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半导体行业观察|美国制定半导体十年计划，聚焦五大方向( 六 )


计算技术的快速发展为几乎每一个细分市场的每一代产品提供了更强的功能 ， 包括服务器、PC、通信、移动、汽车和娱乐等 。 这些进步是由私营企业和政府数十年的研发投资带来的 ， 在计算速度、能源效率、电路密度和成本效益生产能力方面呈指数级增长 。 在软件和算法、系统架构、电路、设备、材料和半导体工艺技术方面的持续创新 ， 已经成为这一增长速度的基础 。 虽然这一趋势已经持续了几十年 ， 成功地克服了许多技术上的挑战 ， 但现在人们认识到传统计算在能源效率方面已经接近基本极限 ， 因此产生了更难克服的挑战 。 因此 ， 在信息表达、信息处理、通信和信息存储方面的爆炸式创新对于可持续的经济增长和美国的技术领先地位都是迫切和关键的 。
随着每年计算量的增加 ， 用于支持这些计算的bit数也会增加 。 预计到2050年 ， 我们将处理近1044bit 。 如图8a所示 ， 通用计算的总能耗继续呈指数增长 ， 大约每三年增长一倍 ， 而世界能源产量仅呈线性增长 ， 每年增长约2% 。 不断增长的全球计算能量是由不断增长的计算需求驱动的(图8b) ， 尽管如此 ， 计算处理器单元(例如CPU、GPU、FPGA)中每一位转换的芯片级能量在过去40年中一直在减少(如摩尔定律所示) ， 当前处理器中为10 aJ或10-17 J 。
然而 ， 对计算增长的需求正在超过摩尔定律的发展 。 摩尔定律目前正在放缓 ， 因为器件规模正在接近基本物理极限 。 如果计算能量的指数增长不受限制 ， 市场动态将限制计算能力的增长 ， 这将导致能源曲线变平(图8a中的“市场动态限制”场景) 。 因此 ， 需要在计算的能源效率的根本改进 ， 以避免“限制”的情况 。
基本的难题是计算中的比特利用率 ， 即实现一个计算指令所需的单位比特转换数 。 当前的CPU计算轨迹是由一个功率公式（如图9所示）描述的 ， 其指数由p~2?3限定 。 观测轨迹和指数值的理论基础没有被清楚地理解 ， 因此计算的理论基础需要进一步发展 。 可以发现 ， 如果可以将公式中的指数增加~30% ， 计算效率和能源消耗将有一个100万倍的改善 。 如图9所示 ， 图中“新轨迹”说明这一点 。
半导体行业观察|美国制定半导体十年计划，聚焦五大方向
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图8a：计算的总能量：实黄线表示在提高设备能量性能的同时 ， 继续当前计算轨迹 。 虚线表示“市场动态限制”的场景阻止了世界计算能力的进一步增加 ， 导致能源曲线趋平 。 蓝色的方框表示一个全新的计算轨迹被发现的场景 。
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图8 (b): 2010-2050年世界计算信息的技术装机容量(简写为zip) 。 纯黄色的线表示当前的趋势(根据Hilbert和Lopez4的研究) 。 黄色虚线表示一种“市场动态有限”的情况 ， 这种情况下 ， 由于能源容量有限 ， 世界计算能力将停止进一步增长 。 蓝框表示一个全新的计算轨迹被发现的场景 。
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图9：当前的CPU计算轨迹
行动呼吁
人们很快就会要求计算机技术发生革命性的变化 。 计算负荷继续呈指数级增长 ， “人工智能”应用和训练需求的增长就是证明 。 新的计算方法 ， 如存内计算 ， 特殊用途的计算引擎 ， 不同的人工智能平台 ， 大脑启发/神经拟态计算 ， 量子计算 ， 或其他解决方案将是必要的 ， 并将需要以异构的方式组合 。 潜在的异构计算架构描述的范围在最近的国家科学技术委员会(NSTC)报告中 ， 声称将需要一个跨学科 ， 跨职能的方法来实现商业上可行的和可制造的解决方案和长期存在的可能（至少十年） ， 以取代主流的数字方法 。 本文件旨在激发合作研究“从材料到架构和算法” ， 以建立革命性的范式 ， 支持未来节能计算的广泛的未来数据类型 ， 工作量和应用 。 有关其他背景 ， 见美国能源部科学办公室 ， 微电子基础研究需求研讨会报告 。


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