摩尔定律走向黄昏，计算领域出路何在？
50年来，摩尔定律一直引领信息技术向前发展。不过今年2月，全球半导体行业协会宣布，今后发布的行业研究规划蓝图中将不再以摩尔定律为核心，而将采用新的“超越摩尔”（More than Moore）蓝图；3月，英特尔也宣布从下一代10nm制程处理器开始，将“Tick-Tock”（制程-架构）模式改为“PAO”（制程-架构-优化）模式。这意味着摩尔定律对行业的影响在不断减弱，甚至已经被打破。对此，我们不禁想问：摩尔定律走向黄昏后，未来计算领域又将如何发展？
摩尔定律驱动行业发展
摩尔定律一直被认为是计算机行业重要的定律之一，它指的是一个预言：每两年微处理器的晶体管数量都将增加一倍—意味着芯片的处理能力也加倍。该定律早是由英特尔公司的联合创始人戈登?摩尔于1965年提出的。当时，摩尔在《电子学》杂志上发表了一篇名为《让集成电路填满更多的组件》的论文，这篇论文的核心是关于未来计算机行业发展的时间表，摩尔预计每年每颗芯片的晶体管和其他电子元件的数量都将增加一倍。不过，他显然高估了芯片更新换代的速度。1975年，他在电气和电子工程师协会的学术年会上提交论文再次预言称，硅芯片上的晶体管数目将每两年增加一倍。当摩尔提出这一定律时，集成电路刚刚问世6年，他所在的实验室也只能将50个晶体管和电阻集成在一个芯片上。不过，随着惠普个人电脑、Apple II计算机、IBM PC等个人消费产品的诞生，摩尔所预测的未来变成了现实。人们对此类产品的需求很快开始爆发，而制造商则争相开发出尺寸越来越小、能力越来越强的芯片以满足这种需求。
在后来的几十年里，摩尔定律俨然成为了芯片技术发展的指路明灯。通过缩小芯片上元件的尺寸，芯片行业的发展一直遵循着摩尔定律，芯片制造商们也处心积虑地选择维持摩尔定律的轨迹（半导体行业每2年就会发布一份研究路线图，以协调成百上千的制造商和供应商的步调与摩尔定律保持一致。）甚至，英特尔公司还提出了自家的“Tick-Tock”处理器发展模式。“Tick-Tock”原意是指时钟走过一秒钟发出的“滴答”声响，而作为英特尔的处理器发展模式，英特尔每隔两年就会对处理器架构进行一次升级，即“Tick年”实现制造工艺进步，而“Tock年”则实现架构的更新。2005年英特尔开始推广65nm制程，而2006年的新架构则与新制程双剑合璧—“英特尔酷睿处理器”便是“Tick-Tock”战略交出的第一张答卷，成就了扭转芯片市场趋势的佳硬件。
如今，从某些方面讲，摩尔定律已经远远超出了英特尔公司的范畴。它逐渐成了人为预测行业发展趋势的定律，它对整个科技行业的发展起到了重要的推动作用。如今，人们日常使用的很多设备（比如手机、手表等）都搭载了由晶体管构成的微处理器。得益于摩尔定律，这些设备的成本得以显著降低，在性能和能效方面却实现了飞速提升，为人类带来了极大便利。也正如著名高速存储器生产开发商兰巴斯公司的首席科学家Craig Hampel所言：“摩尔定律是整个信息时代的驱动力，没有摩尔定律就没有如今廉价的处理器，而硅谷99%的公司也就不会存在。”摩尔定律带来的影响无处不在，由它开启的创新精神继续改变着技术行业和整个世界：无数的行业被数字化颠覆了，充足的计算能力甚至放缓了核弹测试，因为原子武器的模拟爆炸测试要比真实测试方便得多。
1971~2011年台式电脑处理器性能拟合摩尔定律（图片来自维基百科）
“Tick-Tock”战略作为摩尔定律的子集，一直在英特尔的产品规划中扮演着极其重要的角色。
遭遇物理瓶颈，摩尔定律走向黄昏
尽管摩尔定律在过去的几十年来对科技行业的发展起到了重要的推动作用，但如今英特尔已经调整了其产品战略，而全球半导体行业协会在今后发布的行业研究规划蓝图也不再以摩尔定律为核心，摩尔定律似乎正逐步走向黄昏。
从半导体行业来说，这种情况的出现是不可避免的。首先，摩尔定律要求硅芯片上的晶体管数目每两年增加一倍，物理角度上，以硅为原材料的芯片制造工艺目前已经达到瓶颈阶段，要达到摩尔定律的要求越来越困难。目前市面上先进的芯片是由英特尔的14纳米工艺所制作而成的，在14纳米的大小之下，芯片中的线宽精度甚至比普通的病毒粒子还要小。尽管下一次的技术进步将把我们带到10纳米甚至7纳米时代，但随着芯片制作工艺的提高，以现有的材料和技术水平很难在更小的尺寸上布局元件，而且在更小的尺度下，一些器件不能简单地以半导体元件的物理知识进行分析。也就是说，即使我们有能力把芯片做到这么小，但它们不一定能正常工作。这样一来整个芯片的设计就会变得更为复杂，项目验证时间也会拉长。
其次，处理器的发热问题一直是芯片厂商亟待解决的问题之一。芯片行业发展之初，制造工艺的不断进步为芯片提供了更多的晶体管布局和更强的性能。但当处理器的制造工艺达到一定程度时，硅电路里的电子移动速度越来越快，于是处理器运行时产生了越来越多难以消除的热量。虽然包括英特尔在内的诸多芯片制造商都在不断努力解决处理器散热的问题，比如不再追求绝对的频率，给芯片的电子运行速度加上上限，或者重新设计芯片内部电路，使每个芯片拥有两个、四个甚至更多内核。但这样的处理方式使得很多应用程序无法完全利用到处理器全部的核心，这就造成了性能的不对等。
行业和厂商策略偏离摩尔定律的另一个重要原因是计算设备走向移动化为芯片制造商带来了新的挑战。以前，计算机的概念只包括台式电脑和笔记本电脑，而超级电脑和数据中心的处理器也只是功能更多了些。但是现在，计算机的概念早已进行了延伸，手机、平板电脑、智能手表和其他可穿戴设备等都是新的计算设备，而这些新式计算设备对处理器的需求与其前辈电脑差别非常大。以手机为例，语音通话、Wi-Fi连接、蓝牙、GPS甚至指纹识别都要耗电，但普通手机的电池容量都比较小，那么电池的续航能力自然尤为重要，这就要求手机内置的芯片通过特殊的电路来管理电源和能耗。对芯片制造商而言，原来制造PC上的芯片只需要参照摩尔定律提升性能就行，到了现在，由于智能手机、智能手表等设备对于性能的要求不再是第一位的，那么芯片制造商就需要多维度地设计、制造芯片，把能耗控制放在更重要的位置，而不是遵循摩尔定律单纯地追求性能的提升。
计算领域出路何在？
现在看来，尽管摩尔定律渐入黄昏，但这并不意味着计算领域进步的终结。正如爱荷华州大学的计算机科学家丹尼尔?里德所说：“现在的波音787并不比上世纪50年代的波音707快多少，但是它们仍然是非常不同的两种飞机。它们之中进行了大量创新，从全电控到碳纤维机身，不一而足。计算机的情况也会这样，创新绝对会继续下去，但会更细致和复杂。”
从芯片行业层面来说，全球半导体行业协会已经宣布，今后发布的行业研究规划蓝图中将采用新的“超越摩尔”（More than Moore）蓝图。据悉，新的路线图不再专注于芯片内部技术，而是要更加注重行业内的资源整合，“超越摩尔”蓝图将会更关注如何将元器件集成在一起，整合不同制造工艺、处理不同原材料需要新的处理和支持技术。凭借着行业内新蓝图的指导，芯片制造商们有望减少由“计算设备走向移动化”带来的压力。
放眼计算领域的未来，业内普遍认为计算领域将会因其他三个方向的发展而被重新定义。
计算机软件新时代
如前文所说，通过缩小芯片上元件的尺寸，芯片行业的发展一直遵循着摩尔定律，而快速更迭的芯片也为计算机设备带来了更强的性能，并且在摩尔定律的影响下，几乎过不了多久就会有更强大的设备出现。计算机设备的快速更迭和性能的不断提升对硬件行业来说是一件好事，但对于软件行业来说，这却带来了不少消极的影响。
众所周知，软件的开发与调试需要与硬件设备紧密结合，当软件完全挖掘硬件的性能之后，才能为用户带来优秀的体验。但由于计算机硬件设备的更新速度太快，性能越来越强，很多软件都没有跟上这种脚步，比如英特尔在1996年推出MMX指令集以提高处理器对多媒体数据的处理能力，3年后才推出新的SSE指令集，2011年才推出SSE2技术进一步扩展指令集。
如今，行业的厂商都逐渐偏离摩尔定律，这意味着以后计算机设备的更新速度会变慢，当硬件的进步放缓后，我们或许会将目光转移到软件和算法层面。这种转变对计算领域的未来而言并不是毫无效果。以前段时间引起轰动的谷歌人工智能程序AlphaGo大战李世石九段为例，实际上，基于围棋的复杂性，AlphaGo不是单纯地依靠个体芯片的计算性能提升来取胜，而是一定程度上依照人类大脑的运作方式的“深度学习”技术，把每一颗芯片看作是神经元，提升了效率，从而赢了李世石。未来，随着人们更多的关注软件，相信更多的资金和技术会被用在软件上，而有了资源的投入，我们将迎来更高效的编程语言、编译系统和应用设计，软件行业会真正迎来成熟时期，计算领域也会因软件的发展而被重新定义。
近年来，芯片制造工艺在不断提高，但越接近物理极限，所面临的困难也越大。
转移云端
云计算是继1980年代大型计算机到客户端再到服务器的大转变之后的又一种巨变，在摩尔定律即将失效，计算机性能不容易继续突破时，转型云计算似乎是可行的办法之一。
当计算机还是一台独立的设备时，不论是大型的超级计算机还是桌面级个人电脑，它们的性能表现都取决于处理器芯片的速度。在如今这种大数据、万物互联的趋势下，单台性能足够优秀的计算机（特别是芯片制造遭遇物理瓶颈时）早已满足不了社会对计算性能的巨大需求。而借助于云计算，这些问题迎刃而解。
通常来说，云计算是将计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，数据中心只是资源池，这使得服务商能通过虚拟化技术将不同服务器的资源切换提供给用户所需要的应用，根据需求供给计算能力。简单来说，云计算类似于将发电机模式从古老的单台发电机模式转向电厂集中供电的模式。它的计算能力可以作为一种商品通过互联网流通，像水电一样取用方便。云计算不仅可以使使用者按需获得更强性能，它还能使计算机通过使用“云”端广阔而又灵活的数字计算资源来做许多事，比如搜索出一条旅行计划并计算出佳线路，这是哪颗处理器来计算的呢？其实并不需要用户知道。
如今，云计算已经非常热门。当然，芯片制造商也很高兴，他们只需将用户分成两部分即可：一方面是普通的消费者，他们正使用越来越多的移动设备，他们依然需要为需求和应用设计的高效节能芯片；另一方面是云计算的提供商，如亚马逊、Google、微软等，他们则需要更强性能，更好稳定性的芯片以提供云端服务。
另一种提高计算性能的方法是使用像“量子计算”这样的技术变革计算机框架，Google D-Wave量子计算机在处理某些特定问题时比普通计算机快一亿倍。
硬件技术的突破
说到底，摩尔定律始终与硬件相关，无论是软件还是云计算，它们都像是未来计算领域发展的辅助手段。如今传统的芯片设计方案已经到达了瓶颈，若要继续发展，还是要从硬件本身入手。而在硬件技术的革新上，目前业内普遍认为可以从改变芯片设计、找到硅材料的替代品、变革计算机框架三个方面开始。
据悉，目前全球半导体行业的将执行新的策略：从应用出发，考虑手机、电脑以及各种数据中心的需求，然后向底层延伸，终确定需要什么样的芯片来满足这些需求。当然，在改变芯片设计方面，以英特尔、AMD、三星为代表芯片制造商都在努力，例如三星曾表示，它将使用周围栅极（Gate-All-Around）的晶体管来制造5纳米芯片。
芯片制造商们也在用硅以外的材料进行试验，试图找到可以替代硅的新材料。去年，一个包括三星、Gobal Foundries、IBM和纽约州立大学的研究联盟公布了一颗7纳米的微芯片，它使用了和上一代发布的FinFET相同的设计。英特尔此前已宣布，在达到7纳米工艺之后，将不再使用硅材料。与硅相比，锑化铟、铟镓砷化合物、碳纳米管、石墨烯等材料都有着不错的前景，这些材料能带来更快的开关速度，功耗也较低。
此外，另一种“出路”是使用类似“量子计算”、“神经计算”等技术彻底变革计算机框架。目前的研究表明，这种技术有望加速某些特定问题的计算速度。去年底，Google量子人工智能实验室已证明：他们的D-Wave量子计算机处理某些特定问题，比普通计算机快一亿倍。
写在后
在摩尔定律正值“壮年”时，计算机设备以可预测的方式和速度升级更迭。随着摩尔定律走向黄昏，计算机行业将变得更加复杂，受到的局限也会增多。不过，脱离了摩尔定律的束缚也不完全是件坏事。
由于摩尔定律的存在，硬件厂商和芯片制造商们往往会或多或少地根据摩尔定律制定各自的产品发展规划，尽管有的产品确实获得了飞速的进步，但也有另一部分产品本可以发展得更迅速，却为了遵循摩尔定律保持和其他厂商同步，故意放慢了前进的脚步。当不再遵循摩尔定律后，厂商们为了谋求更好的发展，必然会采取更加激进的产品策略，生产出更具创造力的产品。软件行业也是如此，为了追求极致的效率，程序员们可以依靠本应在未来几年才能够出现的硬件平台，编写更加契合硬件性能的应用程序，为用户带来更好的体验。
50多年来，越来越小的晶体管的尺寸带来了更便宜、更高效的计算机，随着摩尔定律逐渐退出历史舞台，这个过程将逐渐慢下来。但是，相信在未来，计算机和其他设备还会继续以更多样化的方式变得更加强大，计算领域并不会因摩尔定律渐入黄昏而失去火力。
