무어의 법칙은 무엇이며, 왜 사라지고 있나요?

지난 10년 동안 기술 미디어에 관심을 기울여 왔다면 아마도 무어의 법칙(Moore's Law)과 어떻게 죽어가는 것 같아?. 불행하게도 무어의 법칙이 무엇인지, 그것이 정확히 어떻게 사라지고 있는지 표준 뉴스 기사에서 설명하기는 어렵습니다. 무어의 법칙, 프로세서에 대한 의미, 사람들이 이것이 죽어가고 있다고 말하는 이유, 기업이 해결 방법을 찾는 방법에 대해 알아야 할 모든 것이 여기에 있습니다.

수십 년 동안 칩 산업이 어떻게 작동했는지 설명하는 법칙

무어의 법칙은 1965년 인텔 공동 창립자인 고든 무어(Gordon Moore)가 만들어낸 것으로, 2년마다 트랜지스터(기본적으로 프로세서에서 가장 작은 구성 요소)의 수가 두 배로 늘어날 것이라고 예측합니다. 따라서 1년에 가능한 가장 큰 칩을 제작한다면 2년 후에는 트랜지스터가 두 배인 칩을 만들 수 있어야 합니다. 업계가 1년 안에 100만 개의 트랜지스터를 갖춘 프로세서를 소집할 수 있다면 2년 안에 200만 개의 트랜지스터 칩이 가능할 것입니다.

이는 주로 칩이 제조되는 방식과 관련이 있습니다. 프로세스 노드. 모든 새로운 공정은 이전 공정보다 밀도가 높아야 하며, 이는 업계가 수십 년 동안 무어의 법칙 예측을 충족할 수 있었던 이유입니다. 트랜지스터를 계속 늘리려면 왜 밀도가 필요한지 궁금할 것입니다. 매년 더 큰 칩을 만드는 게 어떨까요? 글쎄, 단일 칩은 너무 클 수 있습니다. 지금까지 대량으로 만들어진 칩 중 최대 크기는 최대 800mm2로 손바닥 안에 쏙 들어올 정도다. 따라서 칩에 더 많은 트랜지스터를 넣기 위해서는 더 높은 밀도가 필요합니다.

대부분의 컴퓨팅 역사에서 제조 회사(대부분 팹이라고 함)는 1~2년마다 새로운 프로세스 노드를 출시하고 무어의 법칙을 계속 유지할 수 있었습니다. 또한 새로운 노드는 주파수(간단히 성능이라고도 함)와 전력 효율성도 향상시켰습니다. 최신 또는 두 번째 최신 프로세스를 사용하는 것은 일반적으로 회사가 무언가를 만들지 않는 한 원했던 것입니다. 기초적인. 무어의 법칙은 의심할 여지 없이 발생한 일이었고 당연한 것으로 여겨졌습니다.

무어의 법칙은 어떻게 죽어가고 있는가

업계에서는 매년 새로운 노드의 그레이비 열차가 영원히 계속될 것으로 예상했지만 21세기에 모든 것이 무너졌습니다. 걱정스러운 징후 중 하나는 Dennard 스케일링의 종말이었습니다. Dennard 스케일링은 더 작은 트랜지스터가 더 높은 클럭 속도를 달성할 수 있을 것이라고 예측했지만 2000년대 중반 65nm 지점에서 그 사실이 중단되었습니다. 이렇게 작은 크기에서 트랜지스터는 어떤 물리학자도 예측할 수 없었던 새로운 동작을 보여주었습니다.

그러나 Dennard 스케일링의 종말은 2010년대 초 32nm 전후에 직면했던 전 세계 거의 모든 팹의 위기에 비하면 아무 것도 아니었습니다. 트랜지스터를 32nm 이하로 줄이는 것은 극도로 어려웠으며, 수년 동안 Intel은 32nm 이후의 다음 전체 업그레이드인 22nm 노드로 성공적으로 전환한 유일한 회사였습니다. 2010년대 중반이 되어서야 Intel의 경쟁업체가 따라잡을 수 있었지만 그때까지 업계는 크게 변화했습니다.

위 차트는 특정 연도 및 세대에 업계 최고의 노드를 만들 수 있었던 회사의 수를 보여줍니다. 이 수치는 수년간 감소세를 보였지만 2000년대 후반부터 2010년대 초반까지 안정세를 보였습니다. 그러다가 기업들이 32nm 이상으로 발전하는 것이 얼마나 어려운지 깨닫기 시작하면서 수건을 던졌습니다. 14개의 최첨단 팹이 45nm 노드에 도달했지만 그중 6개만이 16nm에 도달했습니다. 오늘날 이러한 팹 중 인텔, 삼성, TSMC 세 곳만이 여전히 최첨단을 달리고 있습니다. 그러나 많은 사람들은 결국 삼성이나 인텔이 하락세의 대열에 합류할 것으로 예상하고 있습니다.

이러한 새로운 노드를 개발할 수 있는 회사라도 기존 노드의 세대 간 이익을 따라잡을 수는 없습니다. 칩의 밀도를 높이는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. TSMC의 3nm 노드는 실제로 캐시 축소에 실패했습니다., 이는 비참한 일입니다. 밀도 증가는 세대마다 감소하고 있지만 생산 비용은 점점 더 비싸지고 있습니다. 32nm 이후 트랜지스터당 비용이 정체되어 프로세서를 더 낮은 가격에 판매하기가 더 어려워졌습니다. 물가. 성능과 효율성 향상도 예전만큼 좋지 않습니다.

이 모든 것이 사람들을 위한 무어의 법칙의 죽음을 의미합니다. 2년마다 트랜지스터를 두 배로 늘리지 못하는 것만이 아닙니다. 가격 상승, 성능 저하, 이전처럼 쉽게 효율성을 높일 수 없다는 문제입니다. 이는 전체 컴퓨팅 산업의 실존적 문제입니다.

기업이 무어의 법칙이 죽어가는 동안에도 기대치를 충족하는 방법

무어의 법칙이 사라지는 것은 부인할 수 없이 점점 더 큰 문제가 되고 있지만, 매년 주요 기업으로부터 혁신이 이루어지고 있습니다. 그 중 다수는 수년간 업계를 괴롭혀온 제조 문제를 완전히 우회하는 방법을 찾고 있습니다. 무어의 법칙이 트랜지스터에 대해 이야기하는 동안, 무어의 법칙의 정신은 전통적인 트랜지스터를 만나는 것만으로도 살아갈 수 있습니다. 세대를 거쳐 성능이 향상되고 업계에는 존재하지도 않았던 수많은 도구가 있습니다. 10년 전.

AMD와 Intel의 칩렛 기술(인텔에서는 타일이라고 부름)은 무어의 법칙에 따른 성능 기대치를 충족할 뿐만 아니라 트랜지스터 기대치까지 충족시키는 것으로 입증되었습니다. 단일 칩이 너무 클 수 있다는 것은 사실이지만 이론적으로는 단일 프로세서에 수많은 칩을 추가할 수 있습니다. 칩렛은 본질적으로 완전한 프로세서를 만들기 위해 다른 칩렛과 쌍을 이루는 작은 칩입니다. AMD는 2019년에 칩렛을 채택함으로써 회사가 데스크탑과 서버에서 제공하는 코어 수를 두 배로 늘릴 수 있었습니다.

또한, 칩렛은 전문화될 수 있으며, 이것이 죽어가는 무어의 법칙에 맞서 기술이 실제로 빛을 발하는 부분입니다. 새로운 노드에서는 캐시가 실제로 줄어들지 않으므로 더 오래되고 저렴한 노드를 사용하는 칩렛에 모든 캐시를 배치하고 최신 노드가 있는 칩렛에 프로세서 코어를 배치하는 것은 어떨까요? 이것이 바로 AMD가 자사를 통해 해온 일입니다. 3D V-캐시 RX 7900 XTX와 같은 고급 RX 7000 GPU의 메모리 캐시 다이(또는 MCD)입니다. 일부 최고의 CPU 그리고 최고의 GPU AMD의 칩렛 없이는 불가능합니다.

반면 엔비디아는 자랑스럽게 선언했다 무어의 법칙이 무너지고 AI에 모든 것을 걸었습니다. AI 지원 Tensor 코어를 통해 워크로드를 가속화하면 성능이 쉽게 두 배 이상 증가할 수 있으므로 Nvidia는 칩렛에 전혀 손을 대지 않았습니다. 그러나 AI는 확실히 소프트웨어 집약적인 솔루션입니다. DLSS, Nvidia의 AI 기반 해상도 업스케일링 기술을 게임에 구현하려면 게임 개발자와 Nvidia 모두의 노력이 필요하며 DLSS도 완벽하지 않습니다.

이 두 가지 외에 유일한 다른 옵션은 단순히 프로세서 아키텍처를 개선하고 동일한 수의 트랜지스터에서 더 많은 성능을 얻는 것입니다. 이 길은 역사적으로 기업이 무너지기 매우 어려운 길이었습니다. 프로세서는 아키텍처 개선을 가져오지만 성능 향상은 일반적으로 한 자릿수입니다. 백분율. 그럼에도 불구하고, 이는 단순한 단계가 아니기 때문에 칩 설계자는 지금부터 아키텍처 업그레이드에 더 집중해야 할 수도 있습니다.