摩尔定律没落？行业技术衡量主要标准仍然是摩尔定律
英特尔联合创始人戈登摩尔早在 1965 年就描述了一个被称为摩尔定律（moore’s law）的“加速变化”的例子。
简而言之，这是“观察到的高密度集成电路中的晶体管数量大约每两年翻一番”。尽管某些产品类别的增长率已经放缓，但集成电路行业衡量其技术性能和进步的主要标准仍然是摩尔定律。
前不久，ic insights 发布了 2020 年版的《mcclean 报告》，对于 ic 产业在过去的 50 年中，dram，闪存，微处理器和图形处理器如何跟踪 moore 预测的曲线（图 1）。
图源：ic insights
在过去的 10 到 15 年中，诸如功耗和与微缩限制相关的挑战等因素已经影响了某些 ic 产品的晶体管增长率。例如，在 2000 年代初期，dram 晶体管的数量以每年约 45％的平均速度增长，但在 2016 年出现的 16gb 代次中，其速度下降到约 20％。一年前，三星开始批量生产 12gb dram 和 8gb 芯片。jedec 仍在最终确定的 ddr5 标准包括单片 24gb，32gb 和 64gb 设备。
到 2012 年左右，闪存密度的年增长率一直保持在 55%-60％，但此后一直保持在每年 30%-35％。对于传统的 2d 平面 nand 闪存，2020 年 1 月可用的单个芯片的最高密度为 128gb。对于 96 层四级单元（qlc）器件，目前 3d nand 芯片的最大密度为 1.33tb。qlc 与新的 96 层技术相结合将使 3d nand 在 2020 年达到 1.5tb 密度，而 128 层技术将催生 2tb 芯片。
截止到 2010 年，英特尔 pc 处理器中的晶体管数量每年以大约 40％的速度增长，但是在随后的几年中，这一比例下降到一半。该公司服务器 mpu 的晶体管数量增加在 2000 年代中期至后期暂停，但随后又开始以每年约 25％的速度增长。英特尔在 2017 年停止透露晶体管数量的详细信息。
自 2013 年以来，用于 iphone 和 ipad 的 apple a 系列应用处理器的晶体管数量以每年 43％的速度增长。该比率包括 a13 处理器及其最新的 85 亿个晶体管，这是最新的指标。预计在 2020 年上半年，苹果将推出基于新 a13x 处理器的 ipad pro。
nvidia 的高端 gpu 的晶体管数量非常多。与微处理器不同，gpu 及其高度并行的结构不包含大量的缓存。nvidia 的一些最新 gpu 是专门为 ai 和机器学习设计的神经网络处理单元（npu）。
永远不能低估 ic 行业创新突破技术障碍的强大动力，但是关于 ic 设计和制造的方式正在发生一些非常戏剧性的变化。尽管阻碍下一代发展的某些障碍看起来像是高墙，而不是一般的障碍，但摩尔定律仍然在整个集成电路行业中占有一席之地。
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前不久，ic insights 发布了 2020 年版的《mcclean 报告》，对于 ic 产业在过去的 50 年中，dram，闪存，微处理器和图形处理器如何跟踪 moore 预测的曲线（图 1）。
图源：ic insights
在过去的 10 到 15 年中，诸如功耗和与微缩限制相关的挑战等因素已经影响了某些 ic 产品的晶体管增长率。例如，在 2000 年代初期，dram 晶体管的数量以每年约 45％的平均速度增长，但在 2016 年出现的 16gb 代次中，其速度下降到约 20％。一年前，三星开始批量生产 12gb dram 和 8gb 芯片。jedec 仍在最终确定的 ddr5 标准包括单片 24gb，32gb 和 64gb 设备。
到 2012 年左右，闪存密度的年增长率一直保持在 55%-60％，但此后一直保持在每年 30%-35％。对于传统的 2d 平面 nand 闪存，2020 年 1 月可用的单个芯片的最高密度为 128gb。对于 96 层四级单元（qlc）器件，目前 3d nand 芯片的最大密度为 1.33tb。qlc 与新的 96 层技术相结合将使 3d nand 在 2020 年达到 1.5tb 密度，而 128 层技术将催生 2tb 芯片。
截止到 2010 年，英特尔 pc 处理器中的晶体管数量每年以大约 40％的速度增长，但是在随后的几年中，这一比例下降到一半。该公司服务器 mpu 的晶体管数量增加在 2000 年代中期至后期暂停，但随后又开始以每年约 25％的速度增长。英特尔在 2017 年停止透露晶体管数量的详细信息。
自 2013 年以来，用于 iphone 和 ipad 的 apple a 系列应用处理器的晶体管数量以每年 43％的速度增长。该比率包括 a13 处理器及其最新的 85 亿个晶体管，这是最新的指标。预计在 2020 年上半年，苹果将推出基于新 a13x 处理器的 ipad pro。
nvidia 的高端 gpu 的晶体管数量非常多。与微处理器不同，gpu 及其高度并行的结构不包含大量的缓存。nvidia 的一些最新 gpu 是专门为 ai 和机器学习设计的神经网络处理单元（npu）。
永远不能低估 ic 行业创新突破技术障碍的强大动力，但是关于 ic 设计和制造的方式正在发生一些非常戏剧性的变化。尽管阻碍下一代发展的某些障碍看起来像是高墙，而不是一般的障碍，但摩尔定律仍然在整个集成电路行业中占有一席之地。
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