摩尔定律50年：从过去看到未来.doc

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1、摩尔定律50年：从过去看到未来　　1965年，那时戈登·摩尔（GordonMoore）还在仙童半导体公司，他开始将新出现的集成电路的未来发展理论化；而那时，他的实验室里的集成电路才集成了64个晶体管，而一年之前，最先进的集成电路还只能集成32个晶体管。平面型晶体管问世于1959年，之后摩尔开始注意到：差不多每隔一年，集成电路上所集成的晶体管数量就会翻番。在1965年春天，摩尔在一篇发表在《电子杂志》特刊中的文章中表达了这一看法，并且他还特别提到这一趋势还将继续持续至少十年。十年还没过去，摩尔的朋友卡沃·米德（CarverMead）教授也注意

2、到了这一趋势，至此，“摩尔定律”这个词才被真正创造出来。　　摩尔定律已经经历了辉煌的五十年（准确的五十年纪念日的官方日期是2015年4月19号），回顾其过往的岁月以及观察其随着行业而不断进化的过程是一件十分有趣的事情；而且这还能为计算创新的前进方向的预测提供依据。　　1965年：戈登·摩尔的预见性猜想　　摩尔的预测基于两项他对行业做出的重要观察。　　首先是在任何给定的时间芯片上集成的元件的数量。更多的元件就意味着单个元件的成本就越低，所不同的是随着元件数量的增加，产量就下降了，所以在某些时间点上，元件数量的增加却会带来收益的降低。在1970

3、年，他将自己观察得到的数据绘制成了一张复杂度和收益之间的图表，　　　　　　摩尔对行业的最初观察结果是存在一个元件密度和对应成本的最优点。　　另外，摩尔发现单个芯片上的元件的最佳数量正在快速上升——自1959年平面晶体管问世以来，这一数字几乎每一年就会翻番。那是一个指数级的增长曲线，如下图所示；他将这条线延伸到了未来，并且预测这一增长趋势还将继续持续十年时间。尽管摩尔在做出这项预言之前听DouglasEngelbart谈论过这一主题，但摩尔是第一个将其写进文章里并做出特定预言的人。摩尔从来没将这个预言看做一项“定律”，或者其他什么规则性的东西

4、。但他在文章中对这一预言做出了详细的解释，他认为未来十年内遇到的每一个需要解决的技术文章最终都将被解决。　　　　　　摩尔观察到的第二个现象是从第一个集成电路问世以来，元件密度差不多都每年翻一番。　　1975年：CarverMead造出“摩尔定律”　　在CarverMead于1975年提出“摩尔定律”这一术语的时候，摩尔事实上已经修正过他自己的预言了。摩尔其实从没指望过自己的预言能够十分精确，但该预言却几乎完美地预测了半导体行业未来十年的发展。但是，摩尔发现从元件密度的增加中获得收益的增速正在减缓，于是在1980年，摩尔将翻番的时间间隔改成了

5、2年。　　英特尔的House将摩尔定律重新塑造成今天的模样　　尽管元件密度的增速在1975年减缓了，但英特尔的DaveHouse却发现单个元件的运算速度变快了。从中他提炼出了一个理论：集成芯片的计算能力每18个月翻倍一次，这比摩尔最早的预言要慢，而比摩尔1975年的修正版又更快。从这时起，摩尔定律才开始流行起来，并成为了一个精心维持的法律形式的预言，成了半导体行业亦步亦趋追随的对象，以至于每一代工艺革新时都有人拿摩尔定律说事，就像本文现在正做的那样。　　如果你正从事半导体行业内的工作，那么摩尔定律的细节对你来说一定非常重要。你有足够的理由质

6、疑集成电路照这样的步伐前进的未来还能持续多久。而对于更大多数人来讲，摩尔定律的最主要影响还是我们的计算类消费品的性能提升和成本下降——事实上我们并不在意半导体行业会怎么去实现它。所以有必要从一个更宏观的视野下来理解集成电路的过去和未来。　　从算盘到超级计算机　　尽管计算的革命是从晶体管和集成电路的出现开始的，但事实上计算机在和硅紧密结合之前就早已存在。计算机历史博物馆的走道起点是算盘，后来计算的任务交给了计算尺，然后是可以追溯到CharlesBabbage的机械计算器，然后出现了依赖真空管的大型机。而在集成电路出现之前，研究人员还用分离的晶

7、体管制成了早期的超级计算机，如CDC6600和Atlas。　　如果我们回顾摩尔的文章出现之前30年的计算发展的历史，我们可以列出一个计算能力的图表：从1938年的KonradZuse的Z1机械计算机的每秒一个周期到1965年CDC6600的3MFLOPS（每秒百万个浮点操作）。即使我们将Z1机械计算机的的计算速度设定为1FLOP，那个时代计算能力的倍增也需要12-18个月时间，这和摩尔关于集成电路的预测是相似的，但实现的物理机制却已经大不相同。　　RayKurzweil在他的书《奇点将至》中则走得更远，甚至将1900年的机械制表机也纳入到了

8、数据中。如果我们将这些数据聚集起来绘成图表，那就不难发现事实上计算能力的指数级的增长已经持续了一个多世纪了！　　　　集成电路之后　　现在的集成电路正在逐渐逼近尺寸和计算能力的极限