摩爾定律極限鎖死了半導體，或許根本沒有通用處理盡管摩爾定律無法再以相同的步調前進，但芯片、系統和軟件技術仍將持續進展。與會的專家們補充說，如果沒有明確的CMOS縮縮替代方案，半導體產業和系統產業可能會形成封閉的孤島。

史丹佛大學(Stanford University)第10任校長John Hennessy說：“摩爾定律是指晶體管的密度每18個月增加一倍，這已經持續了25年，但是從2000-2005年間開始逐漸放緩到間隔兩三年，最近更演變為每隔四年倍增一次，因此，業界正逐漸走向我們所預期的半導體技術盡頭。”

CMOS微縮“并未結束，只是暫緩”？

另一種相關的觀點——Dennard Scaling，強調的是對于能量的需求將隨著芯片微縮而減少。Hennessy指出，Dennard Scaling定律“已經發展10-15年了，開啟了快速轉向多核心處理器的暗硅(dark silicon)時代。”

事實上，摩爾定律是有關經濟學的觀察，而不是實體定律。普林斯頓大學(Princeton University)系統專家Margaret Martonosi認為，問題在于是否能找到另一種像CMOS一樣帶來投資報酬率的實體面。

在微軟(Microsoft) Azure云端服務部門負責FPGA加速器的工程師Doug Burger表示，“摩爾定律是有關密度微縮的速率，但我們正以一種可預測的速度走向盡頭，再經過幾個世代就會達到實體極限了。”

Google TPU加速器研發團隊主管Norm Jouppi說，“我認為CMOS微縮還有幾年的時間。在未來十年內還將持續看到一些相關應用的性能提升，但其他的應用可能趨緩。”

Jouppi諷刺地說，業界仍在否認有關摩爾定律極限的事實，就像英國喜劇團體Monty Python知名喜劇“死掉的鸚鵡”(Dead Parrot)中的店家所說一樣——鸚鵡“并沒死掉，它只是在休息”。

DRAM最先發展到極限？

Hennessy指出，DRAM可能是最先發展到極限的主要組件。而其結果“將導致整個生態系不均衡，”Burger認為。

為了克服DRAM形成內存缺口的挑戰，Jouppi認為“垂直NAND是最有力的解決方案”，但還必須進行多方面的投資。

閃存(Flash)一開始是以數字相機的儲存應用之姿出現。微軟(Microsoft)杰出工程師暨麻省理工學院(MIT)兼任教授Butler Lampson指出，如今，接口技術已大幅改善了，但“仍然缺少最佳的閃存運算接口”。

不管接下來還會出現什么，Burger認為：“后摩爾定律(post-Moore’s law)時代的新典范將大幅改變…從現在起的20年，產業將發生前所未有的轉變。”微軟工程師Doug Burger在德州大學奧斯汀分校首創圖形運算 （來源：ACM）

盡管晶圓廠的成本上漲導致芯片制造商間發生前所未見的整并，“只要我們有三、四家穩定的廠商，就能存在良性的競爭，”Jouppi強調，“就像iPhone的需求帶來許多市場壓力。”

Burger和Jouppi都預測“特定領域的架構”將會增加，從而為特定市場帶來最佳表現。Burger認為這一趨勢將帶來‘Franken-systems’，“……但業界已經發展得夠強大，足以適應這個趨勢。”

Hennessy問道，如果計算機產業回到從芯片到應用都由同一家公司來做的垂直整合時代呢？就像蘋果(Apple)正朝這個方向前進，而Google似乎也會遵循同樣的道路發展。

盡管如此，Jouppi說：“還有一些其他架構正快速成長，有些是由芯片供貨商以及一些由云端供貨商實現的。”

不過，在統一幾種指令集后，是否會有一些新的處理器公司出現？專題討論成員之間的看法紛歧。Hennessy說：“芯片設計需要極其復雜專業的技術，因此，幾家公司之間的處理器設計人員連手極具價值。”

新的界面和量子應用需求

摩爾定律緩步走向盡頭，也破壞了軟件開發人員在芯片(指令集架構)中隔離的策略抽象層。現在需要新的電路板接口，或許是為了較大的垂直市場，但實際上應該是什么目前還不得而知。

利用指令集架構(ISA)，軟件開發人員可以“進行相對較小的更動，”但是，Martonosi說：“目前在智能手機處理器上已經有大約6個ISA了，一半的SoC面積則是不帶ISA的加速器。”

她表示，新的架構和工具庫有助于填補這一差距，但是他們創造的系統“難以驗證和確保可靠性…這將會使情況變得更糟糕”。她補充說，如果特定市場的系統開始定義自己的接口，將會需要新的設計流程以及能開發堆棧芯片的工程師。

Burger說，云端運算的工作負載仍然多樣化。云端供貨商也擁有數百萬家的客戶，“即使是大型公司運用了我們1-2%的服務器資源，也可以每周或每月更新——但這對FPGA來說還是太快了。”他強調，所謂的可編程芯片“仍然太難以編程”。

專題討論的專家們認為，摩爾定律的式微，造成業界對于更高效軟件和通用處理器的迫切需求。

Jouppi說：“我希望未來能進一步改善軟件和硬件，業界過去在這兩方面的態度不夠積極，而且還有空間以及足夠的時間提升效率。”

“或許無法再像摩爾定律時那么好了，但是在應用程序、算法和硬件方面都還有改進的空間，”Alto投資公司之一的Lampson指出。

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多年來深入這一領域研究的Martonosi表示，長期以來，沒有任何可取代摩爾定律的有力解決方案，但量子計算機看來頗具發展前景。

Martonosi說：“從實體的觀點來看，好消息是‘量子系統’非常接近現實。在最近的一、兩年內就能實現一個50-100量子位(Qbit)的機器，而且還有人能為其編寫程序，使其為經典系統提高速度。”

截至目前為止，壞消息僅止于幾種已知系統的較小應用。她補充說：“如今在廣泛應用中所需的量子位數以及我們能打造可靠的系統數量之間存在著巨大差距……而未來誰將會購買這些數千量子位的系統以及針對哪些應用，目前仍不明朗。”

“我們將著手打造量子計算機，但應用于解決哪些重大的問題——這都還有待觀察，”不過，Burger指出，他已經注意到未來將有更多基于蛋白質途徑的可編程生物學研究了。