ムーアの法則の限界を解体する

Tiffany Trader

過去50年の間、コンピュータは予想された曲線通りに発展し、Gordon Mooreの度々引用される観測からの予言通り、2年毎におおよそ2倍のスピードになっている。半導体の微細化で性能向上は続いているが、多くはさらなる小型化の費用対効果が壊れる臨界点が近いと見ている。

一般的にムーアの法則の死として参照されるこの臨界点に重点を置いている最近の研究者はミシガン大学の計算科学者であるIgor Markovだ。Nature誌の最近の記事の中で、Markovは単に集積回路の微細化の物理的限界の面だけでなく、製造、エネルギー、物理空間、設計と検証作業、およびアルゴリズムなどの様々な限界要因の集大成として問題に取り組んでいる。これらの限界だけでなく代替技術の登場も考慮して、「何が原理的にそして実際に達成可能か？」Markovは概説している。

「これらの限界は何なのか？そしてそれらは融通がきくのか？」と彼は尋ねる。「どの仮定にそれらは基づいているのか？どのように克服できるのか？」

「計算に対する限界と限界要因間の複雑な関係に関する知識の富を考えると、それらに対する優勢および新興の両方の技術を測ることが重要だ。」

Markovのグループが開発したここに示されている「構造化配置」のような高度なテクニックは、チップレイアウトにおいて最適なものを絞り込むのに現在利用されている。集積回路の異なる回路モジュールは違う色で表示されている。モジュールの位置と形を最適に配置するアルゴリズム：接続ワイア長が減少するする場合、近接モジュールを混合することができる。

クレジット：Jin Hu、Myung-Chul Kim、 Igor L. Markov (ミシガン大学)

Natureの記事は、材料および製造ばかりでなく、設計と検証、電力と熱、時間と空間、および情報と計算の複雑度に関する限界要因におけるさらに明白な物理限界に対応している。Markovは、どのように過去の特定の限界が回避されたか詳しく説明し、緩い限界と堅い限界を比較している。新技術の概要は、まだ未知の限界を示すこともできるリマインダーも含んでいる。

「特定の限界が近づき発展を阻害する場合には、作られた仮定を理解することがそれを回避するための鍵です。」とこの研究のNSFの過去記事を引用している。「チップの微細化は今後数年間は継続しますが、前進するステップ毎に深刻な障害に遭遇し、いくつかは回避するには強すぎるでしょう。」

「これら重要な限界を理解すること」とMarkovは語り、「正しい新テクニックと新技術に賭けることに役立ちます。」