Moores Gesetz ist tot. Was jetzt?

Mobile Apps, Videospiele, Tabellenkalkulationen und genaue Wettervorhersagen: Das ist nur eine Auswahl der lebensverändernden Dinge, die durch das zuverlässige, exponentielle Wachstum der Leistung von Computerchips in den letzten fünf Jahrzehnten ermöglicht wurden.





Aber in ein paar Jahren müssen Technologieunternehmen möglicherweise härter arbeiten, um uns fortschrittliche neue Anwendungsfälle für Computer zu bieten. Das kontinuierliche Auffüllen von Chips mit immer mehr Siliziumtransistoren, bekannt als Moores Gesetz, war der Grundstein für überschwängliche Innovationen in der Computertechnik. Jetzt scheint es langsam zum Stillstand zu kommen.

Wir müssen uns fragen, wird dies ein Problem für Bereiche wie mobile Geräte, Rechenzentren und selbstfahrende Autos sein? sagt Thomas Weinisch , Assistenzprofessor an der University of Michigan. Ich denke ja, aber auf unterschiedlichen Zeitskalen.

Das Mooresche Gesetz ist nach dem Intel-Mitbegründer Gordon Moore benannt. Er beobachtete 1965, dass Transistoren so schnell schrumpften, dass jedes Jahr doppelt so viele auf einen Chip passen, und passte 1975 das Tempo auf eine Verdoppelung alle zwei Jahre an.

Die Chipindustrie hat Moores Vorhersage am Leben erhalten, wobei Intel die Führung übernimmt. Und Computerfirmen haben viel mit der kontinuierlichen Versorgung mit zusätzlichen Transistoren zu tun. Aber Intel hat seine nächste Transistortechnologie mit Merkmalen von nur 10 Nanometern von 2016 auf Ende 2017 verschoben. Das Unternehmen hat auch beschlossen, die Zeit zwischen zukünftigen Generationen zu verlängern (siehe Intel setzt dem Mooreschen Gesetz die Bremse). Und eine Technologie-Roadmap für Moore’s Law, die von einer Industriegruppe gepflegt wird, zu der auch die weltgrößten Chiphersteller gehören, wird verworfen. Intel hat vorgeschlagen, dass Siliziumtransistoren nur noch fünf Jahre lang schrumpfen können.

Die Computer in unseren Taschen werden die Auswirkungen wahrscheinlich später spüren als andere Arten von Computergeräten, vermutet Wenisch. Mobile Geräte werden von Chips betrieben, die von anderen Unternehmen als Intel hergestellt wurden, und sie hinken im Allgemeinen etwas hinter der Transistortechnologie her. Und mobile Prozessoren nutzen einige Designtechniken nicht vollständig, die in leistungsfähigeren Prozessoren für nicht umherziehende Maschinen etabliert sind, sagt er.

Sie haben wahrscheinlich eine oder zwei Generationen mehr Start- und Landebahn im Mobilbereich, sagt Wenisch.

Viele nützliche Dinge, die mobile Geräte tun können, beruhen jedoch auf der Leistung von Milliarden-Dollar-Rechenzentren, wo das Ende von Moores Gesetz ein unmittelbareres Problem wäre. Unternehmen wie Google und Microsoft verschlingen eifrig jede neue Generation der fortschrittlichsten Chips, die dichter mit Transistoren gepackt sind.

Wenisch sagt, dass Unternehmen wie Intel, das den Markt für Serverchips dominiert, und ihre größten Kunden kreativ werden müssen. Alternative Möglichkeiten, um mehr Rechenleistung zu erhalten, umfassen die härtere Arbeit an der Verbesserung des Designs von Chips und die Herstellung von Chips, die darauf spezialisiert sind, bestimmte entscheidende Algorithmen zu beschleunigen.

Eine starke Nachfrage nach Silizium, das auf Algebra abgestimmt ist, die für eine leistungsstarke maschinelle Lerntechnik namens Deep Learning von entscheidender Bedeutung ist, scheint beispielsweise unvermeidlich. Das Grafikchip-Unternehmen Nvidia und mehrere Startups bewegen sich bereits in diese Richtung (siehe A $2 Billion Chip to Accelerate Artificial Intelligence).

Microsoft und Intel arbeiten auch an der Idee, Code auf rekonfigurierbaren Chips namens FPGAs auszuführen, um die Effizienz zu steigern (siehe Microsoft sagt, dass reprogrammierbare Chips die KI intelligenter machen). Intel hat im vergangenen Jahr fast 17 Milliarden US-Dollar für die Übernahme des führenden FPGA-Herstellers Altera ausgegeben und passt seine Technologie an Rechenzentren an.

Horst Simon , stellvertretender Direktor des Lawrence Berkeley National Laboratory, sagt, dass die leistungsstärksten Rechenmaschinen der Welt bereits die Auswirkungen der Endzeit von Moores Gesetz zu spüren scheinen. Die weltbesten Supercomputer werden nicht mehr so ​​schnell wie früher.

In den letzten drei Jahren haben wir eine Art Stagnation erlebt, sagt Simon. Das sind schlechte Nachrichten für Forschungsprogramme, die auf Supercomputer angewiesen sind, wie z. B. Bemühungen, den Klimawandel zu verstehen, neue Materialien für Batterien und Supraleiter zu entwickeln und das Arzneimitteldesign zu verbessern.

Simon sagt, dass das kommende Plateau in der Transistordichte bei Entwicklern von Supercomputern und Rechenzentren mehr Interesse an der Neugestaltung der grundlegenden Architektur von Computern wecken wird. Die Abschaffung bestimmter Konstruktionsmerkmale aus den 1940er Jahren könnte enorme Effizienzgewinne ermöglichen (siehe Maschinenträume ). Um diese Vorteile zu nutzen, müssten jedoch viele Arten von Software neu gedacht und Programmierer ihre Gewohnheiten ändern.

Unabhängig von der Art von Computer, an der Sie interessiert sind, lautet die Schlüsselfrage, ob die kreativen Möglichkeiten, die Computerunternehmen offen gelassen werden, nach seinem Ende ähnliche Vorteile wie das Mooresche Gesetz bieten können, sagt er Neil Thompson , Assistenzprofessor an der MIT Sloan School. Wir wissen, dass diese anderen Dinge wichtig sind, aber die Frage ist, sind sie von der gleichen Größenordnung? er sagt.

Ein Grund zu der Annahme, dass dies nicht der Fall sein könnte, ist, dass Unternehmen auf neue und komplizierte Weise zusammenarbeiten müssen, ohne den gemeinsamen Herzschlag, der früher die Produkt- und F&E-Pläne der Branche synchron hielt.

Einer der größten Vorteile von Moore's Law ist die Koordinationsfähigkeit, sagt Thompson. Ich weiß, dass wir in zwei Jahren auf diese Menge an Leistung zählen können und dass ich diese Funktionalität entwickeln kann – und wenn Sie Intel sind, wissen Sie, dass die Leute dafür entwickeln und dass es einen Markt für einen neuen Chip geben wird.

Ohne diese gemeinsame Musik zum Tanzen könnten Fortschritte in der Rechenleistung, die allen Arten von Unternehmen zugute kommen, und nicht nur solchen mit gegenseitig starken Anreizen zur Zusammenarbeit, weniger verbreitet sein.

verbergen