인텔의 공동 창업자인 고든 무어는 무어의 법칙을 만든 사람입니다. 무어는 집적 회로의 트랜지스터 밀도가 2년마다 두 배가 된다는 사실을 관찰했습니다. 혹자는 무어의 법칙이 이제 끝났다고 하는데 그 이유는 무엇입니까?
무어의 법칙이 말하는 것
고든 무어(Gordon Moore)는 1965년에 다음과 같이 관찰했습니다.
“최소 구성 요소 비용의 복잡성은 매년 약 2배의 속도로 증가했습니다. 확실히 단기적으로 이 비율은 증가하지 않더라도 계속될 것으로 예상할 수 있습니다. 장기적으로는 증가율이 조금 더 불확실하지만 적어도 10년 동안 거의 일정하게 유지되지 않을 것이라고 믿을 이유는 없습니다.” – 고든 무어 더 많은 구성 요소를 통합에 밀어 넣기 회로.
이것은 여러 가지로 해석될 수 있지만 두 가지 의미를 내포하고 있습니다. 첫째, (당시) 가장 기본적인 집적 회로(IC)는 매년 트랜지스터 밀도가 두 배로 증가했습니다. 둘째, 이는 최저 비용 수준에서도 마찬가지입니다. 따라서 주어진 크기의 IC 제조 비용이 시간이 지남에 따라 안정적으로 유지된다면(인플레이션 고려) 이는 사실상 트랜지스터당 비용이 2년마다 절반으로 줄어드는 것을 의미합니다.
이것은 “밀과 체스판 문제”에 의해 입증된 놀라운 수준의 기하급수적 성장입니다. 밀(또는 쌀) 한 알을 첫 번째 사각형에 놓은 다음 각 연속 사각형에 대해 두 배의 양을 넣으면 잘 될 것입니다. 64제곱으로 18경 곡물 이상!
Moore는 나중에 그의 관찰을 수정하여 기간을 18개월에 한 번, 결국에는 2년에 한 번으로 연장했습니다. 따라서 트랜지스터 밀도가 여전히 두 배가 되는 동안 속도는 느려지는 것 같습니다.
사실 법이 아니다.
무어의 “법칙”이라는 별명이 붙었지만 제대로 된 의미의 법은 아닙니다. 즉, 중력과 같은 것이 어떻게 작동하는지 설명하는 자연법칙이 아닙니다. 미래에 대한 역사적 추세를 관찰하고 예측하는 것입니다.
평균적으로 무어의 법칙은 1965년부터 유지되어 왔으며 어떤 면에서는 반도체 산업이 제대로 진행되고 있는지 대략적으로 알려주는 벤치마크이지만 그것이 사실이어야 하거나 무기한으로 사실이어야 할 이유는 없습니다.
성능에는 트랜지스터 밀도보다 더 중요한 것이 있습니다
트랜지스터는 CPU와 같은 반도체 장치의 기본 구성 요소입니다. 논리 게이트와 같은 장치가 구축되어 이진 코드로 데이터를 구조화하여 처리할 수 있는 것은 트랜지스터에서 나온 것입니다.
이론적으로 주어진 공간에 맞출 수 있는 트랜지스터의 수를 두 배로 늘리면 발생할 수 있는 처리량이 두 배로 늘어납니다. 그러나 가지고 있는 트랜지스터의 수뿐만 아니라 트랜지스터로 수행하는 작업도 중요합니다. 마이크로프로세서는 비디오 디코딩이나 기계 학습에 필요한 특수 수학 수행과 같은 특정 유형의 처리를 가속화하는 특수 설계로 효율성 면에서 많은 발전을 이루었습니다.
또한 축소 트랜지스터는 일반적으로 이전 세대와 동일한 양의 처리 능력에 대해 더 적은 전력을 사용하면서 더 높은 작동 주파수에 도달하는 것을 의미합니다. 무어의 법칙은 트랜지스터 밀도에 국한되지만 트랜지스터 밀도와 성능 사이의 관계는 선형적이지 않습니다.
“죽었다”는 무슨 뜻인가요?
수년 동안 “무어의 법칙은 죽었다”라는 문구가 여러 번 언급되었으며 그것이 사실인지 여부는 관점에 따라 다릅니다. 트랜지스터 밀도는 여전히 두 배로 증가하고 있지만 무어가 현재 시간 프레임을 여러 번 수정했기 때문에 더 느린 속도입니다.
일부 사람들이 법이 죽었다고 주장하는 이유는 트랜지스터 밀도가 여전히 두 배가 되지 않고 있기 때문이 아니라 트랜지스터 비용이 절반으로 줄어들지 않기 때문입니다. 즉, 더 이상 두 배의 주기 후에 같은 돈으로 두 배의 트랜지스터 수를 얻을 수 없습니다.
이런 일이 발생하는 중요한 이유 중 하나는 우리가 트랜지스터를 얼마나 작게 만들 수 있는지에 대한 한계에 접근하고 있기 때문입니다. 작성 당시 5nm 및 3nm 제조 공정은 현재 및 차세대 기술입니다. 가능한 것의 궁극적인 한계를 향해 나아가면 문제의 수와 이를 극복하는 비용이 모두 증가할 가능성이 있습니다.
그러나 트랜지스터의 가격이 예전처럼 절반으로 떨어지지 않을 수 있다고 해서 성능이 두 배가 되거나 가격이 절반으로 떨어지지 않는다는 의미는 아닙니다. 트랜지스터 수는 성능의 한 부분일 뿐임을 기억하십시오. 우리는 더 높은 클럭 속도를 달성하고, 단일 프로세서 장치에 더 많은 코어를 장착하고, 트랜지스터로 더 많은 작업을 수행하고, 기계 학습과 같은 특정 작업을 가속화할 수 있는 새로운 실리콘을 만들고 있습니다. 이러한 확장된 의미에서 무어의 법칙은 여전히 생명력이 있지만 원래 형태에서는 생명 유지 장치에 있습니다.
무어의 법칙은 언젠가는 죽어야 한다
아무도 트랜지스터 밀도와 비용에 대한 무어의 관찰이 영원히 유효할 것이라고 믿지 않았습니다. 결국, 지수 플롯은 결국 무한한 트랜지스터 밀도와 컴퓨팅 성능으로 향하는 경향이 있습니다. 누구나 아는 한 그것은 실제로 가능하지 않으며 특히 오늘날 우리가 알고 있는 반도체 전자 장치를 사용하여 가능할 것 같지 않습니다.
원치 않는 양자 효과와 씨름하는 최신 프로세서의 작은 구성 요소에는 이미 수많은 문제가 있습니다. 어느 시점에서 전자를 더 이상 작은 회로 안에 보관할 수 없으므로 더 작게 만들려고 하면 벽돌 벽에 부딪힙니다.
그 시점에서 포토닉스와 같은 다른 유형의 컴퓨팅 기판으로 이동할 때가 되었을 수 있지만 트랜지스터를 더 작게 만들지 않고도 반도체에서 더 많은 성능을 얻을 수 있는 방법은 무수히 많습니다.
우리는 이미 AMD의 칩렛 디자인이나 마치 하나의 시스템인 것처럼 작동하는 메가 CPU를 만들기 위해 기본 칩을 함께 붙이는 Apple의 전략과 같이 여러 개의 작은 프로세서에서 큰 프로세서를 구축하는 비용 효율적인 방법을 보고 있습니다. 수직 및 수평으로 통신하는 마이크로 칩 구성 요소 레이어가 있는 3D 회로로 CPU를 구축한다는 아이디어에는 잠재력이 있습니다.
트랜지스터 밀도의 궁극적인 한계는 매일 점점 더 가까워지는 것처럼 보이지만 달성 가능한 컴퓨팅 성능의 진정한 한계는 여전히 열려 있는 질문입니다.
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