ムーアの法則とは何ですか? なぜ消滅しつつあるのでしょうか?

過去 10 年間テクノロジー メディアに注目してきた人なら、おそらくムーアの法則と どうやって明らかに死んでいるのか. 残念ながら、ムーアの法則とは何か、そしてそれがどのように消滅しつつあるのかを標準的なニュース記事で正確に説明するのは困難です。 ムーアの法則、加工業者にとっての意味、人々がムーアの法則が終わりつつあると言われている理由、そして企業がどのように回避策を見つけているのか、ムーアの法則について知っておくべきすべてをここにまとめます。

チップ業界が数十年にわたってどのように機能してきたかを説明する法則

ムーアの法則は、インテルの共同創設者ゴードン・ムーアが 1965 年に考案したもので、2 年ごとにトランジスタ (基本的にプロセッサ内の最小コンポーネント) の数が 2 倍になると予測しています。 したがって、1 年で可能な限り最大のチップを作成した場合、2 年後には 2 倍のトランジスタを搭載したチップを作成できるはずです。 業界が 1 年以内に 100 万個のトランジスタを備えたプロセッサを集めることができれば、2 年後には 200 万個のトランジスタ チップが可能になるはずです。

これは主に、いわゆるチップの製造方法に関係しています。 プロセスノード. 新しいプロセスはすべて、前回のものよりも密度が高くなっているはずです。これにより、業界は数十年にわたってムーアの法則の予測を達成することができました。 トランジスタを増やし続けるためになぜ密度が必要なのか疑問に思われるかもしれません。 なぜ毎年より大きなチップを作らないのでしょうか? そうですね、1 つのチップのサイズはこれくらいしかありません。 これまで大量に製造された最大のチップは最大800mm2で、手のひらに簡単に収まります。 したがって、より多くのトランジスタをチップに組み込むには、より高い密度が必要です。

コンピューティングの歴史のほとんどにおいて、製造会社 (口語的にファブと呼ばれる) は、1 ～ 2 年ごとに新しいプロセス ノードを立ち上げ、ムーアの法則を維持することができました。 さらに、新しいノードにより周波数 (単にパフォーマンスと呼ばれることもあります) と電力効率も向上しました。 何かを作っている場合を除き、企業は通常、最新または 2 番目に新しいプロセスを使用することを望んでいます。 基本的な。 ムーアの法則は疑問の余地のない出来事であり、当然のことと考えられていました。

ムーアの法則はいかにして消滅しつつあるのか

業界は、毎年のように新しいノードのグレービートレインが永遠に続くことを期待していましたが、21世紀にすべてが崩壊しました。 憂慮すべき兆候の 1 つは、デナード スケーリングの終焉でした。デナード スケーリングでは、より小型のトランジスタがより高いクロック速度に到達できると予測されていましたが、2000 年代半ばの 65nm マーク付近でそれは当てはまらなくなりました。 このような小さなサイズで、トランジスタは物理学者が予見できなかった新しい動作を示しました。

しかし、デナード・スケーリングの終焉は、2010 年代初頭に世界中のほぼすべてのファブが 32nm 付近で遭遇した危機に比べれば、何でもありませんでした。 トランジスタを 32nm 未満に縮小することは非常に困難で、長年にわたり、32nm の次のフルアップグレードである 22nm ノードへの移行に成功したのはインテルだけでした。 Intel の競合他社が追いつくことができたのは 2010 年代半ばになってからでしたが、その頃には業界は大きく変化していました。

上のグラフは、特定の年および世代で業界をリードするノードを製造できた企業の数を長年にわたって示しています。 この数は何年も減少していましたが、2000 年代後半から 2010 年代前半にかけて安定したように見えました。 その後、企業が 32nm を超えて進歩することがいかに難しいかを認識し始めたとき、彼らはタオルを投げました。 14 の最先端ファブが 45nm ノードに到達しましたが、そのうち 6 つだけが 16nm に到達しました。 現在、これらのファブのうち最先端を保っているのは、インテル、サムスン、TSMC の 3 社だけです。 しかし多くの人は、最終的にはサムスンかインテルのどちらかが敗者の仲間入りをすると予想している。

これらの新しいノードを開発できる企業であっても、古いノードの世代間の利益に匹敵することはできません。 チップの密度を高めるのはますます困難になっています。 TSMCの3nmノードは実際にキャッシュの縮小に失敗しました、それは悲惨です。 そして、世代ごとに密度の増加が減少している一方で、生産コストは上昇しており、 トランジスタあたりのコストは 32nm 以降停滞しており、プロセッサをより安価で販売することがより困難になっています。 価格。 パフォーマンスと効率の向上も以前ほど良くありません。

これらすべてが総合すると、人々にとってムーアの法則の死を意味します。 それは、単に 2 年ごとにトランジスタを 2 倍にすることができないというだけのことではありません。 それは、価格が上昇し、パフォーマンスの壁にぶつかり、以前ほど簡単に効率を高めることができなくなっていることです。 これはコンピューティング業界全体にとって存続に関わる問題です。

ムーアの法則が消滅しつつあるにもかかわらず、企業はどのようにしてムーアの法則の期待に応えているのか

ムーアの法則の死が問題として深刻化していることは間違いありませんが、毎年、主要企業からイノベーションがもたらされています。 その多くは、長年業界を悩ませてきた製造上の問題を完全に回避する方法を見つけています。 ムーアの法則はトランジスタについて語っていますが、ムーアの法則の精神は伝統的な条件を満たすだけで生き続けることができます。 世代ごとにパフォーマンスが向上しており、業界には自由に使えるツールがたくさんあります。 十年前。

AMD と Intel のチップレット テクノロジ (Intel はタイルと呼んでいます) は、ムーアの法則のパフォーマンス期待を満たすだけでなく、トランジスタの期待さえも満たすことが証明されています。 確かに 1 つのチップが大きくできるのは限られていますが、理論的には 1 つのプロセッサに非常に多くのチップを追加することができます。 チップレットは基本的に、他のチップレットとペアになって完全なプロセッサーを構成する小さなチップです。 AMD は 2019 年にチップレットを採用したため、デスクトップとサーバーで提供するコアの数を 2 倍にすることができました。

さらに、チップレットは特殊化することができ、瀕死のムーアの法則に直面してこのテクノロジーが真価を発揮するのはここです。 新しいノードではキャッシュが実際には縮小していないため、古い安価なノードを使用してすべてのキャッシュをチップレットに配置し、最新ノードのチップレットにプロセッサ コアを配置してはどうでしょうか? それが AMD が取り組んできたことです 3D Vキャッシュ RX 7900 XTX などのハイエンド RX 7000 GPU では、そのメモリ キャッシュが停止します (または MCD)。 いくつかの 最高のCPU そして 最高のGPU AMD の開発はチップレットなしでは不可能です。

一方、エヌビディアは、 誇らしげに宣言した ムーアの法則の死により、AI にすべてが賭けられました。 AI 対応 Tensor コアを通じてワークロードを高速化することで、パフォーマンスは簡単に 2 倍以上に向上するため、Nvidia はチップレットにはまったく触れていません。 ただし、AI は確かに、よりソフトウェア集約的なソリューションです。 DLSS, Nvidia の AI を活用した解像度アップスケーリング テクノロジをゲームに実装するには、ゲーム開発者と Nvidia の両方の努力が必要であり、DLSS も完璧ではありません。

これら 2 つ以外の唯一の選択肢は、プロセッサのアーキテクチャを単純に改善し、同じ数のトランジスタからより多くのパフォーマンスを引き出すことです。 歴史的に、この道は企業にとって非常に困難でした。 プロセッサはアーキテクチャの改善をもたらし、パフォーマンスの向上は通常 1 桁です パーセンテージ。 いずれにせよ、これは単なる段階ではないため、チップ設計者は今後アーキテクチャのアップグレードにもっと重点を置く必要があるかもしれません。