晶体管逐渐变小,Dennard定律比摩尔定律更值得关注,散热和功耗推动芯片专业化

2020-02-13
14:00:14
来源: 半导体行业观察


来源:内容由悦智网编译自IEEE


,谢谢。


关于“摩尔定律”一直有两种声音:




  • 一是认为今后集成电路上的元器件数量每年只能增长几个百分点,“摩尔定律已死”;


  • 另一种则认为新的技术不断发展,“摩尔定律”会继续有效。

晶体管逐渐变小,Dennard定律比摩尔定律更值得关注,散热和功耗推动芯片专业化


一家名叫Datagraph的机构前段时间也制作了一个视频,希望探究摩尔定律vs. CPU/GPU发展的进程。





摩尔定律并不是目前芯片商需要考虑的首要问题,以后挡住摩尔定律脚步的,可能是功耗和散热问题。




关于摩尔定律的特别报道系列,墙裂推荐:


https://spectrum.ieee.org/static/special-report-50-years-of-moores-law






斯坦福大学名誉校长、谷歌董事长兼MIPS计算机系统创始人John Hennessy说:



“‘摩尔定律’它不是法则,而是一个志向,是一个目标。是值得一试的东西。”






他说到:“它肯定在放缓,但要说‘摩尔定律’已死还为时过早。”




晶体管逐渐变小,Dennard定律比摩尔定律更值得关注,散热和功耗推动芯片专业化


然而目前他最担忧的问题不是摩尔定律的放缓。Hennessy补充道,

真正的问题在于Dennard缩放比例定律的失效。



Dennard缩放比例定律


Dennard缩放比例定律是基于1974年Robert H. Dennard参与完成的一篇论文而提出的一个定律。





Dennard缩放比例定律(Dennard scaling)表明,随着晶体管变得越来越小,它们的功率密度保持不变,因此功率的使用与面积成比例;电压和电流的规模与长度成比例。





相关链接:


https://ieeexplore.ieee.org/document/4785534?arnumber=4785534




晶体管逐渐变小,Dennard定律比摩尔定律更值得关注,散热和功耗推动芯片专业化




Dennard发现,晶体管的尺寸在每一代技术中都缩小了30% (0.7倍) ,因此它们的面积减少了50% 。这意味着电路减少了30% (0.7倍)的延迟,因此增加了约40% (1.4倍)的工作频率。最后,为了保持电场恒定,电压降低了30% ,能量降低了65% ,功率降低了50% 。因此,在每一代技术中,晶体管密度增加一倍,电路速度提高40% ,功耗(晶体管数量增加一倍)保持不变。



结合“摩尔定律”晶体管的数量大约每两年翻一番,这意味着

效能功耗比

(每消耗一瓦功率,计算机可提供的计算速率)以同样的速度增长,大约每两年翻一番。这种趋势被称为库米定律(Koomey’s law)。库米最初提出的倍增速率是1.57年(比摩尔定律的倍增周期稍快) ,但最近的估计表明这一速度正在放缓。




晶体管逐渐变小,Dennard定律比摩尔定律更值得关注,散热和功耗推动芯片专业化


自2005-2007年前后,Dennard缩放比例定律似乎已经失效。截至2016年,集成电路中的晶体管数量仍在跟随“摩尔定律”增加,但由此带来的性能改善却更为缓慢。这种情况的主要原因是在芯片尺寸不变,晶体管数量变多的情况下,电流泄漏会带来更大的挑战,也会导致芯片升温,从而造成热失控的威胁,从而进一步增加能源成本。




“专业化”或可解决微处理器的功耗问题


周一在门洛帕克(Menlo Park)举办的丘吉尔俱乐部论坛上,Hennessy说到:



“谁能想到,微处理器将不得不降低时钟速度或关闭部分内核以免烧坏呢?”








Hennessy说的是目前的普遍情况。





Dennard缩放比例定律的失效以及由此导致的无法显著提高时钟频率,已经导致大多数CPU制造商将重点放在多核处理器上,以此作为提高性能的一种替代方法。





增加内核数量有利于提高(虽然并非完全)工作负载,但是由于拥有多个核心而增加的活动开关元件仍然会导致整体功耗增加,从而加剧CPU功耗问题。最终的结果是,在不违反功率约束的情况下,一个集成电路中只有一小部分能够在一定时间处于实际有效状态。其余的(不活跃的)区域称为

暗硅。






微处理器的功耗问题也是周二举办的Arm TechCon 2019大会上的一个热门话题。





Facebook的硅与技术工程负责人Sha Rabii表示,微处理器的功耗问题以及芯片的散热问题是增强现实眼镜制造的一个主要障碍。





如何解决这个问题呢?一些资深人士说道,答案可能就是专业化(S


pecialization)。





“要么我们继续走老路子,制造更快的CPU,然后让软件来处理一切事务;要么我们将它看成是一个系统性问题,然后换条路子走走,” 梅菲尔德基金会(the Mayfield Fund)常务董事Navin Chaddha说道,“我相信世界正在走向专业化,而不是专注于每18到24个月让芯片处理能力提高一倍。”





最近涌现的一批初创公司专业生产用于深度学习的处理器,例如Cerebras Systems、Mythic和 Syntiant就很好地体现了这种专业化思维,尽管时下专业化的作用可能有限。





相关链接:


https://spectrum.ieee.org/nanoclast/semiconductors/processors/the-accelerator-wall-a-new-problem-for-a-post-moores-law-world





Arm Holdings首席执行官Simon Segars大致同意Chaddha的观点。Segars在大会上宣布,该公司将首次允许开发人员在ARM芯片核心中插入自定义指令,从而使算法的处理效率更高。对于一直专注于标准化产品生产的公司而言,其允许芯片一定程度专业化的举措已是一大进步。





相关报道:



https://spectrum.ieee.org/view-from-the-valley/semiconductors/design/power-problems-might-drive-chip-specialization




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