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云栖科技评论86期:摩尔定律失效?没什么可担心的

简介: 摩尔定律即使失效,也没什么可担心的。很有可能随着半导体材料和制程工艺的突破,人类可以超越摩尔定律,创造出新的、比摩尔定律更快的半导体发展定律。

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【卷首语】摩尔定律失效?没什么可担心的

   在英特尔创始人之一戈登·摩尔提出“摩尔定律(Moore’s Law)”的53年之后,英特尔的每一个竞争对手都在不断呼喊:“摩尔定律已经失效”,甚至就连英特尔都很少在公开场合再提摩尔定律,并在几年前放弃了遵循摩尔定律极为规律的“Tick-Tock”芯片发布机制。

但摩尔定律即使失效,也没什么可担心的。

   比如说,麻省理工学院和科罗拉多大学的工程师成功研发出新的微加工技术,可用于生产有史以来最小的3D晶体管,尺寸只是目前主流商用产品的三分之一,即用于生产FinFET时,该团队的技术能够达到2.5nm的超高精度;

   英特尔和加州大学伯克利分校的研究人员则共同提出了一种可伸缩的自旋电子逻辑“MESO器件”,它通过自旋轨道转导和磁电开关来工作,与传统芯片的CMOS技术相比,MESO具有更优越的转换能量(10到30倍),更低的开关电压(5倍)和增强的逻辑密度(5倍)。

  由于MESO的逻辑运算速度比CMOS高五倍,其一旦付诸商用,可以充分地延续摩尔定律中对单位面积计算的进步趋势。

  所以,很有可能随着半导体材料和制程工艺的突破,人类可以超越摩尔定律,创造出新的、比摩尔定律更快的半导体发展定律。

1、英特尔在新型半导体领域取得创新进展

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  【新闻摘要】 近日,英特尔公司和加州大学伯克利分校的研究者在《Nature》杂志上发表了他们在新型半导体领域的最新研究成果:一种被称为MESO(Magneto-Electric Spin-Orbit)的适用于逻辑门电路和存储电路的创新型半导体器件,研究团队表示,该半导体器件的诞生得益于多铁性材料和拓扑材料的创造性融合应用,MESO具有高集成度和高能效比的优势,未来将能够用于制作微处理器或存储介质;更为重要的是,MESO的研究团队表示,相比于传统 CMOS 集成的微处理器,采用 MESO 的微处理器能效比可以得到显著增强,大约将提升 10 倍至 100 倍,且同等性能下的器件尺寸只是CMOS器件的五分之一。

  【小云评论】英特尔创始人之一的戈登?摩尔在1965年提出“摩尔定律”,认为“芯片上可容纳的晶体管数目,约每隔18个月便会增加一倍,性能也将提升一倍”,在影响半导体行业五十余年之后,因为芯片制程工艺等多方面的因素,摩尔定律正在被持续唱衰,但英特尔仍然认为摩尔定律具有极强的生命力:新材料的应用已经多次扮演“拯救者”的角色,并将仍然发挥巨大的作用。但另外一个值得关注的话题则是:随着AI的发展,高度定制化的AI芯片正在崛起,通用芯片是否还有巨大的市场发展空间,以及是否还需要摩尔定律继续奏效?

2、著名物理学家张首晟去世

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  【新闻摘要】 美国时间12月1日,著名物理学家张首晟去世,享年55岁。张首晟是斯坦福大学物理系、电子工程系和应用物理系终身教授,一直在拓扑绝缘体、量子自旋霍尔效应、自旋电子学、高温超导等领域做研究,他领导的研究团队于 2006 年提出的量子自旋霍尔效应被《科学》评为 2007 年“全球十大重要科学突破” 之一,他的天使粒子也被认为是极有可能获得诺贝尔奖的成就。除了科学家身份以外,张首晟也是一名投资人,他于2013年创立了丹华投资,专注于投资最具颠覆性的创新科技和商业模式,并搭建起斯坦福、硅谷和中国的桥梁。

  【小云评论】张首晟有着两个在外界看来截然不同的身份:著名物理学家,著名投资人,他成功地将这两个身份背后的知识和能力融合起来,身体力行实现他“要把科学和投资紧密结合在一起”的理想,因为他一直相信,人工智能、虚拟现实和增强现实、大数据、移动互联网、基因工程、精准医疗、区块链这些技术都非常激动人心,但更令人激动的是“人类走到了非常关键的时刻。我们有希望见证一个新物种的产生,他们的智能可以高于人。我们也碰到一个非常伟大的机会,能够把科学和投资真正紧密结合在一起。这一种跨界必然会带来重大的化学反应,真正推动人类文明的前进。”

3、多家业界巨头踏入实时卫星数据领域

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  【新闻摘要】 近期,多家业界巨头踏入实时卫星地图领域:AWS发布AWS Ground Station(卫星接收地面站)服务,可以让客户借助全球 12 个地面站蝶形天线来下载卫星图像数据,还能以较快的速度将数据上传至云存储中;卫星地图公司 DigitalGlobe 则又在 AWS 的基础上更进了一步,该公司宣布预计在 2021 年开始组网下一代卫星网络,其目的是具备在不到一分钟的时间内将地面站的图像数据传至云中的能力;军工巨头洛克希德·马丁则与AWS宣布了一项合作计划,将允许用户更快、更频繁地从多个卫星同时下载数据。

  【小云评论】当消防员在扑灭山火时,他们需要最新的地图数据,当救护人员驾驶着橡皮艇追踪难民时,他们需要最新的地图数据。反映出实时的、精确的天基数据正在得到越来越多的应用,终端用户对它的需求也在迅速增长,卫星数据在各个领域都有着广泛的应用,但构建一整套系统却极其复杂,而且建造和运营它所需的基础设施也非常昂贵,这既阻碍了卫星数据的广泛应用,也让许多行业难以获得实时有效的数据支持。随着多家业界巨头进入实时卫星数据领域,相信这一难题会逐渐被解开,在国内虽然有中国科学院微小卫星创新研究院、天仪研究院等卫星研究机构,但实时卫星数据领域的“玩家”还极为不足。

4、谷歌DeepMind AI 成功预测蛋白质 3D 结构

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  【新闻摘要】 在第 13 届全球蛋白质结构预测竞赛(CASP)上,谷歌DeepMind 的最新人工智能程序 AlphaFold 击败了所有人:成功预测生命基本分子——蛋白质的三维结构。DeepMind 联合创始人兼首席执行官 Demis Hassabis 表示:“对我们来说,这是一个非常关键的时刻。这是一个灯塔项目,是我们在人力和资源方面的第一个重大投资。这也是非常重要的、现实世界的科学问题。” CASP在全球蛋白质预测领域具有非常权威的地位,被认为是蛋白质结构领域的“奥林匹克竞赛”。

  【小云评论】蛋白质是一切生命系统的物质基础,密切参与着从触发免疫反应到大脑思考的每一个生理过程。没有蛋白质,也就没有生命。蛋白质折叠是一种令人难以置信的分子折纸形式,蛋白质只有正确折叠为特定的 3D 构型,才能发挥相应的生物学功能,因此了解蛋白质的折叠方式在生物学领域极其关键。AI一旦了解蛋白质及蛋白质折叠,就意味着预测蛋白质折叠变成了一项可以由机器快速重复完成的工作,人类可以比以前更快速地从化学成分中预测蛋白质的结构,弄清楚这些蛋白质的作用以及它们是如何造成伤害的,并设计出新的蛋白质来抗击疾病或履行职责。

5、微软重建Edge浏览器:用谷歌内核 能在Mac上运行

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  【新闻摘要】 据国外媒体报道,微软宣布对其Edge浏览器作出一些重大改动:微软Edge浏览器将被重新设计,以便使用与谷歌Chrome浏览器相同的Chromium引擎,后者是开源浏览器引擎,因为谷歌的支持而名声大噪。微软方面表示,以新引擎重构Edge浏览器是为了使Edge的用户能够体验到更好的网络浏览兼容性,同时,在各种Windows设备上实现最佳的电池寿命和硬件集成。此外,微软强调,Edge浏览器不会因为更换内核引擎而消失。

  【小云评论】根据市场调研机构NetMarketShare的数据显示,谷歌 Chrome 浏览器的市场份额超过65%,微软Edge的市场份额则刚刚超过4%,甚至不如其前身Internet Explorer,如此明显的差距和Chrome令人咋舌的市场份额,导致开发者们已经习惯于针对Chrome优化而非微软浏览器(包括Edge和Internet Explorer),这导致微软浏览器的网页兼容性(及浏览体验)不断下滑,换用Chromium引擎对Edge优化用户体验和网页兼容性有着非常重要的促进作用,与此同时,微软也不再是“浏览器市场最封闭的玩家”,此次Edge更换引擎也被认为是微软在萨提亚?纳德拉带领下向开源生态示好的新举措。

6、谷歌母公司旗下研究院推行"蚊子灭绝计划"

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  【新闻摘要】 谷歌母公司Alphabet旗下的生命科学子公司Verily研究院,与MosquitoMate公司合作在美国弗雷斯诺县(Fresno)推进蚊子“灭绝”计划:通过释放一种寄居在雄性埃及伊蚊细胞中名叫沃尔巴克氏体的细菌,使得蚊子的受精卵在发育过程中就会死去,无法孵化,从而大幅度减少埃及伊蚊的数量。2017年,Verily参与并扩大了MosquitoMate在弗雷斯诺县开展的灭蚊项目,并释放了2000万只感染了沃尔巴克氏体细菌的蚊子,试验结果显示,能够叮咬人的雌性蚊子的数量减少了2/3。今年,Verily对计划做出了一些调整,蚊子数量整体减少了95%。

  【小云评论】在Verily研究院的总部,植入有沃尔巴克氏体的埃及伊蚊在自动化的“蚊子繁殖工厂”被批量生产出来,从虫卵状态开始,这些蚊子就被“贴”上了一个数字标识符,一直到它们被释放,都能通过特定的GPS坐标跟踪到。当虫卵孵化出小蚊子后,机器人会将蚊子放入一个装有水和空气的容器中,让它们吃饱并保持暖和,这样一直培育到成年期。另一些机器人会用专门的技术将这些蚊子按性别进行排序。可以说,整个培育过程都是自动化、数字化的,也因此能够形成较大的规模,减少埃及伊蚊的数量,但问题是:目前人们并不清楚如果蚊子灭绝了,世界会发生什么改变。

7、升级版LIGO发现迄今最大黑洞合并事件

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  【新闻摘要】 据物理学家组织网报道,一个国际科学家团队通过分析高新激光干涉仪引力波天文台(Advanced LIGO)获得的观测数据,发现了迄今最大的黑洞合并事件和另外三起黑洞合并事件产生的引力波,其中最大黑洞合并成了一个约为太阳80倍大小的新黑洞,也是迄今距离地球最远的黑洞合并。借助升级版LIGO,全球研究人员计划不断改进引力波探测器,以便能在更遥远的深空中进一步发现灾难性事件,甚至希望未来有一天能追溯到大爆炸刚发生之后不久的宇宙状态。

  【小云评论】自2017年8月第二次观测运行结束以来,科学家们一直通过对激光器、电子设备以及光学设备等性能的提升,升级LIGO和欧洲的“处女座”(Virgo)引力波探测器,使其更加灵敏,从而探测到宇宙深处发出的更多、更频繁的引力波信号以及引发引力波信号的宇宙极端现象。但是随着灵敏度的提高,升级版LIGO和Virgo所产生的数据量呈现出爆发式增长,而从数据中搜寻引力波信号并进行分析,正是数据处理技术的用武之地。因此,天文学家们需要更加高效的数据处理技术来进行引力波的研究,比如以云计算为基础的高性能云存储平台。

8、亚马逊正在更大门店测试其无人店技术

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  【新闻摘要】 据The Verge报道,亚马逊可能打算扩大其无人便利店的规模,目前正在更大的门店中进行技术测试。消息人士透露,亚马逊表示,自这些无人便利店开业以来,他们已经对软件进行了升级。但显然,在那些“天花板更高、产品更多、空间更大”的地方,这项技术仍然存在问题,因此需要在“更大的空间里”测试这项技术。消息人士还表示,这项技术“最有可能的应用”是全食超市(Whole Foods),即亚马逊于2017年6月收购的连锁超市。亚马逊过去曾表示,不打算在连锁店应用这项技术。

  【小云评论】亚马逊有着宏伟的线下扩充计划:亚马逊计划在2021年前开设3000家无人便利店,这将使它能够与CVS和沃尔玛等连锁超市竞争,或者说,用无人零售与传统零售进行竞争,但要实现这个目标,亚马逊需要扩大无人店测试规模,因此在较大的门店测试无人门店技术对AWS来说顺理成章。与阿里巴巴新零售的产业赋能、合作共赢不同,在亚马逊的规划里,(很可能)利用无人零售技术打败传统零售业才是唯一的战略。

9、MIT将3D晶体管工艺缩小至2.5nm

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  【新闻摘要】 麻省理工学院和科罗拉多大学的工程师近日成功研发出新的微加工技术,可用于生产有史以来最小的3D晶体管,尺寸是目前主流商用产品的三分之一。为了突破生产工艺的限制,该团队在新进开发的微加工工艺热原子层蚀刻(thermal ALE)基础上进行了改进。该研究的第一作者卢文杰说:“这就有点像是一层层的剥洋葱。在每个循环中,我们只能蚀刻掉2%的纳米材料。这使我们具有超高的精度和对过程的精确控制。”在实验中,研究人员使用该技术制造了FinFET(鳍片场效应晶体管),目前业界所能达到的最好精度为5nm,而该团队能够达到2.5nm的超高精度。

  【小云评论】为了实现2.5nm的高精度,麻省理工学院和科罗拉多大学的工程师们先是将合金半导体铟镓砷材料暴露于氟化氢上,用于在基板表面上形成薄薄的金属氟化物层,然后该团队添加了一种名为二甲基氯化铝(DMAC)的有机化合物,用于触发配位体交换化学反应。DMAC中名为“ligands”的离子和金属氟化物层中的原子结合,因此当DMAC被清除时,它将单个原子从金属表面上剥离。每次刻蚀仅0.2nm,当重复数百次过程时,蚀刻精度可以达到令人惊叹的地步。从这个简单的过程描述来看,该团队达成了两个重要的里程碑:第一,它们使用了新的材料;第二,新材料实现了0.2nm的蚀刻精度,虽然不清楚这一技术是否可以用于商业化生产,但芯片制程工艺的极限显然还未到来。

10、美国高校用上AI招生助理

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  【新闻摘要】 据《今日美国》报道,人工智能很可能在高等院校的招生和新生入学工作方面发挥积极的作用:人工智能公司Conversica提供“对话式”AI商业解决方案,可以用于高等教育招生助理,该产品通过对数据特征进行分析,帮助商学院的招生人员“预测那些导致入学申请成功或失败的因素”,继而推理出学生的毕业和辍学情况,以此提供招生建议;佐治亚州立大学与AI公司AdmitHub合作,通过使用名为“突袭(Pounce)”的AI聊天机器人系统,自动回答新生入学时的常见问题,从而提高被录取新生的秋季入学率,在秋季开学前的三个月时间里,新生们咨询了20多万个问题,平均响应时间仅为7秒,在之后的两年,分别降低了22%和37%的新生流失。

  【小云评论】无论是对申请入学的学生进行预测评估,还是为即将踏入校门的新生提供问答服务,AI都极大节省了本已非常紧张的高校人力资源,这也是AI的主流应用趋势之一,即通过数据智能取代那些繁琐的低价值重复劳动。但AI的应用仍然无法解决许多根本性问题,比如说高校入学申请过程的透明和公正,且“算法偏见”也是客观存在的事实(毕竟AI的“价值观”只是创造者价值观的重现和延伸)。因此,道德伦理与法律风险制约AI在决策工作领域里的受认可程度,这一现象将长期存在,更重要的是,在标准化AI能力的基础上,构建起适合当今社会发展和经济增长需要的人机混合的工作方式十分必要。

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