摩尔定律失效后芯片的出路之类脑芯片.docx
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1、摩尔定律失效后芯片的出路之类脑芯片1.目前计算领域硬件和软件的双重困境我们先看一下目前计算领域的困难。从硬件上说,因为单个晶体管体积过小,量子效应变得越来越严重。电子不再按照我们希望的规律流动,于是为了进一步约束量子效应,单个晶体管的结构就从平面走向立体,又从立体走向复杂立体。而要把几百亿个这样复杂结构的晶体管组合在一起,制造工艺就比从前复杂太多了。今天5 nm工艺的芯片,制造步骤是10年前的3 - 4倍。硬件上的约束直接导致单个晶体管的成本从过去几十年的每1 - 2年下降一半,变成了每年小幅增加。于是,今后的顶级芯片会一代比一代贵。别看每一代只贵20%,但按照这个增速,2042年的顶级旗舰C
2、PU就不再是5000元了,而是19万元。而人们对计算的需求将一直持续下去,那么50年、100年后的成本如何解决呢?以上是硬件部分遇到的挑战,而软件上的挑战其实也不小。虽然在大约10年前,出现了深度学习、神经网络这样的新算法,让机器在分辨图片、理解语义、自动翻译、下棋游戏等方面的表现大幅提高。但这些提高是不均衡的。比如,当前机器在棋类游戏上的水平已经远远超过了人类,但在自动驾驶、理解语义上的表现,只能说接近人类,远比不上这方面的人类专家。怎么才能让计算机在这些薄弱环节上的表现也超过人类专家呢?现在看来,改进算法这条路好像突破空间不大。因为就在不久之前,这条路刚刚出现过重大突破。于是今天,不论技术
3、专家还是资本巨头都在另外一条路,也就是在堆设备、堆算力上下功夫。有钱当然可以这么堆下去,但软件上遇到的问题是:想让性能提升10倍,通过堆算力这条路付出的成本可不是增加10倍,而是可能需要增加10亿倍。让机器拥有当前性能所付出的成本,已经是数以亿计的美元了,如果再增加10亿倍,那就完全超出了人们的承载能力。而且,更硬的限制来自于能源消耗。实际上,利用当前算法把软件性能提升10倍,那个能耗可能是地球上几十年来能源消耗的总和。且不说有没有这么多的能量,就算有,消耗过程中附带的杂质排放、碳排放,也足够让生存环境彻底朋溃。2.出路:跳出冯诺依曼结构在硬件和软件都卡住的时候,出路在哪呢?这就需要我们跳出当
4、前芯片的结构,也就是从上世纪40年代后期就一直延续至今的冯诺依曼结构。对于这个结构,如果你上计算机课或者查百科,得到的结果是这样的:首先,会告诉你计算机分为运算器、控制器、存储器、输入输出设备;接着,定性的给你介绍这几个模块都是做什么的。但如果我也这么说,你就很难理解从这样的结构里跳出来有什么好处。所以,我要根据类脑芯片的特点,重新说一下冯诺依曼结构。冯诺依曼结构依托于天才数学家图灵的证明,最后被冯诺依曼在现实中实现了。当年,图灵发明了一种操作,可以模拟一切逻辑运算。这种操作由控制器、读写头和一条无限长的纸带组成的机器来完成。纸带用来储存信息;读写头可以读取纸带上的信息,还可以把运算结果写在纸
5、带上;控制器则用来左右移动纸带或者擦除当前读写头上的数据。于是,只要左右拉动纸带的动作和读取纸带信息的动作配合得足够合理,中间过程不需要人来插手,就能在有限次操作后得到逻辑运算的数值结果。此后,一些计算机科学家的工作就在于,思考要完成加法运算,应该如何安排拉动纸带和保存中间结果的动作顺序呢?甚至,要完成双曲余切函数的计算,要如何安排动作顺序呢?这些计算机科学家,逐渐演化成了今天的算法工程师和程序员。而另外一批计算机科学家的工作,是研究如何把纸带加读写头的小单元缩小再缩小,让200亿台这样的设备同时工作,这样效率不就高得多了吗?这些计算机科学家,逐渐演化成了今天芯片设计制造的科学家与工程师。人类
6、在70年前遇到的计算任务,用笔和纸顶多配上一些计算尺就能完成。于是当冯诺依曼结构出现后,随着算法的丰富、计算模块的缩小,70年时间里的前60年,都维持了稳定高速的发展。但后10年,速度却降下来了,因为软件和硬件上都遇到了我一开始提到的瓶颈。在软件上的问题,可以叫作瓶颈,因为人们或许还能发现一些再把运算性能提升几千上万倍的方法。但硬件上的问题,无论如何都不能叫瓶颈了,而是撞上了天花板一一芯片工艺不能无限缩小下去,1 nm往下要怎么做,没人说得清,而现在,我们已经走了 3 nmo在众多解决方法中,类脑芯片是最有潜力的。这个思想早在1990年就出现了,突破不在硬件,也不在软件,而在基础计算结构的大换
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