處理器史話 | 摩爾定律失效后，硅芯片將何去何從？

?

眾所周知，微處理器（CPU）在現(xiàn)代計算設備里是核心，是大腦，但是對于大多人來說，CPU 只不過就是一個名詞、一個符號或者代表著某一項參數(shù)，是名副其實的“幕后”英雄。雖然在本文中陸續(xù)展示了點滴的代表性產(chǎn)品、與之相關的重要人物及其事跡，但是更多的無名英雄，依舊是很少被人認知贊美的。

回顧歷史，1971 年 11 月 15 日，全球第一款微處理器“Intel 4004”從 Intel 公司誕生，時至今日已走過 45 年的歲月，它改變了人類的思維方式、生活方式和提升了工作效率和生活品質，那么將來的發(fā)展趨勢如何呢？

在解答這個問題之前，首先瀏覽下面的畫卷。

1. 圖解 CPU 發(fā)展史簡
由圖可見，經(jīng)過了以上 40 多年的發(fā)展，如今，CPU 就象一匹脫韁的野馬，正以異乎尋常的速度向前發(fā)展，在大大小小的媒體上，市場充斥著與之相關的聲音：頻率提升、功耗降低、新品發(fā)布、人機大戰(zhàn)、操作系統(tǒng)的升級等等。如果說顯卡、聲卡的更新是技術上的創(chuàng)新，那么 CPU 的升級換代就是技術上的革命！

因此，不禁要問 CPU 將來的發(fā)展方向是什么？到底能夠跑多快？它的發(fā)展還會帶給人們哪些變革？或許下面的內容會給出一些答案！

2. 總趨勢分析
在最初研發(fā) CPU 的時候，人們就對其寄予厚望，要求微處理器要具備如下的要素：體積小重量輕、可靠性高、價格低廉、應用面廣泛的特點?？梢哉f現(xiàn)在的 CPU 都符合這些要求，所以要想更貼切的把握 CPU 的發(fā)展趨勢，有必要對 CPU 的各個方面做一個比較全面的分析。

縱觀 CPU 的發(fā)展史，可以概括為如下：

(1) 位數(shù)越來越大
早期 CPU 和現(xiàn)在的 CPU 的一個重要的差別就是位數(shù)的巨大差異。CPU 位數(shù)的發(fā)展歷程如下：
4 位：Intel 4004；
8 位：Intel 8080/8085、Motorola6800/6802、ROCKWELL6502；
16 位：Intel 8086/8088、Motorola 68000；
32 位：Intel 80386/80486；
64 位：Intel Itanium 和 AMD K8。

有些古董級位數(shù)的 CPU，估計有些人是見所未見的，更不必說使用過了，比如想要見識 4004 的身影，恐怕只能去博物館或者翻翻地下室、閣樓的抽屜，也許拆開一些比較老的便攜式計算器，會有所收獲的。

從上面的數(shù)據(jù)來看，CPU 位數(shù)增高是一個必然趨勢，那么為什么要增高 CPU 的位數(shù)呢？增高位數(shù)到底有哪些好處呢？

首先回答第一個問題：CPU 要處理更多更復雜的數(shù)據(jù)，這就需要提高 CPU 的數(shù)據(jù)帶寬。

解決這個問題，目前只有兩種行之有效的辦法：
其一、提高 CPU I/O 端口的頻率。
其二、加大 CPU 數(shù)據(jù)傳輸端口的寬度。

就第一種辦法而言，無疑是兩種做法中最簡單的。但是提高頻率便要對生產(chǎn)技術提高多個數(shù)量等級，而這無疑又增加生產(chǎn)成本和延長了生產(chǎn)周期。那么如果采用第二種方法會如何呢？

采用后者看起來就好多了：CPU I/O 接口帶寬增加處理的數(shù)據(jù)隨之增多，多個周期內可完成的任務在一個周期就可以完成了！

這個答案是顯而易見的，如果二者兼顧，那么則更加完美了！

?

(2) 封裝越來越小
對于用戶而言，對 CPU 使用什么封裝技術并不在意，因為關注的重點在于新品 CPU 的接口形式，比如大家都很喜歡小巧的、使用靈活的接口，這是常識：畢竟體積小，所占空間就??；用手指可以直接完成的安裝，比借助工具來完成的更加方便。

在過去，大多數(shù)人已經(jīng)對頻繁變更 CPU 的接口形式所帶來的額外投入感到厭煩。其實封裝正是在促使 CPU 接口轉型的重要原因之一。最為典型的例子就是賽楊從 SOLT1 到 SOCKET370 的轉型了。在轉型 PPGA 封裝的賽楊后去除了沒有多大必要的 PCB 板，有效的減少了成本。還有一個更重要的原因就是采用 PPGA 封裝制造，賽楊可以使制造難度下降一個等級。

所以說封裝小型化，將是未來 CPU 封裝的主導思想！當然小型化的實現(xiàn)，離不開高度集成，高度集成是工藝改進的必然結果。

(3) 速度越來越快
一直以來，大家最關心的恐怕就要數(shù) CPU 的速度了。速度的大小標志著 CPU 運算能力的高低。

自從 1971 年 Intel4004，頻率只有 1MHz，而 2001 年的 P4 頻率高達 2.0G，2008 年的 Core i7 最低主頻是 2.8GHz，2016 年的最新 CPU，主頻高達 3.0G，的在 45 年間，頻率居然增長了 3000 倍。

速度提升了，運算能力自然大大提升，帶給人們的感受也是有目共睹的。不過雖然速度是提高 CPU 性能的法寶之一，但是單憑無止境的提速是很難使 CPU 有一個質的飛躍的。不過工藝的發(fā)展證明：對 CPU 而言速度是重要的，但它并不是萬能的！

(4) CACHE 越來越小
CACHE 一直是 CPU 中不可低估的元素。那么 CACHE 究竟是怎樣工作的呢？首先主存當中保存著所有要用的數(shù)據(jù)，而 CACHE 中保存著的部分數(shù)據(jù)是主存中數(shù)據(jù)的副本。

當 CPU 訪問主存時，首先檢查 CACHE。

如果要存取的數(shù)據(jù)已經(jīng)在 CACHE 中，CPU 就可以很快的完成訪問，稱作“命中”。反之，如果數(shù)據(jù)不在 CACHE 中 CPU 就必須從主存中提取。

看來 CACHE 可以有效的增加 CPU 讀取數(shù)據(jù)的速度，那么為何不把主存當中的所有數(shù)據(jù)都放入如 CACHE 中呢？換句話說，就是為什么不增大 CACHE 的容量來多容納一些數(shù)據(jù)呢？
其實答案很簡單，這就關系到上面所說的命中的問題。CACHE 中存儲的數(shù)據(jù)不但是主存中的副本而且是隨機性的數(shù)據(jù)。這就是說即便 CACHE 里面有數(shù)據(jù)也不一定是 CPU 要訪問的。如果 CACHE 很大 CPU 在里面又尋找不到所需要的數(shù)據(jù)，就造成了未命中的情況。可以說這一段時間就白白浪費了。

既然如此，如果使用小容量 CACHE 會如何呢？結果是這樣的：
即便是沒有找到所需要的數(shù)據(jù)，尋找數(shù)據(jù)浪費的時間也要比大 CACHE 少得多。但是可能大家也注意到了，使用小 CACHE 的話 CPU 的命中率會大大降低。因此可以得出如下的結論：CACHE 不是越大越好。所以說大 CACHE 并不是未來 CPU 緩存的發(fā)展方向。

補充一點：實際上 CPU 的性能和 CACHE 的大小是呈負指數(shù)二項式增長。這就是說當 CPU 的 CACHE 的大小到達一定的水平后，如果不及時更新 CACHE 搜索算法和 CACHE 的輪換算法，CPU 性能將沒有本質上的提高！

?

(5) 制作工藝尺寸越來越小
CPU 的“制作工藝”指的是在生產(chǎn) CPU 過程中，要進行加工各種電路和電子元件，精度越高，生產(chǎn)工藝越先進。在同樣的材料中可以制造更多的電子元件，連接線也越細，提高 CPU 的集成度，CPU 的功耗也越小。

制造工藝的“微米”和“納米”是指 IC 內電路與電路之間的距離。制造工藝的趨勢是向密集度愈高的方向發(fā)展。密度愈高的 IC 電路設計，意味著在同樣大小面積的 IC 中，可以擁有密度更高、功能更復雜的電路設計。微電子技術的發(fā)展與進步，主要是靠工藝技術的不斷改進，使得器件的特征尺寸不斷縮小，從而集成度不斷提高，功耗降低，器件性能得到提高。

芯片制造工藝在 1995 年以后，從 0.5μm、0.35μm、0.25μm、0.18μm、0.15μm、0.13μm、90nm、65nm、45nm、32nm，22nm，一直發(fā)展到目前最新的 14nm。

可以說，現(xiàn)在 CPU 的制作工藝，已經(jīng)從無“微”不至，到了“無納諸侯”的境界了！

(6) 電壓和功耗越來越低
從 CPU 發(fā)展歷史來看，這個結論是顯而易見的，而且是將來的發(fā)展方向。
當然電壓、功耗是和生產(chǎn)工藝及集成度密切相關的?；叵氲谝慌_計算機問世時的情形：體積龐大，數(shù)以萬計的管件堆置在一起；有一個專門發(fā)電單元為之發(fā)電；散發(fā)出的熱量使它所在的房屋，變成了一個大烤爐。即便是這樣其運算能力也沒有現(xiàn)今手頭上的便攜式的計算器強。

低頭看一下現(xiàn)在手里的筆記本電腦或臺式機，即便是 10 幾年前的“老爺機”：1GHz 的功耗也只有 54W，這點兒熱量，“取暖”都是問題，更不必說“烤爐”了。能源短缺是人類面臨的重要問題，新一代 CPU 在這方面已經(jīng)為人類起了典范的作用！功耗下降了，自然就不需要很大的電壓了。在計算機 CPU 芯片小型化以后，使用過的最高電壓是 5V。

然后，這種降壓的趨勢一直延續(xù)了下來：5V?1.65V(賽楊 2)? 1.3V (C3)。

雖然下降的幅度不算是很大，但是要知道 1.X 伏特的電壓已經(jīng)是很小了。即便是再有下降的空間，這樣的空間也不算是很大了。所以說就是只下降了 0.05V 也是一個重大的進步！

對于臺式機和便攜式機而言，省電、低耗、超低電壓的 CPU 必將成為它們的首選！

(7) RISC 指令結構當?shù)?br /> 關于這一點，先從 RISC 指令結構和 X86 指令集說起。

在 1978 年 Intel 公司推出了代號為 8086 的 16 位處理器，與此同時還推出了一款代號為 8087 的數(shù)學協(xié)處理器。因為當時這兩種芯片在指令集上相互兼容，所以人們將其統(tǒng)稱為 X86 指令集。

隨著時代的發(fā)展 Intel 陸續(xù)推出了更新型號的 CPU，但它們都有一個共同的特點就是仍然兼容原來的 X86 指令集。所以在 Intel 的后續(xù)產(chǎn)品上，就看到了諸如以 286、386、486、586 等以 X86 形式命名的 CPU 產(chǎn)品。但是當 AMD 的 K8 出現(xiàn)時，則表明 X86 已經(jīng)是夕陽西下了，RISC 處理器隆重登場。

RISC 優(yōu)越的性能完全得益于短指令：因為 RISC 處理器所處理的都是等長的短指令，這樣一來就大大簡化了解碼器的設計，省去了許多微碼結構。同時 RISC 極大的簡化了每一個時鐘周期的任務，這樣一來由于每一個時鐘周期所要完成的任務相對較少，它就可以盡量縮短時鐘的脈沖間隔，從而提高 CPU 工作頻率。

所以在同等的制造技術下，它的時鐘頻率就高于 CISC 處理器。RISC 處理器的性能之所以高人一籌就是基于以上的原因。

摩爾定律，讓科學家和工程師們可以預料到未來 CPU 發(fā)展的大致情況。毫無疑問，高性能、低能耗、高速度和低成本是未來的發(fā)展方向。

3. 摩爾定律失效后，硅芯片將何去何從？
摩爾定律自從 1965 年提出以來，該定律一直生效。不過近年來業(yè)界一直預測該定律即將失效。早在 2000 年，《麻省理工科技評論》就硅技術在大小和速度上的極限提出了警告。

目前，全球半導體行業(yè)，不再基于每兩年實現(xiàn)性能翻倍的概念來制定硅芯片研發(fā)計劃，原因是成本問題：無力承擔跟上性能提升步伐所需購買的超復雜制造工具和工藝成本。此外，當前的制造技術，可能無法再像原來那樣大幅度縮小硅晶體管。事實上，晶體管都已經(jīng)變得非常微小了，以至于可能無法遵循通常的物理定律，那么，是否意味著科技驅動的指數(shù)級變化時代即將走到盡頭了嗎？

回答是：不。

即便硅芯片正在接近物理和經(jīng)濟成本上的極限，也還有其它的方法繼續(xù)驅動計算性能的指數(shù)級增長，比如：采用新材料來打造芯片和以新方式定義計算本身。目前，已經(jīng)出現(xiàn)了與晶體管速度無關的技術進步，如：深度學習驅動的更加聰明的軟件，以及通過利用云資源實現(xiàn)更強計算能力的技術。而這只是未來計算創(chuàng)新的冰山一角。

因此，2016 年福布斯發(fā)布文章稱：即便摩爾定律失效，硅芯片逼近物理和經(jīng)濟成本上的極限，也還有其它的創(chuàng)新方法和技術繼續(xù)驅動計算性能的指數(shù)級增長，比如：內存中運算、量子計算、分子電子學、神經(jīng)形態(tài)計算等等。

以下便是有望驅動計算性能繼續(xù)飛速增長的幾項新興技術：
(1) 內存中計算
縱觀在整個計算史，處理最緩慢的一部分就是從硬盤獲取數(shù)據(jù)。很多的處理性能都浪費在了等待數(shù)據(jù)到達上。相比之下，內存中計算則將大量的數(shù)據(jù)放在 RAM，使得數(shù)據(jù)可以馬上在 RAM 中進行處理。結合新型的數(shù)據(jù)庫、分析技術和系統(tǒng)設計，它能夠大大提升性能和整體成本。

所以“吃掉”RAM，也許是 CPU 的趨勢之一。

(2) 基于石墨烯的微芯片
石墨烯為一個分子那么厚，導電性能比任何其它人類已知的材料都要強。它能夠卷入到微小的管子中，也能夠結合其它材料使用，能夠在更小的空間里驅動電子以更快的速度運動。它在這方面甚至要勝過最下的硅晶體管。這將會將針對微處理器的摩爾定律的適用時間再延長幾年。

石墨烯的分子結構圖

(3) 量子計算
普通計算機中的 2 位寄存器在某一時間僅能存儲 4 個二進制數(shù)（00、01、10、11）中的一個，而量子計算機中的 2 位量子位（qubit）寄存器可同時存儲這四個數(shù)，因為每一個量子比特可表示兩個值。

理論上，量子計算機將能夠以數(shù)百萬倍于當前技術的速度解決各類非常復雜的問題，如分析基因數(shù)據(jù)或者測試飛機系統(tǒng)。谷歌研究人員去年宣布，他們已經(jīng)開發(fā)了一種新的量子比特方式來檢測和防范錯誤。

?

(4) 分子電子學
瑞典隆德大學研究人員利用納米技術打造了“生物計算機”，通過沿著納米觀人工路徑同時移動多個蛋白絲，該款計算機能夠進行平行計算。

這種生物計算機比循序運行的傳統(tǒng)電子計算機更加快速，且節(jié)能 99%，制造和使用成本也低于傳統(tǒng)計算機和量子計算機。它進行商用的時間可能也將早于量子計算機。

(5) DNA 數(shù)據(jù)存儲
將數(shù)據(jù)轉換成 base 4，你就可以將它編碼到合成 DNA 上。

為什么要那么做呢？

DNA 存儲數(shù)據(jù)模型圖

很簡單：一點點 DNA 就可以存儲一大堆數(shù)據(jù)。事實上，有瑞士研究團隊估計，一個茶匙的 DNA 可以容納人類迄今為止所產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)，從最早期的洞穴壁畫，再到昨天的 Facebook 動態(tài)更新。

這種技術目前需要耗費大量的時間和資金，不過基因編輯或許是大數(shù)據(jù)的未來：Futurism 最近報道稱，微軟正在研究利用合成 DNA 來進行安全的長期數(shù)據(jù)存儲，已經(jīng)能夠編碼和恢復 100%的初始測試數(shù)據(jù)。

(6) 神經(jīng)形態(tài)計算
神經(jīng)形態(tài)計算技術的目標是，打造一款像人腦那樣的計算機——處理和學習數(shù)據(jù)的速度能夠跟生成數(shù)據(jù)一樣快速。

到目前為止，業(yè)界已經(jīng)開發(fā)出能夠通過訓練和執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡來進行深度學習的芯片，那是往正確方向邁出的一步。例如：General Vision 的神經(jīng)形態(tài)芯片包含 1024 個神經(jīng)元，每一個都是基于 SRAM（靜態(tài)隨機存儲器）的 256 字節(jié)存儲器，且有 3000 個邏輯閘，所有的神經(jīng)元都互相連接，平行運行。

(7) 無源 Wi-Fi（Passive Wi-fi）
華盛頓大學的一個計算機科學家和電氣工程師團隊，開發(fā)了一種耗能比目前的電耗標準少 1 萬倍的 Wi-Fi 傳輸生成方式。雖然這嚴格來說不算是計算性能的提升，但它是網(wǎng)絡連接性的指數(shù)級增長，將會使能其它技術的進步。

無源 Wi-Fi 被《麻省理工科技評論》列入 2016 年的十大突破性技術，它將不僅僅可以節(jié)省電耗，還能夠使能最低耗能的物聯(lián)網(wǎng)，讓更多之前非常耗電的設備第一次能夠通過 Wi-Fi 連接網(wǎng)絡，還有可能會催生新型的通訊方式。

……
一路走來，雖然我們可能在接近硅芯片的性能極限，但技術本身同時正在加速發(fā)展，要阻止它成為現(xiàn)代生活的驅動力是不大可能的。隨著新計算技術推動機器人、人工智能、虛擬現(xiàn)實、納米技術以及其它震驚世界的進步超越當前被公認的極限，它的影響力將只會有增無減。

簡單來說，計算的指數(shù)級增長，或許無法永遠持續(xù)下去，但它的盡頭仍比我們想象的要遙遠得多。

到這里，不妨思考一下：在不久的將來，如果上述的技術被成功用于硅芯片的設計，那么將來的處理器將會是什么樣子？

請讀者腦補一下吧！

與非網(wǎng)原創(chuàng)內容，不經(jīng)允許，謝絕轉載！

本系列更多內容，請參照：處理器史話匯總。