《芯片簡史》作者汪波:AI時代,面臨什麼樣的挑戰?

2024年04月22日17:35:24 科技 1017

潮新聞客戶端 記者 趙茜

《芯片簡史》作者汪波:AI時代,面臨什麼樣的挑戰? - 天天要聞

「預測未來最好的方式,就是把它發明出來。」4月20日,資深芯片研究專家,《芯片簡史》作者汪波教授在湛廬2024世界讀書日活動上這樣總結芯片誕生對人類發展的巨大影響力。

而在此前4月19日,《芯片簡史》榮獲第十九屆文津圖書獎科普類圖書,文津獎組委會這樣評價《芯片簡史》:「作者不辭艱辛地梳理和呈現了芯片發明與發展的歷程,詳細地講述了一群叛逆者突破傳統,不斷創新的故事。」

芯片的過去,我們才能看到芯片的未來。人工智能的飛速發展,也對芯片提出了更多的、更大的要求,芯片未來又將面臨什麼樣的挑戰?我們整理了汪波教授在湛廬2024世界讀書日活動上演講,分享給大家。

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作者:汪波 出版時間:2023年4月 出品:湛廬文化/浙江教育出版社

從圖書的視角看芯片

我們都知道一本書是由很多書頁來組成的,每一個書頁上面又有很多的文字。類似的,一顆芯片是由一大張硅晶圓組成的,大概有比薩那麼大。那把它加工好之後,我們把它切成很多很多的小方塊,就是每一顆的芯片,類似這個樣子,那芯片還不是最終的構成單位,比它更小的一個單元叫做晶體管。芯片上有很多晶體管,那晶體管有什麼功能呢?只有兩個最基本的功能,一個是作為開關,來實現0和1,或者是作為信號放大器,就像我們有一個麥克風一樣,把這個信號來放大,就可以用於通信。有了晶體管,才有了我們信息時代計算機、互聯網、無線通信等。

芯片和書籍的相似之處在於,它們都是首先把一個想法變成了一個版式或者版圖,或者我們書籍的排版,然後接下來用光照的方式,把它「印刷」到這個介質上。光刻機製造其實是一種化學印刷,那這種介質硅晶圓就像紙張。

除了這些之外,芯片和書籍其實還有一些相似點,大家可以打開一下腦洞去想像一下,比方說字符。我們可以縮小它的字號,那晶體管也是類似的,我們可以逐漸縮小它的尺寸。字的字體可以改變,晶體管的樣式也可以改變,讓它速度更快,或者讓它功耗更低,等等。那除此之外還有很多很多,這裡簡單的把它列出來,大家可以看一下。

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那我相信在現場有很多聽眾,比如說出版人員,對這些詞會非常熟悉:校對、行距。印刷就相當於我們芯片製造中的光刻,最後的步驟是把它封裝起來,就像把書裝訂起來。

晶體管尺寸縮小之後

我們剛才提到,晶體管會越來越小,那逐漸變小之後有什麼變化嗎?下面這張圖裏面顯示的是晶體管的尺寸,從最初的幾十微米縮減到今天的3納米,圖中最大的、紫色的圓代表直徑為10微米,我們的一根頭髮絲大概是50微米。然後它不斷地縮小,到1微米,然後0.1微米,然後是0.01 微米……縮減到這個圖裏面最小的那個點,就比這個HIV病毒的直徑還要小。

換句話說,通過我們的光學顯微鏡,無論多麼先進的光學顯微鏡都看不到,因為可見光的波長最多是400納米。而現在我們的芯片只有幾十個納米。那晶體管尺寸變小之後有帶來怎樣巨大的變化呢?就在一顆芯片上可以塞進更多的晶體管,就像一個書頁上可以塞進更多的文字一樣。舉一個具體的例子,在這張圖的一個左下角,是1971年發明的第一顆CPU芯片,它上面只有2250個晶體管,那它使用的尺寸是10微米,也就是一萬納米。

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隨着時代的進步,有了更小的晶體管之後,就有了PC機,有了第一台筆記本電腦,第一個iPod,第一台iPhone

2024年3月,英偉達發佈了 B200 GPU芯片,上面有2080億個晶體管,比1971年增加了1億倍,它的尺寸縮小到4納米。比一萬納米縮小了2000多倍。換句話說,一個10微米的芯片大小是一頭長6米的亞洲象,那麼今天的晶體管就只有一隻螞蟻那麼大。

芯片的發展與人工智能的發展密切相關

最近幾年,大家都知道,芯片成了大家關注的一個熱點,有很多相關的新聞事件引起了廣泛的關注,包括華為被列入到實體名單,EUV的光刻機沒法出口到中國,還有在疫情期間,我們的很多的汽車廠商由於缺少芯片被迫減產甚至停產等。尤其引人注目的就是ChatGPT的發佈。2022年底,ChatGPT發佈。

下圖左上角展示的是ChatGPT網站的訪問量的變化:

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右下角展示的是英偉達股票的一個變化曲線。

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對比一下就會發現,這兩條曲線都是向上增加的一個趨勢,換句話說存在正相關性,那為什麼英偉達這家公司的股票會跟ChatGPT的曲線相關?因為這家公司做的是GPU,就是用於構建人工智能的一款處理器。

有了ChatPGT,有了非常強大的GPU芯片的加持,我們就可以做出更加超越想像的東西,比方說人形機械人,它可以理解人的話語,甚至能夠通過理解物理世界來做出正確的反應,所以我們自然而然就會問一個問題,我們距離奇點是不是更近了?

為什麼芯片跟人工智能如此密切相關,簡單說來,芯片可以為人工智能提供巨大的算力,也就是強大的計算能力。目前提供算力的主要是GPU芯片,它比我們傳統的CPU芯片的計算能力更強,因為它投入了90%以上的資源用於計算,而CPU只投入了25%的資源,而且GPU是並行的計算。

芯片發展簡史及芯片未來面臨的挑戰

人工智能如今這麼快速的發展,也對芯片提出了更多的、更大的要求,而芯片產業現在面臨一些更大的挑戰,具體來說就是三堵牆,一堵牆叫做內存牆,就是當CPU去存儲數據的時候,它要翻過一堵高牆,速度非常的慢;第二堵牆叫做功耗牆,怎麼理解,就是英偉達發佈的GPU芯片,它用的製冷方式是水冷,而不是通過空氣對流來散熱。為什麼需要水冷?因為它運行中會產生很多的熱量,而熱量散發不出去,現在我們芯片上的熱密度已經達到甚至超過了火箭噴射口的熱密度,我們目前還沒有找到解決的辦法。如果再繼續下去,芯片就會被自己產生的熱量燒毀。第三堵牆是頻率牆,已經有幾十年芯片的CPU的頻率沒有再繼續增加了。

在芯片誕生之前,其實只有一種非常笨重的器件叫做真空管,它是由燈泡改造而來的,大家都知道,燈泡非常大,而且表面是玻璃做的,非常脆弱。所以第一個由真空管製成的計算機體積非常龐大。那直到1947年,貝爾實驗室的三個科學家發明了晶體管,它的尺寸遠遠比真空管要小,而且更加可靠,因為它沒有一個所謂的玻璃罩,它能實現剛才我說的兩個基本的功能,一個是放大信號,另外一個是作為開關:0和1。

但是隨着晶體管的數量越來越多,又產生了新的問題,這些晶體管在一個電路裏面要怎麼互聯起來,怎麼把它組裝起來,人們找不到解決方法。10年之後,基爾比想到了一個主意,他想把所有的晶體管原件都集成在一個硅的基座上面,就可以讓這個體積更小,但是它還沒有解決另外一個問題,就是這些晶體管怎麼互聯起來。而另外一個工程師諾伊斯,想到了一個方法來解決元件互聯的問題,所以我們今天認為是基爾比和諾伊斯共同發明了芯片。

芯片發明出來之後,芯片上的元件數量就不斷增加,到了1965年,就是7年之後,摩爾受邀寫一篇文章,他總結了過去幾年芯片發展的規律,發現每過一年,芯片上的元件數量就翻一倍,非常簡單的一個規律,所以他就寫成一篇文章發表出來了。這就是摩爾定律最初的一個表述,非常簡單的一個定義。一開始是1,然後是2、4、8、16……這樣逐漸翻倍。一開始的數量非常小,但這個發展的速度是指數倍的,到了40年、50年之後,這個數字將變得非常龐大。芯片產業發展的腳步是一直按照摩爾定律來向前推進的。

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1957年,仙童半導體公司成立了,這是一家偉大的公司,同時也是一家管理失敗的公司,很多員工跳槽出去,在周圍創辦新的企業,從之前的公司分化出大約400家企業。他們所在的地點就是今天的硅谷,所以就有了我們今天這些人工智能、互聯網,也包括芯片領域這些最先進的公司。

如果我們簡單總結一下芯片的發展規律,可以用一棵樹來表達出來,最開始是基礎的學科,量子力學的發展,然後經由這個誕生了晶體管,然後又誕生了芯片,芯片又按照摩爾定律在不斷發展,其中一個典型的代表就是CPU或者處理器芯片,然後有了我們的計算機等。還有一個就是存儲,有了我們的flash,另外一方面就是跟我們的通信——放大信號有關的,有了無線通信的這些芯片,此外還有各種傳感類芯片,包括我們的智能手錶等上面使用的芯片。還有一個很重要就是新能源汽車上面用來驅動汽車,把電池的能量轉換成電力來驅動的,叫做功率芯片。

最後一種,也是我們每天都在用的,就是光電類芯片,用於手機拍照,用於光伏發電。(我覺得大自然對人類非常的慷慨,而人類也非常幸運得到了硅這種半導體材料,這種材料分佈非常廣泛,而且它居然可以有這麼多功能,可以放大信號,又可以作為開關,甚至還能捕捉光的信號——把它變成一個一個的像素點保存下來,變成我們的照片。)最後一個就是反過來把電信號轉換成光,所以有了LED的照明和顯示,這些都是基於芯片技術發展起來的。

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回顧芯片的歷史,它就是一部創新的歷史,同時也是一部叛逆的歷史,因為當初很多的想法都是被傳統的勢力打壓,然後他們突破了這些打壓才走到了今天。今天我們又面臨新的挑戰,首先是芯片裏面的晶體管的尺寸已經逼近了物理的極限,我們講到3納米,未來還有可能1納米,0.5納米,在這麼小的尺寸下,我們要非常短波長的光刻機來才能製造出來這些芯片。

另外一個挑戰就是,即便我們製造出這麼小的晶體管,可能它也沒法正常工作,因為它還受到另外一個物理極限的影響,就是隧穿效應,當晶體管非常非常小,只有原子尺寸的時候,電子就能從晶體管中逃逸出來,就像穿透一堵牆一樣,讓晶體管失效,這樣我們保存的照片數據就會自動消失。

當然現在科學家還在盡量想各種方法來解決這些問題,包括使用新的材料,比如硅以外的材料,比方說碳基的晶體管,比如說氧化物的晶體管,模擬人腦神經元的工作原理的晶體管,等等。除了芯片領域本身的這些挑戰,我們還面臨著很多更大範圍內的挑戰,比如氣候變暖、人口的老齡化以及電力資源的短缺。我們可能會問,用手機充點電就會導致電力資源短缺嗎?還真有可能,有一個數據是,訓練一次AI大模型,需要消耗2億度電。有一種說法是,「所有的transformer要消耗掉所有的transformer」。

第一個transformer指的是大模型,第二個transformer指的是變壓器,就是我們的電力。除了這些技術方面的挑戰之外,還有很多在技術以外的,國與國之間的這種競爭,供應鏈短缺,等等。這些在過去幾年中都發生過,也是我想要寫這樣一本關於芯片的書的原因,想要給大家去講述芯片是怎麼回事,然後它是如何誕生並且改變世界的。

結束語

芯片跟書籍還有一個共同點,那就是一旦付印就沒法再去修改。我們的書籍一旦印出來就沒法修改,芯片也是,所以這就要求我們在付印之前不斷地去打磨它,修訂它,把它盡量做到完善。在這個過程中非常感謝湛廬及浙江教育社的編輯,他們非常認真地校對,核對每一個數據、每一個人名,每一個專業術語。當然也感謝行距文化的老師,在我寫作的初期跟我一起討論寫作的方向。

在這本書出版以後,很多的媒體來幫忙宣傳,比方說像騰訊新聞「芯事重重」專欄,我們對一些芯片的熱點問題展開了一些解讀,以幫助大家更好地了解目前發生的這些新聞,芯片方面的事件與我們的關聯,有利於公眾更好地理解芯片產業。

最後,回到大會的主題,奇點是不是很快就要來臨,很難去預測,但是有一句話,《芯片簡史》裏面也有提到,那就是預測未來最好的方式,就是把它發明出來。

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