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集成度再见,AI运算能力或成半导体新标准

登录 : 2020-09-21 11:05

来自NVIDIA的“黄氏定律”浮出

在过去的半个世纪里解释全球半导体产业发展速度的“摩尔定律”已达到微细加工工艺技术的极限而黯然失色,能够以人工智能(AI)的运算能力为尺度衡量芯片性能发展水平的“黄氏定律”正在浮出。同样引人注目的是,黄氏定律由全球半导体产业的新兴强者NVIDIA倡导,而该定律不同于10多年前时任三星电子社长的黄昌圭对摩尔定律进行改良而提出的黄氏定律。

美国《华尔街日报》(WSJ) 当地时间19日报道说:“NVIDIA创始人黄仁勋提出的半导体开发路线图正在取代50多年前英特尔倡导的摩尔定律。”黄氏定律的核心是,芯片性能取决于人工智能处理能力而不是半导体集成度,性能的发展速度每年提升一倍。实际上,NVIDIA的芯片性能2012年11月到今年5月平均每年提升一倍。摩尔定律是英特尔共同创始人戈登·摩尔1965年提出的理论,它主张“半导体芯片的晶体管集成度大约每24个月提升一倍”,而60年代以来全球半导体芯片集成度实际提升速度与摩尔的预测持平。

黄氏定律之所以受到关注,首先是因为摩尔定律已达极限,不能充分解释当今半导体产业的发展速度。随着提高芯片集成度的微细加工工艺技术进入2~3纳米(1纳米=10亿分之米)水平的超微细范围,物理上已经难以进一步改善。英国学术杂志《自然》曾于2016年2月报道,半导体行业将正式废弃摩尔定律,并提出新的路线图。NVIDIA的黄仁勋去年1月也曾在美国家电博览会(CES)主旨演讲中说过“摩尔定律不能继续使用了”。

第二个原因来自这样一个现实:人工智能的提升对芯片性能的影响比集成度的影响更大。NVIDIA一向致力于图形芯片(GPU),而图形芯片适合于需要像实现图像像素一样进行同步处理的并联加工,因而过去主要用于游戏、实现高性能图形等。NVIDIA出色的并联处理能力随着在无人驾驶车辆的信息处理和人工智能的图像识别等方面的用途受到关注,用处正在增加。这意味着,在需要瞬间平稳处理大量运算的人工智能和物联网环境下,并联处理能力变得越来越重要了。NVIDIA最近决定并购英国信息技术(IT)企业ARM,也是因为期待在人工智能和物联网环境下实现协同效应。

市场已经在为黄氏定律的判胜奏凯。7月8日,NVIDIA在纽约股市超过英特尔市值,上升为美国价值最高的半导体企业。这是因为NVIDIA因新冠疫情引起的服务器需求暴增而持续创造佳绩,而英特尔未能量产7纳米的下一代芯片,两家公司形成了鲜明的对照。业界甚至有人说,今后半导体发展程度要看NVIDIA而不是英特尔。

当然,胜负并未完全决出。因为,摩尔定律是以芯片集成度为标准的,而黄氏定律并不明确是人工智能处理能力标准。虽然人工智能并联处理能力的发展越来越重要,但由芯片集成度决定的中央处理器能力仍然是芯片性能的关键。NVIDIA的 Bill Dally副总裁也承认,如果不改善中央处理器,并联处理的结果也难以充分消化。

具本权 高级记者

韩語原文: http://www.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/962928.html

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