摩尔定律已阻碍计算机的发展，可模拟人脑的神经形态芯片是方向
本文由大国重器（ID:ElectronicComponent）授权转载，作者： 长青
【观点来源】惠普实验室杰出科学家R.Stanley Williams，曾在2008年惠普实验室发明忆阻器中扮演重要角色。
对于计算机而言，放弃摩尔定律可能是最好的事情，将推动从老旧计算机架构上的转变，该老旧架构已经阻止了硬件创新。
摩尔定律
摩尔定律是英特尔联合创始人之一戈登摩尔在1965年发布的一项观察，预测晶体管的密度每18到24个月翻一倍，而制造成本则不断下降。该观察帮助微电子器件变得更小、更快。在摩尔定律的指引下，每一年相同支出所能购买的计算机和移动设备的工作速度都在显著加快，器件在保持成本下降的同时，以可以预测的方式驱动器件性能提升。
解绑计算机发展
但捆绑于摩尔定律的预测已经到达了其限制，因为要将芯片尺寸做得更小已变得非常困难，这是一个包括英特尔在内的所有顶尖芯片制造商都在面临的挑战。英特尔正在改变对摩尔定律的解读方式，因为英特尔一直在努力遵循和践行摩尔定律。
目前认为摩尔定律正在走向死亡的科学家团队人数越来越多，Williams是最新加入的一名成员，其在最新一期《IEEE科学和工程计算》上发表的一篇研究论文中写到，摩尔定律的结束“将是数十年来对计算而言最好的事情”。Williams说：摩尔定律的结束将对芯片和计算机设计带来创造性，将帮助工程师和研究人员考虑盒子之外的事情。摩尔定律已经压抑了计算机设计领域的创新。
架构转变
Williams预测将有带有一系列芯片和加速器聚焦在一起的计算机出现，如下图所示，非常类似超快计算机的早期形式。计算将受存储器驱动，带有更快速的总线，实现更快速计算和更大的吞吐量。此外，边界安全在云中并不起作用。是时候来研发新的云安全方法，以此来保护敏感数据、验证用户身份，保证遵循和使回程受控。
图为一个能够支持互连和异质环境的开放性计算机结构，包含不同供应商提供的各类处理器、加速器或存储器模块。使用通用平台，计算机能够根据用户需求定制化，通过选择一套合适的技术，无论是实现高性能计算的标准器件，还是转为搜索引擎而实现的定制性神经形态芯片。架构的开放属性同样通过允许学术、政府和商业实体加入其中来点燃创新，这些实体能够设计、制造芯片，共同参与到计算的生态系统中。
存储器转变
存储器驱动的计算将打破计算机基于现有架构的以处理器为核心的市场。长期来看，围绕大脑工作方式设计的神经形态芯片能够驱动计算。惠普、IBM、高通和美国及欧洲的大学都在研发同样的芯片。最初版本在实现存储器时可以使用动态随机存储器（DRAM）和闪存使用，但是将最终将基于忆阻器，忆阻器是能够用作存储器和实现存储的智能形式，能够跟踪数据类型。
现状评述
William说：“尽管我们今天对于大脑的理解是有限的，但我们当前所知道的已经足够设计和建造能够加速某种计算任务的电路。”例如机器学习等应用强调了对于新型芯片的需求。IBM已经基准测试了其称为“真北”的神经形态芯片，比传统GPU等深度学习芯片速度更快和更具能效。
建议
Williams建议专用集成电路（ASIC）和现场可编程门阵列（FPGA）制造商能够在于驱动计算机超越摩尔定律方面扮演角色。这些技术将使用更快的互连，如去年引入的Gen Z，并将得到Dell和惠普等主要芯片制造商和服务器制造商的支持。高通计算机也以替代今天PC和服务器的方式出现，但是要实现进入日常应用还需数十年。
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