Lam Research科技長:存儲器會轉變成模擬處理器
新的運算架構在硅谷成為熱門話題,盡管存儲器以及微處理器目前仍舊是2個不同的元件,隨著信息量持續增加,半導體產業很有可能會走上結合存儲以及邏輯元件的路。摩爾定律見證半導體產業持續推出更快、更便宜、更節能的芯片,然而摩爾定律的速度變緩是產業面臨的挑戰。電移(electromigration)、溫度遷移(thermal migration)、動態電流密度等物理效應考驗摩爾定律,通過工程技術克服制造瓶頸的難度的更高、費用更為昂貴。
本文引用地址:http://www.104case.com/article/201708/363311.htm據網站Semiconductor Engineering報導,除了芯片相關議題, 資訊量爆炸也考驗著半導體產業。隨著物聯網(IoT)的發展,可預見在未來10年內,很可能會有上兆個的連網物件透過感應器傳遞資訊。不論是道路狀況、空氣品質,甚至是血糖都將由感應器監控。當感應器搜集資料時,不論這些資料究竟有沒有用,都需要微處理器的判別。
這不僅需要大量運算能力,更重要的是重新思考運算架構。隨著資料量增加,移動處理器或許比移動資料更有意義??屏?Lam Research)科技長Rick Gottscho談到這可能的改變,認為半導體產業將歷經整合邏輯元件及存儲器。Gottscho認為存儲器終將變成具備快速資料傳輸能力的模擬處理器,在這樣的架構之下,耗能將降低,速度也會更快。
Gottscho指出,若從揮發存儲器轉變為非揮發存儲器,可增強效能以及耗能。此外,考量如何處理模擬資訊,例如利用不同的加速器或是處理器,包括繪圖處理器(GPU)、可編程邏輯閘陣列(FPGA)、數字信號處理器(DSP)等,減少CPU必須處理的資料量。更有效率的DRAM以及SRAM,或是硅光子(silicon photonics)的運用,這些不同技術的進步,針對不同的應用重整資訊流,都有可能提升效率。
不同的封裝方式也可能改變長久以來的物理限制,例如2顆芯片并列,然而如何能夠達成量產,則是另外的考驗。上述許多的新技術以及解決方案可能在未來數年實現,不論最后是哪個應用成為市場主流,勝出的方案必定能夠在耗能以及效能上有長足的進步。
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