소식

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1965년 4월, "electronics" 잡지는 intel 공동 창립자인 gordon moore의 기사를 게재했습니다. 이 기사는 다음과 같이 지적했습니다. 집적 회로에 수용할 수 있는 트랜지스터의 수는 약 2년마다 두 배로 늘어납니다.

그 기사와 그에 대한 예측은 이후 전설이 되었고, 대부분의 전설과 마찬가지로 이 기사도 말과 재말에서 많은 변화를 겪었습니다. 언론은 반도체 기술이 전자 통합의 새로운 시대를 열 것이라는 기사의 주장을 포착하여 수년에 걸쳐 다양한 형태를 취한 모토로 정제했습니다. 그러나 어떤 형태를 취하든 항상 무어의 법칙이라는 동일한 이름이 부여됩니다.

무어의 법칙을 가장 충실하게 지키는 사람은 누구입니까? 10년 전에는 이 질문에 대한 답이 거의 독특했습니다. 고든 무어(gordon moore)가 공동 창립한 인텔 외에 누가 이 책임을 맡을 수 있을까요?

인텔은 1968년 창립 이래 '축소'라는 단어와 떼려야 뗄 수 없는 존재였다. 처음 40년 동안 그것은 높은 평가를 받았습니다.약 2년마다 미국 칩 개척자는 이전 제품보다 크기가 절반인 새로운 트랜지스터를 출시하여 거의 동일한 실리콘 웨이퍼에 더 많은 칩을 포장하고 거의 동일한 가격으로 수익성 있게 판매할 수 있습니다. 이로 인해 인텔은 메모리 칩 시장에서 지배적인 위치를 차지하게 되었고, 1980년대에 "메모리"가 상품화되면서 pc 혁명을 주도한 마이크로프로세서 시장을 지배하게 되었습니다.

그러나 10년이 지난 오늘날, 그 대답은 더 이상 고유하지 않습니다. 무어의 법칙을 믿는 사람은 점점 줄어들고 있으며, 인텔은 더 이상 칩 업계의 선구자가 아닙니다. 두 번의 연속적인 분기별 재무 보고서 이후 인텔의 시장 가치는 1월부터 2,100억 달러가 넘는 금액이 840억 달러로 줄어들어 공장과 장비의 가치보다 훨씬 적습니다. 이 회사의 수십 년 역사에서 이렇게 어려운 시기는 없었다고 할 수 있습니다.

무어의 법칙을 진정으로 물려받을 수 있는 사람이 누구인지에 대한 새로운 질문이 제기됩니다.

엔비디아

엔비디아는 인텔 창업자가 제시한 무어의 법칙에 늘 동의하지 않았던 것 같습니다.

2010년 초 nvidia의 수석 과학자이자 연구 수석 부사장인 bill dally는 forbes의 칼럼에서 무어의 법칙이 무너졌다고 강조했습니다. 그는 병렬 컴퓨팅이 미래 반도체 산업 발전의 미래라고 말했습니다.

그는 무어의 법칙에 의해 예측된 cpu 축소는 이제 더 이상 존재하지 않으며 cpu 성능은 더 이상 18개월마다 두 배로 증가하지 않는다고 믿습니다. 이는 컴퓨팅 성능의 역사적 성장에 의존하는 많은 산업에 심각한 위협이 됩니다.

공공 기관에서는 위험한 기상 현상을 예측하고 장기적인 기후 변화를 분석하기 위해 더 많은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 에너지 회사는 기존 매장량에서 석유와 가스를 안전하게 추출할 수 있는 새로운 방법을 찾기 위해 방대한 양의 지진 및 지질학적 데이터를 평가해야 합니다. 향상된 컴퓨팅 성능; 특정 세포 수용체에 결합하는 약물 분자를 설계하는 데 필요합니다. 임상 종양학자는 암을 진단하고 치료법을 식별하기 위해 더 빠르고 더 빠른 의료 영상이 필요합니다. 심장 외과 의사는 수술이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 손상된 조직을 실시간으로 시각적으로 평가하기를 원합니다.

그는 업계에서는 병렬 컴퓨터의 출현이 시급하다고 말했습니다. 병렬 컴퓨터의 기본적인 장점 중 하나는 프로세서 수를 두 배로 늘리면 많은 프로그램을 두 배 더 빠르게 실행할 수 있다는 것입니다. 직렬 cpu의 트랜지스터 수를 두 배로 늘리면 성능 향상이 매우 제한적일 뿐이지만 에너지 소비는 매우 높습니다.

게다가 그래픽 처리 장치 또는 gpu와 같은 병렬 컴퓨터를 사용하면 오늘날 에너지가 제한된 환경에서 컴퓨팅 성능을 지속적으로 확장할 수 있습니다. nvidia는 3년마다 트랜지스터(및 코어) 수를 4배로 늘릴 수 있습니다. 각 코어의 실행 속도를 약간 줄여 효율성을 높임으로써 nvidia는 동일한 총 전력으로 3배 이상의 성능을 발휘할 수 있습니다.

간단히 말해서, 인텔로 대표되는 cpu는 더 이상 컴퓨팅의 미래가 아니고, 엔비디아로 대표되는 gpu가 진짜 미래라는 점은 당시로서는 매우 파격적이고 흥미로운 관점이었습니다.

수년 후, 캘리포니아 새너제이에서 열린 2018 gpu 기술 컨퍼런스(gtc)에서 엔비디아 ceo 젠슨 황은 연설을 통해 다시 한 번 무어의 법칙을 부정하며 기술의 극단적인 발전으로 인해 다음과 같은 점을 강조했습니다. gpu 그는 자신만의 법칙을 따르고 있습니다.

그는 “이제 새로운 법칙이 초가속의 법칙”이라고 말했습니다. 이 법칙은 나중에 “황의 법칙”이라고 불렸습니다.

gpu 기술은 얼마나 빠르게 발전하고 있나요?huang의 기조 연설에서 그는 nvidia의 gpu가 5년 전보다 오늘날 25배 더 빠르다고 지적했습니다. 무어의 법칙을 따르면 속도는 10배만 증가합니다.

그런 다음 그는 gpu 성능 향상을 설명하기 위해 또 다른 벤치마크인 alexnet 훈련 시간을 사용했습니다. alexnet은 1,500만 개의 이미지를 사용하여 훈련된 신경망입니다. 그는 5년 전에는 이 훈련 과정이 두 개의 nvidia gtx 580 그래픽 카드를 사용하여 6일이 걸렸지만 회사의 최신 하드웨어 dgx-2를 사용하면 500배 더 빠른 18분 밖에 걸리지 않는다고 말했습니다.

huang renxun은 gpu에 자체 법칙이 필요한 이유는 gpu가 아키텍처, 상호 연결, 스토리지 기술, 알고리즘 등 여러 측면에서 동시 발전을 통해 이익을 얻기 때문이라고 분명히 지적했습니다. “혁신은 칩에만 있는 것이 아니라 전체 기술 스택에 걸쳐 있습니다.”라고 그는 말했습니다.

2018년부터 황은 무어의 법칙이 종말에 이르렀다는 자신의 견해를 반복하면서 이 개념을 '죽었다'고 자주 언급했으며 올해 초 wired와의 인터뷰에서 "우리는 그것을 버려야 합니다. 무어의 법칙을 통해 우리는 새로운 방법을 생각할 수 있습니다. 규모."

흥미로운 점은 그가 높이 평가한 황의 법칙이 설명만큼 아름답지 않다는 점이다. 황 런순은 엔비디아의 수석 과학자이자 연구 수석 부사장인 빌 댈리(bill dally)가 구체적인 수치를 제시한 것이 아니다. 나중에 발표한 바에 따르면 2012년 11월부터 2020년 5월까지 중요한 ai 컴퓨팅 분야에서 nvidia 칩의 성능은 317배 증가했으며, 매년 평균 2배 이상 증가했습니다.open ai는 전통적인 인공지능 이미지 인식 테스트를 기반으로 성능이 약 1년 반마다 두 배로 증가한다고 밝혔습니다.

전체적으로 황의 법칙은 엔비디아의 홍보에서 2년 만에 두 배로 늘어난 무어의 법칙보다 빠릅니다. 최근 데이터 센터의 향후 발전을 논의할 때에도 황 런슨은 무어의 법칙이 끝났다는 견해를 반복했습니다. 그는 향후 10년 내에 최신 데이터 센터가 개발을 가속화하고 밀도가 높아지고 에너지 효율성이 높아질 것이라고 믿습니다. 전통적인 5년마다의 2배 비율은 끝났고, 10년마다 예상되는 2배 비율은 점점 더 어려워졌습니다.

무어의 법칙은 실제로 속도가 느려졌지만 황의 법칙이 이를 대체할 수 있는지 여부는 여전히 큰 의문점입니다.

실제로 nvidia의 성능 향상은 대부분 노드 전환과 밀접한 관련이 있습니다.nvidia는 최근 노드 전환 없이 두 번(첫 번째는 kepler에서 maxwell로, 두 번째는 volta에서 turing으로) 성능을 크게 향상시켰습니다.nvidia는 동일한 노드에서 추가 성능을 끌어내는 데 능숙하지만 새로운 프로세스 노드가 nvidia의 전체 성능에 얼마나 중요한지 확인할 수도 있습니다.

실제로 소위 황의 법칙은 무어의 법칙에 의해 상당 부분 구동됩니다. 트랜지스터 밀도의 개선 없이는 더 이상 강력한 gpu 성능이 없을 것입니다. 무어의 법칙이 트랜지스터 스케일링이나 제대로 정의되지 않은 성능 개선 측면에서 문제가 있는 경우 황의 법칙도 마찬가지이며 노드 전환 이점이 감소함에 따라 ai 성능 개선 속도가 느려질 것입니다. 이것이 바로 huang renxun과 nvidia가 이유입니다. 지난 2년 동안 자신들의 법률을 거의 언급하지 않았습니다.

또한, 무어의 법칙은 트랜지스터 밀도의 지속적인 향상을 나타낼 뿐만 아니라 더 낮은 가격으로 더 강력한 칩을 얻을 수 있다는 점에서 더 큰 의미를 갖습니다.쉽게 말하면, 같은 면적의 웨이퍼에 같은 사양의 ic를 생산하면 공정기술의 발전으로 ic 생산량이 1년 반마다 2배, 즉 원가로 환산하면 2배가 되는 셈이다. 년 동안 절반의 비용을 절감할 수 있으며, 연간 평균 비용을 30% 이상 절감할 수 있으며 이는 가전제품 시장의 지속적인 번영의 열쇠 중 하나입니다.

그렇다면 nvidia의 황의 법칙은 어떨까요? 비영리 연구 기관인 epoch는 gpu 가격/성능(flops/$로 측정)이 2006년부터 2021년 사이에 2.5년마다 두 배로 증가했다는 사실을 발견했습니다. 이는 이전에 예측했던 황의 법칙보다 훨씬 느린 수치입니다.

epoch는 2006년부터 2021년까지 출시된 470개 그래픽 처리 장치(gpu) 모델의 데이터 세트를 사용하여 달러당 초당 부동 소수점 연산(이하 달러당 flop/s라고 함) 수가 약 2.5년마다 두 배로 증가한다는 사실을 발견했습니다. 어느 시점에서든 최상위 gpu의 경우 개선 속도가 느린 것으로 나타났습니다(달러당 flop/s는 2.95년마다 두 배로 증가). 반면 개선은 더 빠른 것으로 나타났습니다(2.07년에 두 배로 증가할 때 달러당 flop/s).

이러한 관점에서 볼 때,황의 법칙은 ai 업계에 희소식일 수도 있지만, 반도체 업계 전체에 이익을 안겨준 무어의 법칙과는 사뭇 다르다. 엔비디아는 무어의 법칙을 계승한 회사가 아니다.

tsmc

공교롭게도 nvidia용 칩을 제조하는 tsmc는 무어의 법칙을 지속하는 데 큰 관심을 보였습니다.

이미 1998년 초 장중무(張忠mou) tsmc 회장은 무어의 법칙이 지난 30년 동안 꽤 효과적이었고 앞으로 10~15년 후에도 여전히 적용될 것이라고 말한 적이 있다. 산과 강이 다 지나도 나갈 길은 없다' 그러나 하나의 진실은 바로 '검은 꽃과 밝은 꽃이 있는 또 다른 마을'이다.

2019 hot chips 컨퍼런스에서 tsmc 연구 부사장 philip wong은 연설에서 무어의 법칙이 여전히 유효할 뿐만 아니라 올바른 기술적 수단을 사용하는 한 향후 30년 후에도 여전히 유효할 것이라고 강조했습니다.

그는 참석자들에게 "죽지 않았습니다"라고 말했습니다. "속도가 느려지지도 않고 아프지도 않습니다."

wong에 따르면 무어의 법칙을 유지하는 데 있어 유일하게 중요한 요소는 밀도를 높이는 것입니다. 그는 dennard의 스케일링 법칙이 무너지면 클럭 속도가 안정될 것이라는 점을 인정했지만 트랜지스터 밀도는 더 나은 성능과 에너지 효율성으로 이어질 것입니다.

wong에 따르면 회사가 더 작은 공간에 더 많은 트랜지스터를 계속 제공하고 에너지 효율성을 향상시킬 수 있는 한 그게 전부입니다. 단기적으로 이는 더 짧은 게이트 길이를 가진 트랜지스터를 만들기 위해 cmos 공정 기술을 개선함으로써 전통적인 방식으로 달성될 가능성이 높습니다.

그리고 장기적으로 2d 스케일링의 둔화는 밀도의 종말을 의미하지 않습니다. 그는 dennard의 스케일링 법칙이 끝난 후에도 밀도를 증가 추세로 유지하는 반도체 제조 분야의 많은 혁신, 특히 스트레인드 실리콘 및 하이-k 금속 게이트 기술의 사용과 그에 따른 finfet을 사용한 3d 구조.

wong은 또한 무어의 법칙이 지속되기 위해서는 패키징의 중요성을 강조했습니다. 단기적으로는 2.5d 패키징을 사용할 수 있지만(실제로는 이미 대규모로 사용되고 있음) 장기적으로는 진정한 3d 패키징입니다. 기술은 칩 밀도의 지속적인 개선으로 이어질 것입니다.

philip wong에서 tsmc는 무어의 법칙이 상징이라는 주장을 여러 번 강조했습니다. 파운드리로서 이 법칙을 완전히 따를 필요는 없지만 tsmc는 이 법칙이 가리키는 방향을 추구해 왔습니다.

2024년 7월 techtechpotato의 ian cutress와의 인터뷰에서 tsmc의 프로세스 기술 책임자인 kevin zhang 박사는 전반적인 진행이 원활하게 진행되는 한 무어의 법칙에 신경 쓰지 않는다고 말했습니다.

kevin zhang은 "내 대답은 간단합니다. 상관하지 않습니다. 기술 확장을 계속 촉진할 수 있는 한 무어의 법칙이 여전히 존재하는지 여부는 상관하지 않습니다."라고 말했습니다.

"(관찰자들은) 무어의 법칙을 2차원 확장을 기반으로 좁게 정의했지만 더 이상 그렇지 않습니다. 업계의 혁신 과대 광고를 살펴보면 실제로 우리는 더 많은 기능을 제공할 수 있는 다양한 방법을 계속해서 찾고 있습니다. 더 작은 폼 팩터에 통합되어 더 높은 성능과 더 높은 에너지 효율성을 달성할 수 있기 때문에 그러한 관점에서 볼 때 무어의 법칙 또는 기술 확장은 계속될 것이라고 생각합니다."

점진적인 프로세스 노드 개선을 통한 tsmc의 성공에 대해 물었을 때 그는 그들의 진전이 결코 사소한 것이 아니라고 밝혔습니다. tsmc는 파운드리가 5nm에서 3nm 수준의 프로세스 노드로 전환함으로써 세대당 30% 이상의 ppa 개선이 이루어졌으며 앞으로도 주요 노드 간에 작지만 지속적인 개선을 계속하여 고객이 각각의 새로운 혜택을 누릴 수 있도록 할 것이라고 강조했습니다. 기술의 세대.

tsmc와 nvidia는 무어의 법칙에 대해 완전히 다른 두 가지 태도를 가지고 있습니다. 전자는 이를 계속하기 위해 최선을 다하는 반면, 후자는 이를 지속적으로 부인합니다.그렇다면 옳은 사람은 누구일까요? 먼저 무어의 법칙을 최초로 창시한 사람이 말한 내용을 살펴보겠습니다.

인텔

상승세를 타고 있는 tsmc와 달리 인텔은 지난 2년간 하락세를 보인 것은 사실이지만 무어의 법칙을 이어가려는 노력은 결코 포기하지 않은 것으로 보인다.

인텔 ceo 겔싱어는 2021년 ceo로 취임한 이후 무어의 법칙이 "여전히 건전하다"고 강조해 왔으며, 적어도 2031년까지는 인텔이 무어의 법칙 속도를 뛰어넘어 '슈퍼 무어의 법칙'을 추진할 수 있다고까지 말했다. foveros 2.5d, 3d 칩 패키징 기술로 트랜지스터 수를 늘릴 수 있기를 기대합니다.

2023년 12월 mit 연설에서 키신저는 무어의 법칙의 종말 가능성에 대한 질문을 받고 "우리는 더 이상 무어의 법칙의 황금기에 있지 않습니다. 지금은 훨씬 더 어렵기 때문에 우리는 아마도 매년 두 배로 늘어날 것입니다."라고 말했습니다. 이제 3년이 지났으니 확실히 둔화세가 보이고 있습니다."

키신저는 또한 무어의 법칙이 둔화되는 것처럼 보이지만 인텔은 2030년까지 여전히 1조 개의 트랜지스터를 탑재한 칩을 제조할 수 있다고 강조했습니다. 오늘날 단일 패키지에서 가장 큰 칩에는 약 1000억 개의 트랜지스터가 있습니다.ceo는 이를 가능하게 한 네 가지 요소가 새로운 ribbonfet 트랜지스터, powervia 전력 공급, 차세대 프로세스 노드 및 3d 칩 스태킹이라고 말했습니다. 그는 "우리가 죽었다고 주장하는 모든 비평가들에게...주기율표가 소진될 때까지 우리는 아직 끝나지 않았습니다."라고 대답을 마쳤습니다.

올해 컴퓨텍스 타이베이에서 인텔의 기조연설은 인공 지능 부활(artificial intelligence resurrection)의 공동 창립자인 고든 무어(gordon moore)와 함께 시작되었으며 그의 가장 유명한 인용문 중 하나를 반복했습니다. 패권은 무어의 법칙의 상징 중 하나이기도 합니다.

연설에서 gelsinger는 100,000개의 트랜지스터를 포함하는 16비트 마이크로프로세서인 intel 80286의 1981년 출시를 회상하고 현대 칩이 10억 개의 트랜지스터를 수용하려고 노력하고 있으며 이 숫자는 2020년까지 10억 개에 이를 것으로 예상된다고 강조했습니다. .

gelsinger는 "jen-hsun huang이 믿게 되는 것과는 달리 무어의 법칙은 여전히 ​​유효합니다"라고 말하면서 pc 칩의 선두 공급업체인 intel이 ai 대중화에 중요한 역할을 할 것이라고 강조했습니다.

tsmc가 무어의 법칙을 구현하기 위해 최선을 다하고 있다면 인텔은 자신의 재산과 생명을 걸고 있는 것으로 보입니다.

지난 2분기 동안 인텔의 실적은 매우 부진했고 일부 칩조차 파운드리를 위해 tsmc에 넘겨졌지만 여전히 원래 비전을 포기하지 않았으며 기술 분야에서 수없이 등장한 18a 노드를 다시 한 번 강조했습니다. 로드맵.

기술적 세부 사항을 검토해 보겠습니다. 18a는 기술 리더십 복귀를 가속화하기 위한 intel 로드맵에서 5위 생산 프로세스입니다. intel 7은 이미 alder lake 및 raptor lake cpu에 등장한 반면, intel 4는 meteor lake 칩의 출현과 함께 작년 말에 막 출시되었습니다. 버려진 20a는 원래 arrow lake cpu 시리즈와 함께 출시될 예정이었지만 18a 노드는 2025년 출시 예정. 공식 출시.

18a 프로세스 기술을 사용하는 첫 번째 제품 배치는 코드명 panther lake와 clearwater forest 데이터 센터 프로세서인 클라이언트 pc 프로세서가 될 것으로 이해됩니다. 또한 intel의 cpu 코드명 diamond rapids도 이 노드를 사용합니다. 외부 고객 중 마이크로소프트는 프로세서에 사용할 계획을 확인했고, 미국 국방부도 자사 칩에 사용할 예정이며, 인텔은 2025년 중반까지 내부 및 외부 제품을 포함해 8개의 18a 테이프아웃을 보유할 것으로 예상하고 있습니다.

"저는 회사 전체를 18a에 걸었습니다." gelsinger는 모든 것이 intel의 18a 프로세스에 달려 있다고 말했습니다. 이는 intel의 재정에 큰 압박을 가하기 때문에 회사 역사상 가장 큰 내기입니다.

실제로 우리는 intel이 18a 노드에 대해 지불한 가격을 이미 확인했습니다. 부진한 분기별 재무 보고서, 주가 폭락, nvidia는 말할 것도 없고 미국에서 치약을 생산하는 회사인 colgate조차도 intel보다 시장 가치가 더 높습니다. .

많은 사람들의 눈에 인텔은 이제 코와 눈이 멍든 권투 선수이고, 18a는 그들이 던지는 마지막 펀치입니다.

그러나 고맙게도 무어의 법칙을 옹호한 사람들은 여전히 ​​이를 부정하기보다는 계속하기를 원합니다.

마지막에 쓰세요

무어의 법칙의 진정한 계승자는 누구인가? 이 질문에 대한 답을 단기적으로 볼 가능성은 없습니다. 또한 nvidia, tsmc, intel 중 어느 쪽이 적합한지에 대해서도 즉시 답변을 드릴 수 없습니다.

하지만 확실한 것은 가장 강한 믿음만이 최후의 웃음을 가질 수 있다는 것이다. 인텔이 과감하게 메모리를 포기하고 마이크로프로세서 트랙에 전념한 것처럼, 반도체 업계가 믿을 수 있는 것은 진정한 기술의 발전이다.