摩爾定律最早由英特爾聯合創始人 Gordon Moore 提出，內容是：當價格不變時，集成電路上可容納的元器件數量約每隔 18-24 個月就會增加一倍，性能也將提升一倍。后面 Moore 修正了模型，變為：單位面積芯片上的晶體管數量每兩年能實現翻番。

　　誰也想不到，這個 1971 年提出的定律，竟能支配計算領域長達 44 年的時間。直到今天，英特爾官方宣布，放棄過去十年堅持的 Tick-Tock 處理器發展模式，通過延長制造工藝的生命周期，將之前的處理器研發周期從“兩步”變成“三步”：

　　制程工藝（PROCESS）

　　架構更新（ARCHITECTURE）

　　優化（OPTIMIZATION）。

　　英特爾 CEO Brian Krzanich 表示，“我們的更新周期已經從 2 年延長到了 2 年半。”

　　這意味著對于英特爾而言，摩爾定律已經失效。

　　摩爾定律的失效，并不出乎人們的意料。微軟研究院的副總裁 Peter Lee 曾經開玩笑說：“預測摩爾定律將會失效的人數，每 2 年都會翻上一番。”而在英特爾官方宣布放棄追求摩爾定律曲線的時候，這一天也就到來了。

　　摩爾定律對整個計算產業有著舉足輕重的影響。我們最為關心的是，在摩爾定律之后，計算領域會發生什么改變？答案就在以下十大方向，包括：

　　1、從根本上改變芯片的設計：包括 3D 維度的芯片設計、周圍柵極、量子隧穿效應等。

　　2、尋找硅材料的替代品：包括硅 - 鍺（SiGe）、合金隧道、III-V 材料設計、石墨烯、自旋晶體管等。

　　3、從現有晶體管尋找出路：多核芯片、特制芯片、新品種芯片。

　　4、計算框架的變革：量子計算框架、光通信、量子阱晶體管、神經形態計算、近似計算。

　　摩爾定律的黃昏將帶來機遇、混亂和大量的摧毀性創意。一個原本依賴于大量設備穩步升級的行業將被撕碎。那么計算的未來，究竟會怎樣發展？

　　摩爾定律背后的物理瓶頸

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　　摩爾定律并不是一套“物理定律”，而是大公司定義的經濟規則。在以英特爾為首的芯片公司定義了一套游戲規則，要在兩年的時間里把晶體管數量增加一倍，同時成本減少一半。

　　過去這套經濟規則并沒有違反物理定律。研究人員發現，當晶體管在體積變小時，性能也會變得更好：

　　體積較小的晶體管在開啟關閉時需要的能量更少、速度也更快。這意味著你可以使用更多更快的晶體管，而無需付出更多能量或產生更多廢熱，因此芯片可以在越做越大的同時、性能也越來越好。

　　能做到這一點的公司獲得了成功，而做不到的則逐漸被歷史淘汰。但當晶體管尺度變小到小型化的極限“原子尺寸”的時候，事情變得和人們期待的有所不同。

　　在這種原子尺寸下，現代晶體管的源極和漏極非常接近，大約是 20 納米的量級。這會引起隧道泄露，剩余電流能夠在裝置關閉的時候通過，浪費了電量和產生不必要的熱量。

　　從這個來源產生的熱量會導致嚴重的問題。許多現代芯片都必須低于最高的速度運行，或者周期性的關閉部分開關以避免過熱，這限制了它們的性能表現。

　　現在的芯片晶體管間距已經在 10 納米左右的量級了。減小間距會帶來非線性的成本增加，根據國際商務戰略公司 CEO Handel Jones 的估計，當業界能夠生產晶體管間距 5 納米的芯片時（根據過去的增長率來看可能出現在2020年代早期），晶圓廠的成本可能飆升到超過 160 億美元，這是英特爾目前年營收的三分之一。

　　2015 年英特爾的年營收是 554 億美元，只比 2011 年增長了2%。這種營收的緩慢增長與成本的大幅上漲，帶來了顯而易見的結論：從經濟的角度來看，摩爾定律已經過時了。

　　摩爾定律的下一步

　　很顯然，傳統的芯片設計方案已經到達了瓶頸。要找到下一代芯片，會需要兩個廣泛的變化。

　　1、晶體管的設計必須從根本改變；

　　2、行業必須找到硅的替代品，因為它的電學屬性已經被推到了極限。

　　1、根本改變芯片設計

　　（1）第三個維度

　　針對這個問題，一個解決方案是重新設計隧道和柵極。按照慣例，晶體管一直是平面的，但自從 2012 年之后，英特爾給產品增加了第三個維度。要啟用它來生產出只有 22 納米距離的芯片，它切換到了被稱為“finFETch”的晶體管。這個產品讓一個通道在芯片表面豎起來，柵極圍繞著該通道三個裸露的方向（第二張圖），這使得它能夠更好的處理發生在隧道內部的任務。這些新的晶體管做起來比較棘手，但相比過去相同尺寸的版本，要快 37%，而且僅僅消耗一半的電量。

　　（2）Gate-All-Around

　　下一個邏輯步驟，Argonne 國家實驗室的 Snir 先生說，是周圍柵極（Gate-All-Around）的晶體管，它的通道被四面的柵極環繞。這能提供最大的控制，但它給制造過程增加了額外的步驟，因為柵極必須在多個部分分別構建。大的芯片制造公司，例如三星曾經表示，它可能會使用周圍柵極的晶體管來制造 5 納米分離的芯片，三星以及其他的制造商，希望能做 2020 年代前期達到這個階段。

　　（3）量子隧穿效應
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　　除此之外需要更多外部的解決方案。一種想法是利用量子隧穿效應，這對于傳統的晶體管來說是很大的煩惱，而當晶體管縮小的時候，事情也總會變得糟糕。這是有可能的，通過施加電場，以控制隧道效應發生的速率。低泄漏率對應狀態 0，高泄漏率對應 1。第一個實驗隧道晶體管由 IBM 的團隊在 2004 年展示。從那之后，研究人員一直致力于商業化。

　　2015 年，美國加州大學一個由 Kaustav Banerjee 領導的研究小組，在 Nature 上發表了一篇文章，他們已經建立了一個隧道晶體管，工作電壓只有 0.1，要遠遠小于比目前正在使用的 0.7V，這意味著更少的熱量。但是在隧道晶體管變得可用之前，還有更多的工作需要完成。ARM 的微芯片設計師 Greg Yeric 說道：“目前它們在打開和關閉開關的速度還不夠快，不足以讓它們在快速的芯片中使用。Jim Greer 和他在愛爾蘭 Tyndall 研究院的同事提出了另一個思路，它們的設備被稱為無連接納米線晶體管（JNT），旨在幫助解決小尺度制作的問題：讓摻雜做的足夠好。“這些天你正在談論半導體摻小量的硅雜質，然后會很快來到這個點，即便是一個或兩個雜質原子的錯誤位置，都會激烈的影響晶體管的表現。”Greer 博士說道

　　相反，他和他的同事提出建立自己的 JNTs，距離一種一致摻雜的硅，只有 3 納米的跨越。通常來說，這會導致一條電線，而不是一個開關：一個有著均勻導電能力的設備，而且不會被關閉。但是在這種微小的尺度下，柵極的電子影響能夠剛好穿透電線，所以單獨的柵極能夠防止，在晶體管關閉的時候進行電流流動。

　　傳統晶體管的工作原理是，在原本彼此隔離的源極和漏極之間搭建電橋。Greer 博士的設備以其他的方式工作：更像一個軟管，柵極充當著避免電流流動。“這是真正的納米技術，”他說：“我們的設備只能在這個尺度上工作，而最大的好處是，你不需要擔心制造這些繁瑣的結點。”

　　2、尋找硅的替代品
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　　芯片制造商也在用超越硅的材料進行試驗。去年，一個包括了三星、Gobal Foundries、IBM 和紐約州立大學的研究聯盟，公布了一個 7 納米的微芯片，這個技術被在 2018 年以前，并不被期待來到消費者的手中。它使用了和上一代發布的 FinFET 相同的設計，做了輕微的修改，但盡管大多數的設備都是從通常的硅制作完成的，其晶體管大約一半都是由硅 - 鍺（SiGe）合金制成的隧道。

　　（4）硅 - 鍺（SiGe）合金

　　選擇了這種設計，是因為在某些方面，這是比硅更好的導體。再一次，這意味著更低的功率使用，并且允許晶體管更快的打開和關閉，提升芯片的速度。但這不是萬能藥，IBM 物理科學部門的負責人 Heike Riel 說。現代芯片從兩種晶體管構建，一個被設計為傳導電子，帶著負電荷。其他種類被設計來導入“洞”里，這會放置在可能、但意外沒有包含電子的半導體中。這些的出現，表現的就像它們帶有正電荷的電子。并且，雖然硅鍺擅長輸送“洞穴”，但相比硅來說，它不是很擅長移動電子。

　　沿著這些線路到更高性能的表現，未來的路徑可能需要同時把硅鍺和其他混合物，讓電子能比硅制材料中更好的移動。擁有最好電學性能的材料是一些合金，例如銦，鎵和砷化，在元素周期表中統稱為 III-V 材料。

　　麻煩的是，這些材料很難和硅進行融合。它們晶格中原子之間的間隔距離，和硅原子之間有很大的不同。所以將它們的一層增加到硅基片中，從中所有芯片的制作都會導致壓力，這會帶來芯片斷裂的壓力。

　　（5）石墨烯

　　最著名的替代方法是石墨烯，它是單原子厚的碳形式（二維）。石墨烯在操作電子和空穴的時候表現的非常好，但難點在于如何使它停止下來。研究人員一直試圖通過摻雜、壓碎、擠壓石墨烯，或者使用電場來改變電學的性能。現在已經有了一些進展：曼徹斯特大學 2008 年報告了一個正在工作的石墨烯晶體管；加州大學 Guanxiong Liu 帶領的研究小組，2013 年使用了一種有“負電阻”特性的材料以制作設備。但對石墨烯真正的影響，Yeric 博士說道，是刺激對其他二維材料的興趣。“石墨烯是一個打開的盒子，”他說道：“我們現在正在尋找像二硫化鉬的物質，或黑色磷、磷硼的混合物。”重要的是，所有的這些都像硅一樣，可以很容易打開和關閉。

　　如果一切都按照計劃進行，Yeric 博士說，新型的晶體管設計和新材料，可能讓事情在 5 年或 6 年里還滴答作響，到了那個時候可能會有 5 納米的晶體管。但除此之外，“我們已經用盡了一切方法，避開真正根本性的需求。”
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　　6）自旋晶體管

　　對于這方面來說，他最傾向的候選對象是所謂的“自旋電子學”。電子系使用一個電子的電荷來代表信息，自旋電子學使用“旋轉”，這是電子的另一個固有屬性，并且和物體擁有的轉動能量相關聯。它很有用，旋轉有兩個變化：向上和向下，它可以用來表示 1 和 0。計算機行業對自旋電子學已經有了一些經驗：例如它是硬盤里的應用。

　　對自旋晶體管的研究已經超過了 15 年，但是迄今為止還沒有投入生產。難做的是，驅動它所需的電壓是非常微小的：10-20 毫伏，相比常規的晶體管要少數百倍，這可以解決熱量的問題。但是這也帶來了設計的問題， Yeric 說道。有著這種分鐘電壓，在電子噪音中區分 1 和 0，變得非常棘手。

　　“在實驗室里建造一個新奇的晶體管，是相對而言比較容易的事情，”分析師 Linley Gwennap 說道。。“但是要取代我們今天正在做的事情，你需要在一個芯片上投入數十億美元，需要有合理的成本，以及非常高的可靠性，而且幾乎要沒有任何缺陷。我不會說著無法做到，但這是非常困難的。”這也讓尋找其他的辦法制作更好的計算機，變得十分重要。

　　3、從現有晶體管尋找出路

　　嚴格的說，摩爾定律是關于越來越多數目的組件，可以被整合進一個給定的設備中。更一般的說，計算機總是變得越來越好。隨著晶體管變得越來越難以縮小，計算公司開始考慮更好的利用已有的晶體管設備。“過去管理者們不希望在密集設計上投入過多，”ARM 的 Greg Yeric 說道：“我認為這將會開始發生變化。”

　　一種方法是：讓現有的芯片工作強度更大。電腦芯片有一個主時鐘，每次它滴答的時候，里面的晶體管就會進行開、關動作。更快的時鐘，意味著更快的執行指令。提高時鐘速率已經使得芯片在過去的 40 年里變得更快的主要途徑。但是，在過去的 10 年里，時鐘速率幾乎沒有變化。

　　（7）多核芯片

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　　芯片制造商通過使用額外的晶體管，壓縮以復制芯片已有的線路作為回應。這種“多核心”芯片，把一些比較慢的處理器捆綁起來，要比單純依靠單一的快速處理器表現的要更好。大多數現代的臺式計算機是 4 到 8 核，有的甚至有 16 個核。

　　但是，正如業內人士發現的，多核芯片的速度達到了限制。“大家一致認為，如果我們繼續這樣做，如果我們的芯片有 1000 個核，那么一切都會好起來的。”微軟芯片設計專家 Doug Burger 說道。但是，要獲得最佳的芯片，程序員們不得不把任務人分解成小塊，讓它們可以同時工作。“事實證明，這真的很難。”Burger 博士說。實際上，對于一些數學任務而言，這是不可能的事。

　　（8）特制芯片

　　另一種方法是專攻。使用最廣泛的芯片，例如 Intel’s Core 產品線，或者那些基于 ARM’s Cortex 設計的芯片（在地球上幾乎所有的手機都能找到）都是多面手，它們具有很強的靈活性。不過這是有代價的：它們可以做一切事情，但沒有一件事情能做的完美。調整硬件，讓它更好的適用于特別的數學任務，可以讓你在解決一般性的任務時，有著 100 到 1000 倍的提升。Intel’s Pentium 芯片的設計者 Bob Colwell 說。

　　專門特制的芯片已經在計算行業的一些領域中得到使用。最著名的例子是用來提高視頻游戲視覺效果的顯卡，由Nvidia和AMD之類的公司所設計，在1990年代中期嶄露頭角。英特爾后來的奔騰芯片也有為一些任務（比如視頻解碼）設計內置的特制邏輯。但這正也有缺點。

　　設計新的芯片需要數年的時間，研發成本可能高達數千萬甚至數億美元。特制芯片也比通用用途的芯片更難編程。并且，由于天性使然，它們只能提升某些任務上的性能表現。

　　特制邏輯更好的目標對象——至少在一開始的時候——可能是數據中心，這些需要龐大計算力的倉庫為運行互聯網的服務器提供著動力。

　　由于數據中心處理著海量的數據，它們可能永遠都需要一塊只能做一件事、但做得非常好的芯片。

　　基于這個原因，微軟——全球最大的軟件公司和云計算服務供應商之一——正在投資芯片設計業務。2014年，微軟公布了一臺名為Catapult的新設備，它使用了一種叫做現場可編程邏輯門陣列（FPGA）的特殊芯片，這種芯片的設置可以隨心所欲地進行調整。FPGA提供了一種介于特制和靈活之間的折中，非常實用，帶領Catapult研發團隊的Burger說道：“這是想要在可編程的軟件以外也有可編程的硬件”。當一個任務結束以后，FPGA可以在不到1秒內被重新調整到符合另一個任務的設置。

　　這種芯片已經被微軟的搜索引擎Bing所使用，微軟表示，FPGA使服務器在給定時間里能處理的請求數量翻了一倍。除此之外，也有許多其他的潛在應用，Peter Lee這樣說道，他是Burger在微軟的頂頭上司。當某種特定的算法需要被反復應用在數據流上時，FPGA脫穎而出。一種可能性是用Catapult來加密計算機之間的數據流以確保它們的安全性。另一種可能性是將它用在云端互聯手機的語音識別和圖像識別任務上。

　　這種技術不是全新的，但是直到現在才找到使用它的理由。全新的是“云端正在以讓人瞠目的速度增長，”Burger說道，“現在摩爾定律正在不斷放緩，這使得越來越難以增加足夠的計算力來與云端相匹配。所以這類后摩爾時代的項目開始變得有經濟意義。”

　　（9）3D 芯片

　　撇開鰭形晶體管（finned transistors）不談，現代芯片都是非常扁平的。但是也有一些公司，包括IBM，正在研究將芯片互相疊加——就像一層一層疊高樓房一樣——來讓設計師們能夠在給定區域里安置更多晶體管。三星已經在銷售用垂直堆疊的閃存制作的存儲系統了。去年，英特爾和Micron（一家大型內存制造商）宣布研發出了一種名為3D Xpoint的新型內存技術，能夠利用堆疊的內存。

　　IBM的研究人員們則致力于研究某種稍有不同的東西：將內存層（slices of memory）疊在處理邏輯層（slices of processing logic）之間，像三明治一樣的芯片。這將能讓工程師們把大量的計算封裝到非常小體積的芯片上，同時帶來很大的性能提升。傳統計算機的主存儲器（main memory）位于距離處理器幾厘米遠的地方。從硅晶的傳遞速度（silicon speeds）來說，一厘米已經是非常長的距離了。在這樣的距離上傳遞信號也很浪費能量。將內存移至芯片中以后，就把這些距離從厘米級降到了微米級，使數據傳輸更快速。

　　但是3D芯片面對著2個大問題。第一個就是熱量。扁平的芯片在這方面已經夠糟糕了，在傳統數據中心里有數以千計的風扇為服務器散熱，轟鳴聲不絕于耳。增加疊加層數以后，芯片內部——也就是熱量產生的地方——熱量增加速度會超過散熱速度。

　　第二個問題是如何接入電力。芯片通過其背面數以百計的金屬“針（pins）”與外界相連。現代芯片對電力的需求高到多達80%的金屬針都被設置為用來傳輸電力，只剩下非常少的數量用來處理數據輸入和輸出。在3D形態下，這種局限被放得更大，因為同樣數量的金屬針必須要滿足比原先復雜得多的芯片。

　　IBM希望能通過在3D芯片中置入微型內部管道來一箭雙雕地解決這2個問題。微流控通道（microfluidic channels）可以將冷卻液運往芯片的核心部分，一下子將內部空間中的熱量都帶走。這家公司已經在傳統的扁平芯片上測試了這種液體冷卻技術。微流控系統可以最終從1立方厘米的空間里帶走大約1千瓦的熱量——差不多和電加熱器上一片加熱器的輸出差不多，這個團隊的負責人Bruno Michel說道。

　　而液體能做的不只是冷卻芯片，它也能傳遞能量。受到自己生物學背景的啟發，Michel將這種液體命名為“電子血液”。如果他能順利完成的話，這種液體之于計算機芯片就會像生物血液之于生物體：在提供能量的同時保持體溫恒定。Michel的想法是液流電池（flow battery）的一種變體：在液流電池中，兩種液體在膜的兩側相遇并產生電流。

　　液流電池非常簡單易懂。電力行業一直在研究液流電池，想將它作為儲存來自可再生能源的能量的一種方式。Michel的系統距離商業應用來說還有許多年要走，但是原理已經確立：當Ruch打開液流開關，管道連接到的芯片就會“蘇醒”——而你在視線范圍內根本看不到插頭或是電線。

　　4、計算框架變革

　　（10）量子計算

　　量子技術可以實現速度上的大飛躍，但是只是在特定的應用上。

　　THE D-Wave 2X 是一個黑色的盒子，看起來有點像電影《2001：太空漫游》中神秘的黑石板的縮小版。它不是一般的機器，它是世界上第一臺在商業上可用的量子計算機。目前已經和惠普、微軟、IBM 和谷歌建立了合作。

　　量子計算是一種完全不同的處理信息的方法。在一些普通機器難以處理的問題上，它擁有巨大的速度優勢。即使摩爾定律得以無限地延伸下去，這些問題也會持續的困擾普通機器。

　　而量子計算常常是被誤解，有時是過分吹噓的。其中部分原因是該領域本身還很新，所以其理論基礎依然還在搭建中。在一些任務的完成上，量子機器毫無疑問要比最好的非量子機器要快。但是在其它的大部分任務上，這一優勢就沒那么明顯了。“在許多情況下，我們不能確定某個量子計算機會比大家熟知的經典計算機快”，麻省理工學院的計算機科學家 Scott Araronson 說。可用的量子計算機將會是一個福利，但是沒人能確定這個福利會有多大。

　　一個例子是，找到一個很大的數字中的質數因子：這個問題中，隨著目標數字變大，難度會呈指數式的遞增。換句話說，摩爾定律中，每一次芯片工藝的升級，都只能再影響到稍微大一點的數字。確定質數因子組成了大多數密碼的數學支柱，這能在數據游走在互聯網上時起到保護作用，恰好是因為這很困難。

　　兩個非常規的量子現象，量子比特，或者說是量子位，在運行是完全不一樣的。第一是“疊加”態，指一種持續不確定性的狀態，能讓原子同時能在不同的狀態存在。比如，一個量子粒子是沒有具體的位置的，只有說是有出現在某個地方的可能性。在計算層面，這意味著，一個量子位，不是特定的1或特定的0，而是以二者混合的方式存在。第二個量子現象是“牽連”態，不同粒子的發展綁被在一起，所以其中某一個粒子受到影響的話，會立刻在其它粒子上有所反映。 這能讓量子計算機在同一時間處理所有的量子位。

　　結果便是，一臺機器能夠一次性地呈現并處理海量的數據。例如，一個300量子位的機器，能夠同時描繪2300個不同的1和0串，這一數字幾乎等同于可見宇宙中所有的原子數量。并且，由于量子位是牽連的，所以要同時處理所有的這些數字也是可能的。

　　2、其他技術

　　光通信：使用光來代替電，在電腦，甚至芯片間進行溝通。這將能降低能源消耗，促進發展。惠普、麻省理工學院。

　　更好的存儲技術：建造新的快速、密集和便宜的內存，解決在計算機性能上遇到的瓶頸。英特網，美光（Micron）。

　　量子阱晶體管：使用量子現象來改變晶體管中的電池的表現，提升性能，使得摩爾定律能夠再反復，提升速度，降低能源消耗。

　　開發新的芯片和軟件：在從專門化的芯片串建立的機器上實現代碼編寫的自動化。已經證明，這在Soft Machines上尤為困難。

　　近似計算：讓計算機的內部表征數字更加精確，以減少每次計算時的比特數量，進而節省能源；允許計算機在計算中發生隨機的小失誤，能夠釋放配對的其它比特，這也能節約能源。華盛頓大學，微軟。

　　神經形態計算：以動物大腦中處理信息的纏結和緊密聯結的神經束為模型開發設備。這可能會降低能源消耗，想識別模式和其它的AI相關的任務也被證明是有用的。IBM，高通。

　　碳納米管晶體管：這些卷起的石墨片材保證了低的能力消耗和高的速度，正如石墨烯那樣。和石墨烯不同，它們也能夠輕松的關閉。但是很難進行量化生產。IBM，斯坦福大學。

　　5、總結

　　摩爾定律的終結將會讓計算機行業變得更加的復雜。在摩爾定律處于巔峰時期時，行業是很簡單的。計算機的以可預測的方式和速度升級。隨著節拍被打亂，計算機行業將成為一個更加復雜的地方。類似智能設計和狡猾的編程是有用的，奔騰的芯片設計師Bob Colwell說：“但是許多一次性的創意的集合不能彌補潛在指數上的不足。”

　　跟此前相比，發展將變得更不可預測，受到的局限會增多，速度會減慢。“隨著摩爾定律消退，我們被迫在三個方面，即力量、表現和成本上作出艱難的選擇”，ARM的芯片設計師Greg Yeric說，“一個特定的答案不能完美地服務于所有的終端使用。”

　　摩爾定律的黃昏將帶來機遇、混亂和大量的摧毀性創意。一個原本依賴于大量設備穩步升級的行業將被撕碎。

　　軟件公司將開始進入硬件生產；硬件制造商需要改進自己的產品，更貼近用戶越來越多樣化的需求。但是，正如Colwell所說，要記得，消費者并不會在乎摩爾定律：“大多數買計算機的人甚至根本胡知道晶體管有什么用”。他們僅僅是想要這個產品，他們購買，是想要更好、更有用。過去，這意味著大多數都是在速度上獲得指數式的增長。這條道路已經走到盡頭。但是依然有很多別的方法來制造更好的計算機。