬盤里的應用。

　　對自旋晶體管的研究已經超過了 15 年，但是迄今為止還沒有投入生產。難做的是，驅動它所需的電壓是非常微小的：10-20 毫伏，相比常規(guī)的晶體管要少數百倍，這可以解決熱量的問題。但是這也帶來了設計的問題， Yeric 說道。有著這種分鐘電壓，在電子噪音中區(qū)分 1 和 0，變得非常棘手。

　　“在實驗室里建造一個新奇的晶體管，是相對而言比較容易的事情，” 分析師 Linley Gwennap 說道?！暗且〈覀兘裉煺谧龅氖虑椋阈枰谝粋€芯片上投入數十億美元，需要有合理的成本，以及非常高的可靠性，而且?guī)缀跻獩]有任何缺陷。我不會說著無法做到，但這是非常困難的?！?這也讓尋找其他的辦法制作更好的計算機，變得十分重要。

　　三、從現(xiàn)有晶體管尋找出路

　　嚴格的說，摩爾定律是關于越來越多數目的組件，可以被整合進一個給定的設備中。更一般的說，計算機總是變得越來越好。隨著晶體管變得越來越難以縮小，計算公司開始考慮更好的利用已有的晶體管設備?！斑^去管理者們不希望在密集設計上投入過多，” ARM 的 Greg Yeric 說道：“我認為這將會開始發(fā)生變化。”

　　一種方法是：讓現(xiàn)有的芯片工作強度更大。電腦芯片有一個主時鐘，每次它滴答的時候，里面的晶體管就會進行開、關動作。更快的時鐘，意味著更快的執(zhí)行指令。提高時鐘速率已經使得芯片在過去的 40 年里變得更快的主要途徑。但是，在過去的 10 年里，時鐘速率幾乎沒有變化。

　　(7)多核芯片

　　芯片制造商通過使用額外的晶體管，壓縮以復制芯片已有的線路作為回應。這種 “多核心” 芯片，把一些比較慢的處理器捆綁起來，要比單純依靠單一的快速處理器表現(xiàn)的要更好。大多數現(xiàn)代的臺式計算機是 4 到 8 核，有的甚至有 16 個核。

　　但是，正如業(yè)內人士發(fā)現(xiàn)的，多核芯片的速度達到了限制?！按蠹乙恢抡J為，如果我們繼續(xù)這樣做，如果我們的芯片有 1000 個核，那么一切都會好起來的。” 微軟芯片設計專家 Doug Burger 說道。但是，要獲得最佳的芯片，程序員們不得不把任務人分解成小塊，讓它們可以同時工作?！笆聦嵶C明，這真的很難?！?Burger 博士說。實際上，對于一些數學任務而言，這是不可能的事。

　　(8)特制芯片

　　另一種方法是專攻。使用最廣泛的芯片，例如 Intel’ s Core 產品線，或者那些基于 ARM’ s Cortex 設計的芯片(在地球上幾乎所有的手機都能找到)都是多面手，它們具有很強的靈活性。不過這是有代價的：它們可以做一切事情，但沒有一件事情能做的完美。調整硬件，讓它更好的適用于特別的數學任務，可以讓你在解決一般性的任務時，有著 100 到 1000 倍的提升。Intel’ s Pentium 芯片的設計者 Bob Colwell 說。

　　專門特制的芯片已經在計算行業(yè)的一些領域中得到使用。最著名的例子是用來提高視頻游戲視覺效果的顯卡，由 Nvidia 和 AMD 之類的公司所設計，在 1990年 代中期嶄露頭角。英特爾后來的奔騰芯片也有為一些任務(比如視頻解碼)設計內置的特制邏輯。但這正也有缺點。

　　設計新的芯片需要數年的時間，研發(fā)成本可能高達數千萬甚至數億美元。特制芯片也比通用用途的芯片更難編程。并且，由于天性使然，它們只能提升某些任務上的性能表現(xiàn)。

　　特制邏輯更好的目標對象——至少在一開始的時候——可能是數據中心，這些需要龐大計算力的倉庫為運行互聯(lián)網的服務器提供著動力。

　　由于數據中心處理著海量的數據，它們可能永遠都需要一塊只能做一件事、但做得非常好的芯片。

　　基于這個原因，微軟——全球最大的軟件公司和云計算服務供應商之一——正在投資芯片設計業(yè)務。2014年，微軟公布了一臺名為 Catapult 的新設備，它使用了一種叫做現(xiàn)場可編程邏輯門陣列(FPGA)的特殊芯片，這種芯片的設置可以隨心所欲地進行調整。FPGA 提供了一種介于特制和靈活之間的折中，非常實用，帶領 Catapult 研發(fā)團隊的 Burger 說道：“這是想要在可編程的軟件以外也有可編程的硬件”。當一個任務結束以后，F(xiàn)PGA 可以在不到 1 秒內被重新調整到符合另一個任務的設置。

　　這種芯片已經被微軟的搜索引擎 Bing 所使用，微軟表示，F(xiàn)PGA 使服務器在給定時間里能處理的請求數量翻了一倍。除此之外，也有許多其他的潛在應用，Peter Lee 這樣說道，他是 Burger 在微軟的頂頭上司。當某種特定的算法需要被反復應用在數據流上時，F(xiàn)PGA 脫穎而出。一種可能性是用 Catapult 來加密計算機之間的數據流以確保它們的安全性。另一種可能性是將它用在云端互聯(lián)手機的語音識別和圖像識別任務上。

　　這種技術不是全新的，但是直到現(xiàn)在才找到使用它的理由。全新的是 “云端正在以讓人瞠目的速度增長，” Burger 說道，“現(xiàn)在摩爾定律正在不斷放緩，這使得越來越難以增加足夠的計算力來與云端相匹配。所以這類后摩爾時代的項目開始變得有經濟意義?！?/p>