クォンタムラン

画像クレジット: クォンタムラン

消えつつあるムーアの法則がマイクロチップの根本的な再考を促す: コンピューターの未来 P4

David Tal、出版社、未来派
@DavidTalWrites
LinkedIn

火、09 / 15 / 2020 - 15：39

コンピュータは、大したことではありません。しかし、コンピューターの未来シリーズでこれまでに示唆した新たなトレンドを真に理解するには、計算パイプラインを疾走する革命、つまりマイクロチップの未来についても理解する必要があります。

ムーアの法則は、1965 年にゴードン E. ムーア博士によって設立された有名な法則です。基本的に、ムーアが何十年も前に気付いたことは、集積回路内のトランジスタの数が 18 倍になるということです。 24 ～ 1,000 か月ごと。これが、今日 500 ドルで購入した同じコンピューターが、XNUMX 年後には XNUMX ドルの費用がかかる理由です。

2021 年以上にわたり、半導体業界はこの法律の複雑なトレンドラインに対応し、新しいオペレーティングシステム、ビデオゲーム、ストリーミングビデオ、モバイルアプリ、および現代の文化を定義するその他すべてのデジタル技術への道を開いてきました。しかし、この成長に対する需要は、さらに半世紀にわたって安定しているように見えますが、最新のマイクロチップのすべてが構築されている基盤材料であるシリコンは、XNUMX 年をはるかに超えてその需要を満たすとは思えません。からの最後の報告国際半導体技術ロードマップ（ITRS）

それはまさに物理学です。半導体業界はトランジスタを原子スケールにまで縮小していますが、このスケールのシリコンは間もなく適合しなくなります。そして、この業界がシリコンを最適な限界を超えて縮小しようとすればするほど、マイクロチップの各進化はより高価になります。

これが私たちが今日いるところです。数年後には、シリコンは次世代の最先端マイクロチップを構築するための費用対効果の高い材料ではなくなります。この制限は、半導体業界 (および社会) にいくつかのオプションから選択を迫ることで、エレクトロニクスに革命をもたらします。

最初のオプションは、シリコンをさらに小型化するための費用のかかる開発を遅らせるか、中止することであり、追加の小型化なしでより多くの処理能力を生成するマイクロチップを設計する新しい方法を見つけることを優先します.
第二に、シリコンよりもはるかに小さいスケールで操作できる新しい材料を見つけて、より高密度のマイクロチップにこれまで以上に多くのトランジスタを詰め込みます。
第 XNUMX に、小型化や消費電力の改善に焦点を当てるのではなく、特定のユースケースに特化したプロセッサを作成することで、処理速度に再び焦点を当てます。これは、XNUMX つのジェネラリストチップを搭載する代わりに、将来のコンピューターが専門的なチップのクラスターを搭載する可能性があることを意味します。例としては、ビデオゲームを改善するために使用されるグラフィックスチップが含まれます。グーグルの紹介機械学習アプリケーションに特化した Tensor Processing Unit (TPU) チップの
最後に、高密度/小型のマイクロチップを必要とせずに、より高速かつ効率的に動作できる新しいソフトウェアとクラウドインフラストラクチャを設計します。

私たちのテクノロジー業界はどのオプションを選択しますか? 現実的には：それらすべて。

ムーアの法則の生命線

次のリストは、半導体業界の競合他社がムーアの法則を維持するために使用する短期的および長期的なイノベーションを簡単に示したものです。この部分は少し密集していますが、読みやすいように努めます。

ナノマテリアル. インテルなどの主要な半導体企業は、すでに次のことを発表しています。ドロップシリコン 7ナノメートル（2020nm）の微細化スケールに達すると。シリコンに代わる候補には、アンチモン化インジウム (InSb)、ヒ化インジウムガリウム (InGaAs)、シリコンゲルマニウム (SiGe) などがありますが、最も注目されている材料はカーボンナノチューブのようです。グラファイト (それ自体が不思議な材料であるグラフェンの複合スタック) から作られたカーボンナノチューブは、原子を厚くすることができ、非常に導電性が高く、XNUMX 年までに将来のマイクロチップを最大 XNUMX 倍高速化すると推定されています。

光コンピューティング. チップの設計に関する最大の課題の XNUMX つは、電子がトランジスタ間をスキップしないようにすることです。これは、原子レベルに入ると非常に難しくなります。光コンピューティングの新しい技術は、電子を光子に置き換えようとしています。これにより、光 (電気ではなく) がトランジスタからトランジスタに渡されます。１９４８年にAchille Gaggiaがレバー式のエスプレッソマシンを発明したことにより、現在のエスプレッソが誕生しました。 Gaggiaの発明したエスプレッソマシンは、それ以前に作られてきたマシンより数倍の圧力が出せるため、濃度が何倍も濃いエスプレッソを淹れられました。また圧力が増したことで、エスプレッソに初めてクレマが現れました。このクレマはお客様にたいへん喜ばれ、今ではエスプレッソにクレマは欠かせません。、研究者は、光ベースの情報（光子）を音波としてコンピューターチップに保存する機能を実証することにより、この目標に向けて大きな一歩を踏み出しました。このアプローチを使用すると、マイクロチップは 2025 年までに光速近くで動作する可能性があります。

スピントロニクス. スピントロニクストランジスタは、10 年以上の開発期間を経て、電子の電荷ではなく電子の「スピン」を使用して情報を表現しようと試みました。商用化にはまだ長い道のりですが、解決された場合、この形式のトランジスタは動作に 20 ～ XNUMX ミリボルトしか必要とせず、従来のトランジスタよりも数百倍小さくなります。これにより、半導体企業がより小型のチップを製造する際に直面する過熱の問題も解消されます。

ニューロモルフィックコンピューティングとメモリスタ. この差し迫った処理の危機を解決するための別の新しいアプローチは、人間の脳にあります。特に、IBM と DARPA の研究者は、新しい種類のマイクロチップの開発を主導しています。このマイクロチップの集積回路は、コンピューティングに対する脳のより分散化された非線形アプローチを模倣するように設計されています。（これをチェックしてくださいサイエンスブログの記事人間の脳とコンピューターの違いをよりよく理解するためです。) 初期の結果は、脳を模倣したチップは、現在のマイクロチップよりもはるかに効率的であるだけでなく、信じられないほど少ないワット数で動作することを示しています。

この同じ脳モデリング手法を使用すると、コンピュータのマイクロチップのことわざの構成要素であるトランジスタ自体が、まもなくメモリスタに置き換えられる可能性があります。「イオニクス」時代の到来を告げるメモリスタは、従来のトランジスタよりも多くの興味深い利点を提供します。

第 XNUMX に、メモリスタは、電源が切られた場合でも、メモリスタを通過する電子の流れを記憶できます。つまり、いつの日か、電球と同じ速度でコンピューターの電源を入れることができるようになるということです。
トランジスタは 1 または 0 のバイナリです。一方、メモリスタは、0.25、0.5、0.747 など、これらの極限の間のさまざまな状態を持つことができます。これにより、メモリスタは脳内のシナプスと同様に動作します。これは、将来のコンピューティングの範囲を開く可能性があるため、大きな問題です。可能性。
次に、メモリスタは機能するのにシリコンを必要としないため、半導体業界が新しい材料を使用してマイクロチップをさらに小型化する実験を行う道が開かれます (前述のとおり)。
最後に、IBM と DARPA がニューロモーフィックコンピューティングで行った調査結果と同様に、メモリスタに基づくマイクロチップは、現在市場に出回っているチップよりも高速で、消費電力が少なく、高い情報密度を保持できます。

3Dチップ. 従来のマイクロチップとそれを駆動するトランジスタは、平面の 2010 次元平面で動作しますが、40 年代初頭、半導体企業は自社のチップに XNUMX 次元を追加する実験を開始しました。「finFET」と呼ばれるこれらの新しいトランジスタには、チップの表面から突き出たチャネルがあり、チャネルで何が起こるかをより適切に制御できるため、XNUMX% 近く高速に動作し、半分のエネルギーで動作できます。ただし、欠点は、これらのチップを現時点で製造するのが非常に難しい (コストがかかる) ことです。

しかし、個々のトランジスタの再設計を超えて、将来 3Dチップまた、コンピューティングとデータストレージを垂直に積み重ねられた層に結合することも目指しています。現在、従来のコンピューターは、プロセッサーから数センチメートル離れた場所にメモリースティックを収納しています。しかし、メモリと処理コンポーネントを統合することで、この距離がセンチメートルからマイクロメートルに短縮され、処理速度とエネルギー消費が大幅に改善されます。

量子コンピューティング. さらに将来を見据えると、エンタープライズレベルのコンピューティングの大部分が、量子物理学の奇妙な法則の下で動作する可能性があります。ただし、この種のコンピューティングは重要であるため、このシリーズの最後に独自の章を設けました。

スーパーマイクロチップは商売にならない

さて、あなたが上で読んだことはすべてうまくいっています—私たちは光の速度で動くことができる人間の脳をモデルにした超エネルギー効率のマイクロチップについて話しています—しかし問題は、半導体チップ製造業界はそうではありません.これらの概念を大量生産された現実に変えることに過度に熱心です。

Intel、Samsung、AMD などのハイテク大手は、従来のシリコンベースのマイクロチップを製造するために、数十年にわたってすでに数十億ドルを投資してきました。上記の新しいコンセプトのいずれかに移行することは、それらの投資を破棄し、販売実績がゼロの新しいマイクロチップモデルを大量生産するための新しい工場の建設にさらに数十億ドルを費やすことを意味します。

これらの半導体企業の足を引っ張っているのは、時間とお金の投資だけではありません。より強力なマイクロチップに対する消費者の需要も弱まっています。考えてみてください: 90 年代と 00 年代のほとんどの間、毎年ではないにしても、隔年でコンピューターや電話を下取りに出すのはほぼ当然のことでした。これにより、家庭や仕事の生活をより簡単に、より良くするために出てきたすべての新しいソフトウェアやアプリケーションに遅れずについていくことができます. 最近、市場に出回っている最新のデスクトップまたはラップトップモデルにどのくらいの頻度でアップグレードしますか?

スマートフォンのことを考えると、ほんの 20 年前にはスーパーコンピューターと見なされていたであろうものがポケットに入っています。バッテリーの寿命とメモリに関する不満は別として、2016 年以降に購入されたほとんどの携帯電話は、アプリやモバイルゲームを実行したり、ミュージックビデオや SO とのいたずらな facetiming セッションをストリーミングしたり、その他のほとんどのことを完全に実行できます。電話。これらのことを 1,000 ～ 10% 改善するために、本当に毎年 15 ドル以上を費やす必要がありますか? 違いに気付くでしょうか？

ほとんどの人にとって、答えはノーです。

ムーアの法則の未来

これまで、半導体技術への投資資金のほとんどは、軍事防衛費からのものでした。その後、消費者向け電子機器メーカーに取って代わられ、2020年から2023年までに、さらなるマイクロチップ開発への主要な投資は、今度は以下に特化した業界から再び移行するでしょう:

次世代コンテンツ. ホログラフィック、仮想、および拡張現実デバイスが一般大衆に導入されると、特にこれらのテクノロジーが成熟し、2020 年代後半に人気が高まるにつれて、データストリーミングの需要が高まるでしょう。
クラウド·コンピューティング. このシリーズの次の部分で説明します。
自動運転車. 当店で徹底解説交通の未来シリーズ。
モノのインターネット。 弊社で説明モノのインターネット私たちの章インターネットの未来シリーズ。
ビッグデータと分析. 定期的なデータ処理を必要とする組織 (軍事、宇宙探査、気象予報士、製薬、ロジスティクスなど) は、収集されたデータの拡大を続けるセットを分析するために、ますます強力なコンピューターを引き続き必要とします。

次世代マイクロチップの研究開発のための資金は常に存在しますが、問題は、より複雑な形態のマイクロプロセッサに必要な資金レベルがムーアの法則の成長要求に追いつくことができるかどうかです. 新しい形態のマイクロチップへの切り替えと商品化のコストに加えて、消費者需要の減速、将来の政府予算の縮小、および景気後退を考えると、ムーアの法則は 2020 年代後半までに回復する前に、2020 年代初頭に減速または一時的に停止する可能性があります。 2030年代、XNUMX年代初頭。

ムーアの法則が再び加速する理由については、コンピューティングパイプラインに登場する革命はターボ駆動のマイクロチップだけではありません。次回のコンピューターの未来シリーズでは、クラウドコンピューティングの成長を後押しするトレンドを探ります。