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摩爾定律下,真的有廠商實(shí)現(xiàn)了突破嗎?

E4Life ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:周凱揚(yáng) ? 2022-07-14 09:25 ? 次閱讀
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英特爾創(chuàng)始人戈登摩爾提出的摩爾定律中,每隔18個(gè)月集成電路上可容納的集體管數(shù)目就會(huì)增加一倍,同時(shí)處理器的計(jì)算能力也會(huì)指數(shù)式增長。盡管我們都說摩爾定律已死,但這更多是針對(duì)最后一句話,也就是性能的增長趨勢,因?yàn)楝F(xiàn)在的性能增長瓶頸已經(jīng)不再局限于CPU處理器,還有存儲(chǔ)、軟件等多方面因素。

即便如此,晶體管數(shù)量的增加趨勢其實(shí)仍有一定的參考價(jià)值,雖然各大廠商也不能完全遵循這一趨勢,但基本也不會(huì)偏離太遠(yuǎn)。國外分析師David Schor為此做了一個(gè)摩爾定律追蹤圖,直白地顯示各大廠商的芯片產(chǎn)品與摩爾定律存在多少偏差。

老牌廠商的跌宕起伏

最初摩爾定律的提出,就是對(duì)CPU性能的提升做一個(gè)參照,所以我們先來看看英特爾和AMD兩家x86巨頭是否好好遵循摩爾定律。

英特爾、Xilinx/AMD產(chǎn)品晶體管數(shù)量趨勢 / David Schor

從上圖中可以看出,近年來兩家的CPU、GPU產(chǎn)品基本都位于摩爾定律的晶體管數(shù)目之下,只有少數(shù)數(shù)據(jù)中心級(jí)別的GPU能夠達(dá)標(biāo),比如英特爾的Xe HPC架構(gòu)GPUPonto Vecchio、AMD的CDNA2 .0架構(gòu)GPU Aldebaran,這些GPU產(chǎn)品要么用了MCM結(jié)構(gòu)要么用了Chiplet設(shè)計(jì),所以在晶體管數(shù)量上占據(jù)一定優(yōu)勢很正常。

至于圖中那些高于摩爾定律的點(diǎn),絕大多數(shù)并不是CPU、GPU芯片,而是Altera/英特爾和Xilinx/AMD的FPGA。對(duì)于追求最大化邏輯單元數(shù)的FPGA來說,超過摩爾定律可以說是必經(jīng)之路,哪怕是這幾年工藝發(fā)展變慢的情況下,英特爾的Stratix 10系列和Xilinx的Versal系列FPGA,也憑借著率先使用異構(gòu)與Chiplet保持著較高的晶體管數(shù)目。

ARM的崛起

2010年之后,智能手機(jī)開始普及,也象征著ARM的崛起。以高通和蘋果為首的一眾手機(jī)/手機(jī)芯片廠商,開始追求如何在手機(jī)芯片極小的面積上,做到盡可能多的晶體管數(shù)量。這些手機(jī)處理器之間的競爭也在推動(dòng)臺(tái)積電等代工廠之間開始對(duì)先進(jìn)工藝的瘋狂追求,當(dāng)然了手機(jī)SoC在這上面追求的表面上是高性能,其實(shí)還是高能效,至于朝摩爾定律曲線看齊,完全不是他們的目標(biāo)。

ARM芯片晶體管數(shù)量趨勢 / David Schor

從上圖可以看出,無論是蘋果、華為,還是高通,他們?cè)O(shè)計(jì)的ARM手機(jī)SoC都沒有超過這條摩爾定律曲線。畢竟手機(jī)作為消費(fèi)產(chǎn)品,處理器并不能占據(jù)全部的賣點(diǎn),在面積、功耗、成本等各方面考量之下,手機(jī)SoC設(shè)計(jì)廠商都沒有選擇狂堆晶體管的方案。哪怕是蘋果的A系列處理器,也只有對(duì)面積要求不高的A8X、A12X這樣的平板SoC略微靠近了摩爾定律曲線。

但手機(jī)SoC從來都不是ARM追求晶體管數(shù)量的終點(diǎn),這個(gè)任務(wù)將由數(shù)據(jù)中心的Arm處理器來完成。在上圖的曲線中,有一些代表ARM處理器的點(diǎn)已經(jīng)基本與摩爾定律曲線重合了,甚至還有超過的。

我們先來看下這幾個(gè)與曲線重合的點(diǎn),它們分別是高通的Centriq,亞馬遜的Graviton 2/3、華為的鯤鵬920和阿里巴巴的倚天710,這些無一例外都是用于數(shù)據(jù)中心的ARM處理器。在數(shù)據(jù)中心這種場景下,無論是哪家廠商追求的都是最高的性能,所以如此多的晶體管數(shù)量也見怪不怪了。至于那個(gè)唯一超過的點(diǎn)則是蘋果的M1 Ultra,其面積也達(dá)到了860mm2,M1的八倍之多。蘋果在這顆龐大的芯片上塞入了1140億個(gè)晶體管,完全超出了同期的競爭對(duì)手。

其他值得一提的廠商


其他芯片的晶體管數(shù)量趨勢 / David Schor

對(duì)于一些剛成立不久的公司來說,他們的目標(biāo)不是為了追求更高的晶體管密度。但對(duì)于一些AI/ML芯片初創(chuàng)公司,或者像上面提到的ARM芯片一樣牽扯到數(shù)據(jù)中心,這些芯片的晶體管數(shù)目也少不了。在上圖中,近年來接近摩爾定律曲線的也有不少,比如阿里巴巴的自研架構(gòu)AI推理芯片含光800、Graphcore的WoW 3D封裝IPU芯片Colossus MK2、Esperanto的千核RISC-V AI芯片ET-SoC-1,還有特斯拉為其Dojo超算打造的AI芯片D1。

你可能在看圖時(shí)已經(jīng)注意到了遠(yuǎn)在摩爾定律曲線之上的那兩個(gè)點(diǎn),是誰擁有如此可怕的設(shè)計(jì)實(shí)力,晶體管數(shù)目甚至超過了2030年的摩爾定律曲線呢?答案自然就是最大芯片尺寸的紀(jì)錄保持者,堅(jiān)持Wafer-Scale的Cerebras。Cerebras在去年發(fā)布的Wafer Scale Engine 2面積達(dá)到了46225mm2,近乎M1 Ultra芯片的54倍,接近一個(gè)12英寸晶圓的大小。別看Cerebras的第二點(diǎn)與第一個(gè)點(diǎn)的Wafer Scale Engine一代沒差多少,這只是因?yàn)檫@個(gè)圖的規(guī)模放不下了,因?yàn)閃afer Scale Engine 2的晶體管數(shù)量已經(jīng)達(dá)到了可怕的26000億。

晶體管數(shù)量趨勢與摩爾定律曲線 / David Schor

最后我們放出這張完整的圖,在這幾十多年晶體管數(shù)目激增的局勢下,其實(shí)真正突破摩爾定律還是一件難事,這也是我們不斷重復(fù)摩爾定律已死的原因。但我們看到新的設(shè)計(jì)思路也在涌現(xiàn),無論是堆小芯片的Chiplet,還是單個(gè)大裸片的Wafer-Scale,未來這樣的創(chuàng)新會(huì)持續(xù)爆發(fā),但先行的肯定是數(shù)據(jù)中心這樣的HPC領(lǐng)域。
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