本文摘要:,它不仅仅关注PC芯片领域。

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,它不仅仅关注PC芯片领域。在谈论未来芯片的技术进化之前,我们再次思考了过去10年里发生的变化。

该页面的内容来自3个月前英特尔在美国政府电子研究所计划(ERI)峰会上公开发表的声明。第一,10年前,英特尔对路线图进行了一次预测,还包括对新材料和新流程的预测。

现在回想起来,预测大部分方向是没问题的。在推进摩尔定律的过程中,80%的工作都是以材料为基础的改革。我们不仅要研究如何使芯片变小,还要研究如何用不同的方式来做这些仪器。约翰肯尼迪,电脑名言)另外,20%的工作基本上是探索原子层沉积、原子层战士等化学工艺方面的变化。

经过这么多尝试,我们有了很多收入,但同时也发现了很多错误。石墨烯晶体管没有按计划经常出现,很多有明确日期的预测,例如“Silicon lattice is ~ 0.5nm”,也没有广泛的好。“Hard to Imagine Good devices Smaller than 10 Lattices Acrossreached in 2020”一词实质上意味着,工艺越小,硅半导体工艺越不能控制和生产半导体芯片,而不是在2020年结束。从摩尔定律来看,CMOS的微加工尚未展开。

此外,还有摩尔定律向前发展的新功能和新的电路控制方式。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)但只有这些太过了,未来的应用种类很多,我们如何才能更慢地应用不同的应用呢?(威廉莎士比亚、哈姆雷特)我们已经进入7纳米时代,过程更换速度正在减慢。

为了更慢地响应各种不同的应用程序,必须使用异构构建方法、AI等新的数据处理算法。威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视剧),根据英特尔过去几年的总结,我们现在不超过物理无穷大,我们已经制作了2纳米宽的晶体管,还制作了5纳米宽的连接,但仅仅是把零件做得太小,在正确的工艺下就能同时生产100亿个晶体管。还要应对各种变化市场需求。

很少依赖CMOS,需要通过多种部署方式、新的体系结构和新的数据处理方式来理解如何缓慢解决这些问题。摩尔定律今后会进化,但只会以不同的形式和不同的方式前进。将英特尔过去的研究与产品线同步,可以看到不同节点上的很多产品,更需要的例子是45纳米节点时的High-K金属门。

本质上是同时利用新的化学工艺和新的材料生产新结构的零部件。(大卫亚设,Northern Exposure(美国Intel电视剧),)22纳米节点的3D Finfet晶体管也是一定的例子,我们现在对5纳米节点的晶体管生产有了正确的了解。

英特尔仍然在产业界和学术界共同追踪半导体工艺的演变,每年都在评估半导体设备的性能。图形中的每个点代表一个新设备,它有两个轴:功耗和功耗性能。我们都期待半导体零件的显示在图的左下角,右上角有基于新磁矩电子的磁场值。

磁元件的稳定性和功率速度比目前的电气元件差,但从过去几年的趋势来看,我们已经找到了提高磁元件电源性能和优化电路连接的好方法。同时,通过这些研究,我们可以更好地在电路中使用晶体管,找到将新晶体管与新体系结构、新功能相结合的方法。

英特尔从统计图中得出结论,CMOS目前所处的方向仍然非常低速,功耗和性能高于大部分半导体部件。至少在过去10年里,我们必须主要使用CMOS来生产芯片,其他新技术可以与CMOS混合,用于提高性能、降低功耗或降低价格。有些人可能不回答。为什么看起来不错的技术在产业领域没有成功?从英特尔对摩尔定律的角度来看,可以用“用户价值三角形”来说明这种情况。

用户价值三角形认为经济效益强于技术。也就是说,经济的原动力不会变得更强,英特尔在推进摩尔定律的过程中,可以通过多种方法解决问题经济学效应问题。

(比尔盖茨、经济学、经济学、经济学、经济学、经济学、经济学、经济学、经济学)例如,在整个计算机系统的发展过程中,CPU速度变慢,内存太大,比特率太低,延迟太低。如何单独解决问题?但是业界已经知道减少内存延迟的方法,但需要的成本很低,需要提高内存的容量密度,所以从经济学角度来看,业界最终自由选择了重点解决问题容量问题的方案。

另一方面,3D内存是一种可再生的技术,由经济学成功开发了3D NAND技术和3D XPoint技术。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)、Northern Exposure(美国电视剧))因此,与产业界和学术界伙伴的合作可以解决我们面临的许多技术和经济利益之间的对立。在前面提到的异构构建领域,英特尔也有很多技术成果,称为“mix”异构设计。

戴尔可以将不同节点制作的芯片die以2D/2.5D/3D的方式组合成PCB,以确保网络比特率并降低功耗。这是英特尔持续推进摩尔定律的核心技术。

(public number:)录音:这里的混合异构设计是英特尔去年在Hot Chips会议上发表的名为emib(嵌入式多媒体互联桥)的技术。另一方面,现在的云计算规模进一步扩大。即使其中一小块的计算能力非常强,市场需求的0.1%也不足以承担定制芯片的开发,因此阿里巴巴和谷歌正在自行开发云计算处理器。

英特尔目前正在同时推进这几项内容,这样多种技术共同前进,可以给我们带来非常多样的未来。从DARPA的曲线来看,我们正处于从第二阶段回到第三阶段的阶段。对于智能系统,我们期望感官能力、自学能力、抽象能力、推理小说能力都很强。只有这样才能指出这是一个可靠的智能系统。

但是现在,我们通过深度自学,将系统的感官能力和自学能力提高到了较低的水平,抽象能力和推理小说能力不如前一个阶段。DARPA曲线的第三阶段基本上是为了解决问题,整合这四个功能,并通过硬件支撑这些智能系统的方法。

我们把刚才说的感官、自学、抽象和推理小说能力融为一体的系统称为“智能自主系统”,这种系统的典型例子是无人驾驶。无人驾驶系统要能看到环境中的标志,拒绝接受各种信号命令。另外,要根据仔细观察和自己的科学知识,进行行动指导、动态准确的自由选择出口、坡道、十字路口等。

我们可以将这种能力抽象为三类:感觉、决策和行动。感觉层多角度视觉很多,可能没有多线三维雷达,因此拒绝强大的并行计算功能。因为决策层通过感官层处理的抽象信息很多,所以需要将科学知识和规则融合在一起进行推理小说,所以需要强大的串行计算能力。工作层需要在确认的时间完成进度过程,因此需要强大的实时处理能力。

这三个部分不分先后,必须同时工作,如果期待这个系统具备自学能力和适应性,就要使更多未知的世界状态变得未知。因此,为了制定智能计算这一远大目标,我们芯片行业还有很多工作要做。用几种思维方式开展检查式研究,指出可重构计算是必须做的。

标准化计算和串行计算可以通过CPU处理,但并行计算必须有特殊的设备。例如,FPGA允许通过FPGA构建高度分段计算的硬件加速。

因此,我们可以融合标准化和定制硬件,加快未来的多样性。有了这些硬件基础,就要考虑如何使用程序员。

很多时候,新的芯片不是杀害性能和技术,而是杀害程序员不好,甚至使用。它还可以与系统软件连接,使系统无缝地切换到快速处理器。

最重要的是拥有更强的安全性。而且,如果脱离以前的渐进思维方式,换成变化的思想,解决问题,智能计算怎么样?(威廉莎士比亚、哈姆雷特)首先要改变计算模式。传统的计算模型是先画流程图,然后根据流程图编程。

这是用人的思维解决问题和写程序。程序员是这个阶段的第二大价值。

现在,当我们执行感官任务时,程序员已经不告诉我们如何叙述感官计算过程,无法绘制过程,但我们有大量明确的数据,可以通过深度自学模型训练一系列计算过程,在这个阶段,数据科学家和算法工程师的身价将翻倍。进一步说,要想像人脑一样进行感官、自学、抽象、推理小说等多种计算,就要研究神经拟态并进行计算。神经拟态可以模仿人的大脑结构,同时展开多种计算过程,与外界互动观察系统,自学后自学。

更得意的是双边计算。量子计算可以通过相互交织的量子位展开高度的大量计算,但目前的问题是,量子接近不稳定状态,计算过程更容易出错。我们今后要解决的问题是双边计算错误亲合率的问题。

在这些方面,英特尔都在开展适当的工作。再看一下神经模仿芯片。是维冯诺依曼架构的芯片。

将储存和计算装置几乎融合在一起,模拟了神经元和神经元之间的连接。异步控制芯片。神经模仿芯片可以进行自我学习、监督自我学习、自我监督、自我监督自我学习和加强自我学习模式的自我学习。

目前,英特尔已经拥有14纳米和10纳米的神经模仿芯片样本,并积极开展国内大学和企业之间的合作,促进神经模仿芯片的发展。在量子计算方面,英特尔正在开展两个方向的研究,一个适用于目前学术界较多的基于超导量子比特的传统计算方式,英特尔已在7、17、49岁的量子比特节点上展开大量实验。

(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国Intel电视剧),)另一方面,英特尔正在仔细研究新技术经常出现时,如何让用户拥有无用的意志,是什么阻止了用户从早期接受者转变为普通用户。(威廉莎士比亚、温斯顿)这样的事故已经打破了芯片技术本身的事故很久了。

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