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芯片未来靠什么?硅正在接近极限

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发表于 2023-1-12 14:20 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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我们生活在一个由计算机电路驱动的世界。现代生活依赖于半导体芯片和硅基集成电路上的晶体管,它们可以开关电子信号。大多数晶体管使用丰富而廉价的硅元素,因为它既可以阻止也可以允许电流流动,它既是绝缘体又是半导体。/ H+ }8 J" p! z% a  d5 S, C
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' A6 k! D8 o2 I$ U' R% X- [# u% y直到最近,挤压在硅芯片上的微型晶体管每年的体积都缩小一半。它造就了现代数字时代,但这个时代即将结束。随着物联网、人工智能、机器人技术、自动驾驶汽车、5G和6G手机这些计算密集型工作的问世,科技的未来岌岌可危。那么接下来会发生什么呢?4 P5 @+ X3 N0 X# R  ]* R
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什么是摩尔定律?6 r' Y8 E$ W6 T7 k
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摩尔定律是计算能力的指数增长。早在1965年,英特尔联合创始人戈登·摩尔就观察到,一英寸计算机芯片上的晶体管数量每年翻一番,而成本则减半。现在,这个时间是18个月,而且越来越长。事实上,摩尔定律不是定律,只是一个为芯片制造商工作的人的观察结果,但增长的时间意味着未来的密集计算应用可能受到威胁。1 ?* p) L# G* O9 s$ L' @
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  X3 |' D! i2 R7 _5 Z* E摩尔定律已死?! o& B& n& j  P5 j% @
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没有,但是速度太慢了,硅芯片需要帮助。英国半导体应用公司Catapult的首席执行官Stephen Doran说:“在越来越多的需要提高速度、减少延迟和光检测的应用中,硅正在达到其性能的极限。”9 h% B! a( K: [

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7 Q/ U& j  P+ k2 A% I6 w4 J然而,他认为现在谈论硅的替代物还为时过早。他补充称:“这意味着硅将被完全取代,这在短期内不太可能发生,很可能永远不会发生。”
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Imagination Technologies营销传播副总裁David Harold表示:“至少在2025年之前,摩尔定律式的业绩提升仍有潜力。直到20世纪40年代,硅仍将主导芯片市场。”4 g% {2 W; a5 W  ^9 |

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计算机的第二个时代即将到来/ s/ p' X5 \* H+ V& q2 `4 i' y; J8 G8 H. _( ]
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仔细研究硅晶体管问题非常重要;作为一个概念,它并没有“死亡”,但是它已经超过了它的顶峰。Rambus内存和接口部门首席科学家Craig Hampel表示:“摩尔定律专门指的是由半导体制造的集成电路的性能,而且只记录了过去50多年的计算。”
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“人类对计算需求的增长趋势可追溯到算盘、机械计算器和真空管,并可能远远超出半导体(如硅),包括超导体和量子力学。”8 m$ p; t. [+ U. K
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超越硅是一个问题,因为未来的计算设备将需要更加强大和灵活。Harold说:“日益增加的计算问题是,未来的系统将需要学习和适应新的信息。它们必须‘像大脑一样’。再加上芯片制造技术的转型,它们将为计算创造革命性的第二个时代。”+ q5 o; s' b. N2 z

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9 J- e# \3 U9 B8 V什么是冷计算?8 u& Q: M3 [- k% q) l- e2 k! T3 Q8 z- |

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一些研究人员正在研究用更少的能量获得高性能计算机的新方法。“数据中心或超级计算机的冷运行可以带来显著的性能、功耗和成本优势。”Hampel说。$ |2 c; ~6 U5 L6 I( S
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微软(MSFT.US)的Natick项目就是一个例子,作为该项目的一部分,一个巨大的数据中心沉入了苏格兰奥克尼群岛海岸,但这只是一小步。进一步降低温度意味着漏电流更少,晶体管开关的阈值电压更低。3 ~/ O/ i7 u0 l

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6 ~) L, r: f& `- kHampel说:“它减少了延伸摩尔定律的一些挑战。”他补充说,对于这些类型的系统来说,自然的操作温度是77K(-270℃)的液氮。“大气中含有丰富的氮,以液态形式收集相对便宜,而且是一种有效的冷却介质。我们希望,在内存性能和功耗方面,或许能再延长4~10年的时间。”
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+ H/ u; H  H8 p6 L) D什么是化合物半导体?; D3 G! E$ v7 p, W1 x
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下一代半导体由两种或两种以上的元素组成,这些元素的特性使它们比硅更快、效率更高。这是“机会”,它们已经在使用,并将有助于创建5G和6G手机。
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3 \0 T% o4 L6 e( U* JDoran说:“化合物半导体结合了元素周期表中的两种或多种元素,例如镓和氮,形成氮化镓。”他解释说,这些材料在速度、延迟、光检测和发射等方面都优于硅,这将有助于实现5G和自动驾驶汽车等应用。: W/ @9 z4 Z/ I
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尽管它们可能与普通硅芯片一起使用,但化合物半导体将进入5G和6G手机,本质上使它们足够快、足够小,同时还具有良好的电池寿命。
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Doran说:“化合物半导体的出现改变了游戏规则,它有潜力带来变革,就像互联网变革通讯领域一样。”这是因为,化合物半导体的速度可能比硅快100倍,因此可以为物联网增长带来的器件激增提供动力。- m0 N0 F6 F, P* a8 k6 _+ u9 K5 C) \$ u
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什么是量子计算?
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当你可以拥有量子世界的叠加和纠缠现象时,谁还需要经典计算机系统的开关状态呢?IBM(IBM.US)、谷歌(GOOG.US)、英特尔(INTC.US)和其他公司都在竞相使用量子比特(又称“qubits”)来制造具有强大处理能力的量子计算机,其处理能力远远超过硅晶体管。* ^. d/ u! f( j3 Y2 ?, R3 B
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4 E/ e% j# j& w1 b& S问题是,在实现量子计算的潜力之前,量子物理学家和计算机架构师要实现许多突破,有一个简单的测试,量子计算界的一些人认为,在量子计算机问世之前,需要满足他们的要求:“量子至上”。* g' c1 J" i% N' n7 w+ h: k3 v  W& O( f0 i4 S+ s8 {
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1 W$ w9 `5 P0 d9 \, k; O5 `Hampel表示:“这只是意味着,在摩尔定律的道路上,量子机器比传统半导体处理器更擅长完成特定的任务。”到目前为止,实现这一目标仍然遥不可及。( L$ ^+ r6 K3 I: d, g7 f
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英特尔在做什么?
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由于英特尔是制造硅晶体管的先驱,因此英特尔在硅基量子计算研究方面投入巨资也就不足为奇了。+ n; t" {- K6 L! O) ]  L1 c

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英特尔销售与营销集团副总裁兼英国区总经理Adrian Criddle表示:“除了投资扩大需要在极低温度下存储的超导量子比特外,英特尔还在研究一种替代方法。替代架构基于‘自旋量子比特’,在硅片中运行。”% d; G1 k* m% w* y7 B
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4 _4 d0 d: A4 }4 q* J自旋量子比特使用微波脉冲来控制硅基器件上单个电子的自旋,英特尔最近在其最新的“世界最小的量子芯片”上使用了自旋量子比特。至关重要的是,它使用硅和现有的商业制造方法。9 [5 S0 o. J4 n3 V- }& ~
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  Y4 M% o- j) M* ACriddle解释说:“自旋量子比特可以克服超导方法带来的一些挑战,因为它们的物理尺寸更小,更容易微缩,而且可以在更高的温度下工作。更重要的是,自旋量子比特处理器的设计类似于传统的硅晶体管技术。”  c( F; y2 f5 T) {+ D
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  U( h, u1 d6 g; I2 c0 D然而,英特尔的自旋量子比特系统仍然只能接近绝对零度;冷计算将与量子计算机的发展密切相关。与此同时,IBM有一个50比特的处理器Q,而谷歌量子AI实验室有72比特的Bristlecone处理器。- F& `4 L: z$ r
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石墨烯和碳纳米管怎么样?
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! G5 ?- O0 T% k这些所谓的神奇材料有朝一日可能会取代硅。Doran说:“它们现有的电气、机械和热学特性远远超出了硅基器件所能达到的水平。”然而他警告说,可能需要很多年才能准备好迎接黄金时代。# P7 @: [, ^: v9 W' `, T  E0 l9 H7 @2 T; `$ \9 Y( S% p: Y1 C

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他说:“硅基器件经过了几十年的改进,并随着相关制造技术的发展而发展。石墨烯和碳纳米管仍处于这一旅程的起点,如果它们要在未来取代硅,实现这一目标所需的制造工具仍然需要开发。”7 u0 N7 Z; W  s: K0 ]" e- p; c$ Y9 I- Y. a; q! @* m" U

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原子时代! v" I' C+ g. _7 n% }' [) n/ d/ R4 a, I
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无论其他材料的前景如何,我们现在正处于原子时代。Harold说:“每个人都在考虑原子。我们的进展现在已经到了单个原子计数的阶段,甚至存储正在寻找在原子水平上工作的方法——IBM已经展示了在单个原子上存储数据的可能途径。”今天,创建1或0,即用来存储数据的二进制数字,需要10万个原子。3 s: M5 o$ R( X+ l: M& m% f
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然而,这里有一个问题。Harold补充说:“作为存储或传输信息的手段,原子本质上不太稳定,这意味着需要更多的逻辑来纠正错误。”因此,未来的计算机系统很可能是各种技术的叠加,每一种技术都是为了弥补另一种技术的缺点。& ~% O5 X# e2 b4 T' F: ], v2 \4 V9 m
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因此,没有哪个答案可以将硅的寿命延长到下一个计算时代。化合物半导体、量子计算和冷计算都有可能在研发中发挥重要作用。计算机的未来很可能会出现机器的层级结构,但到目前为止,没有人知道明天的计算机会是什么样子。& {6 X1 b( H# s2 ~# I. P4 z3 k
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Hampel表示:“虽然摩尔定律将会终结,但指数计算能力的长期和持久趋势很可能不会终结。”
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