外媒：半導體發展應通過AI處理能力而不是晶體管集成來衡量

yanyahoo 2020-09-22

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來源：內容編譯自「hani」，謝謝。

用摩爾定律衡量過去60年的行業進步，但似乎被“黃氏定律”所取代。

在過去的半個世紀中，一直使用摩爾定律來解釋全球半導體行業的發展速度。但是由于在精細加工技術方面該法則的局限性，“黃氏法則”正在崛起，成為一種以AI能力為準繩來衡量芯片性能發展水平的方法。黃氏定律也被世界半導體行業中的新興重量級人物英偉達（Nvidia）所宣布而受到關注。請勿將其與“黃氏定律”相混淆。“黃氏定律”是摩爾定律的改進版本，當時三星電子總裁黃昌圭于大約十年前宣布該定律。

《華爾街日報》9月19日的一篇文章寫道，英偉達創始人黃仁勛（Jensen Huang）共享的半導體發展路線圖是“新摩爾定律”，取代了英特爾半個多世紀前所宣布的法律。黃氏定律基本上認為，芯片性能不是由半導體集成度決定的，而是由AI處理能力決定的，性能提升的速度每年都成倍增長。實際上，從2012年11月到2020年5月，英偉達的芯片性能平均每年翻番。1965年，英特爾聯合創始人戈登·摩爾宣布了摩爾定律，該定律指出，半導體芯片上晶體管集成度大約每24個月翻一番。

圖：Nvidia創始人黃仁勛

黃氏定律之所以引起人們的高度關注，其主要原因之一就是摩爾定律在能夠完全解釋半導體行業最近的發展速度方面已經達到了極限。隨著增加每個芯片的晶體管數量的精細處理技術達到2到3納米（其中1納米是十億分之一米的十億分之一）的超精細水平，在物理上不可能再進行其他改進。2016年2月，英國《自然》雜志報道說，半導體行業已準備好正式放棄摩爾定律，并提出新的路線圖。在去年1月舉行的CES貿易展覽會上的主題演講中，黃仁勛宣布摩爾定律“已經完成”。

圖：英特爾，英偉達，AMD市值的變化

第二個原因與實際情況有關，人工智能的進步對芯片性能的影響比對集成水平的影響更大。Nvidia一直關注GPU主要用于面向游戲的高性能圖形，非常適合需要同時處理不同事物的并行處理任務，例如圖像像素生成。Nvidia出色的并行處理功能的使用已開始激增，因為它們已在自動駕駛汽車信息處理和AI圖像識別等領域引起關注。在AI和物聯網（IoT）的環境中，必須平穩且即時地執行無數的計算，并行處理功能變得越來越重要。

市場已經證明黃氏定律

市場已經在通過決策宣布黃氏定律為贏家。7月8日，英偉達在紐約股票市場的市值超過了英特爾，使其成為美國市值最高的半導體公司。這反映了兩家公司命運截然相反的情況：由于COVID-19大流行導致服務器需求激增，英偉達保持了強勁的性能，而英特爾一直在量產7納米下一代芯片。一些行業觀察家甚至預測，應該將Nvidia而不是Intel視為衡量半導體未來發展的指標。

戰斗顯然尚未結束。與摩爾定律及其芯片集成水平標準相反，黃定律中引用的AI處理功能沒有提供明確的標準。雖然AI并行處理能力的發展確實已變得越來越重要，但是芯片性能仍然取決于中央處理器（CPU）的能力，而中央處理器的能力又取決于芯片的集成。Nvidia研究部高級副總裁Bill Dally本人也承認，如果不對CPU進行改進，就不能充分吸收并行處理的結果。