【ムーアの法則】「ムーアの法則は終わった」、NVIDIAのCEOが言及 [無断転載禁止]©2ch.net
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http://eetimes.jp/ee/articles/1706/05/news053.html
台湾・台北で開催された「COMPUTEX TAIPEI 2017」で、NVIDIAのCEOであるJensen Huang氏は、「ムーアの法則は終わった。マイクロプロセッサはもはや、かつてのようなレベルでの微細化は不可能だ」と、ムーアの法則の限界について言及した。
[Alan Patterson，EE Times]
2017年06月05日 11時30分 更新
「ムーアの法則は終わった」
「ムーアの法則は終わった」。NVIDIAのCEO（最高経営責任者）を務めるJensen Huang氏は、アカデミック界で長年ささやかれてきた説について、大手半導体企業として恐らく初めて言及した。
ムーアの法則は、Intelの共同設立者であるゴードン・ムーア氏が1965年に、「トランジスタの微細化は非常に速く進み、集積度は毎年倍増していく」と提唱したことから生まれた。ただし、微細化の速度は1975年に、「2年ごとに2倍になる」と変更された。
Huang氏は、台湾・台北で開催された「COMPUTEX TAIPEI 2017」（2017年5月30日〜6月3日）で、報道陣やアナリストに向けて、「スーパースカラーによるパイプラインの段数増加や投機的実行といったアーキテクチャの進化によって、ムーアの法則のペースは維持されてきた。だが現在は、そのペースが鈍化している」と語った。
同氏は、「マイクロプロセッサはもはや、かつてのようなレベルでの微細化は不可能だ。半導体物理学では『デナード則』をこれ以上継続することはできない」と明言した。
http://image.itmedia.co.jp/ee/articles/1706/05/mm170605_moore.jpg
「COMPUTEX TAIPEI 2017」で登壇するNVIDIAのCEO Jensen Huang氏
「MOSFETの比例縮小則」としても知られるデナード則は、Robert H. Dennard氏が1974年に共同執筆した論文に基づいて名付けられた。その概要は「MOSFETは小型化するだけで高速かつ低消費電力になる」というものだ（関連記事：NVIDIAがMOSFETの比例縮小則（デナード則）を解説（前編））。
デナード則に基づいた微細化が限界を迎え、ムーアの法則も限界に近いといわれ続ける中、半導体業界は成熟期に入った。次世代プロセスの開発に必要な数十億米ドルの投資は、ほんの一握りの半導体メーカーにしか行えなくなっている。これまでのところ、16nm／14nmノードを適用したチップを製造できている半導体メーカーは数社だけだ。微細化が進むにつれて、設計ルールの定義も曖昧になってきている。
プロセス技術の進化が減速したことで、ここ数年は数十億米ドル規模の企業合併や買収が増え、業界の統合が急速に進んでいる。
Huang氏はこうした状況の中、グラフィックスプロセッサについて、半導体業界に“暫定協定”を呼び掛けた。「GPUは今後も継続的な進歩が期待できる」（同氏）という理由からだ。
http://image.itmedia.co.jp/ee/articles/1706/05/mm170605_moore2.jpg
Huang氏は、半導体業界の今後の進化は、GPUの進化が支えると主張した
同氏は、「ディープラーニング（深層学習）の分野ではGPUの活用が進むと予想される。NVIDIAは、当社がシェアを独占してきたコンピュータゲーム分野だけでなく、AI（人工知能）向けの新たなアーキテクチャとしてGPUを開発している」と続けた。
台北のクレディ・スイスでアナリストを務めるRandy Abrams氏は、NVIDIAはAI向けの半導体IC開発に対して極めて強気に進めていると話す。NVIDIAは、ディープラーニング向けとして、同社の次世代GPUアーキテクチャ「Volta」を採用したGPUを、TSMCの12nmプロセスで製造することを明らかにしている。
【翻訳：滝本麻貴、編集：EE Times Japan】
原文へのリンク http://www.eetimes.com/document.asp?doc_id=1331836&; インテル主導のCPUの進化は限界
GPUやってるうちらヌビディア最強って言いたいだけ 日本のメーカーは汎用品（メモリ）を作って喜んでいる。 14オングストロームプロセス!?：
IMECの半導体ロードマップ展望 (1/3)
http://eetimes.jp/ee/spv/1705/24/news048.html
IMECのプロセス技術関連のベテラン専門家であるAnSteegen氏が、
2017年の半導体ロードマップを発表し、
半導体プロセスの微細化に対し楽観的な見方を示した >>1
こんなときに幼稚で無責任なギャンブルをやって、その上いい加減な運営を行って巨額の損失を出した東芝の無能老人共、東芝が完全に日本人全員の敵になるかどうか、さっさと選べ >>7
表面的数値あげても意味ないんだよ、
一番細かい部分の集積度があがっても、全部をそれにできないかぎり
インテルの１４ｎｍと某Ｔ社の７ｎｍが同じ性能になる原理がある。
そして性能のボトルネックとなっているのは集積度ではなく、メモリ原理
による動作速度の遅延によるもの、ＳＲＡＭですべてを作ればいいが、
現実的にＤＲＡＭ（コンデンサー原理）を使えばeＤＲＡＭ等であっても
コンデンサーが１ビットで保存できる電子の数の下限は変更できない。
そしてそのコンデンサーの容量が遅延速度そのものである。
その１素子だけをみた速度は１００ＭＨｚすら超えられない。 科学なんて時空的に限定された中でしか成立しない特殊ルールだから仕方ないです >>21
量子プロセッサは無理、量子トンネルと量子エンタングルの原理は違うので
前者のトンネルでどんなことしても量子エンタングルの足元にも届かない、
つまり従来コンピュータよりコストが高く使い用途がない（汎用性が無い）
Ｄ−Ｗａｖｅのそれは量子エンタングルの原理を途中から否定しているので
そんなまがい物はエセ量子コンピュータにすぎない。使えない。
量子コンピュータの規模を集積できないのは量子もつれの突然死という
物理現象を克服できないからの理由の１点である、回路が生成されても
突然崩壊してしまう原理ということ。
同じ量子原理を使った光集積回路である、光コンピュータのほうがはるかに
現実的で近い将来登場する。光コンピュータの性能上限はまだ発見されていいない。 量子効果が出てくる領域に突入したってことなんだろ？
その副作用が大きすぎるんだろ？ このままでは
売り上げよりも開発費用のほうが
上回っちゃっうって事だな カリフォルニアでヤンキーの家に行ったら みんなデブ（ ´ ･ω･ ` ）
日本人じゃ不可能な体型のママが俺につけ分けてくれるんだけどサラダの時点ですでに俺の普段の一食分。
しかも皿を見せて「（ ´ ･ω･ ` ）モーア？（もっといる欲しいか？）」って聞いてくるの 冗談だと思って俺は苦笑い（;´Д`）
で、肉が焼きあがって、またつけ分けてくれるんだけどアホみたいに肉乗せて大味なソースをドッバドバかけてまた「（ ´ ･ω･ ` ）モーア？」
って、おいおい、こいつらさっきのはアメリカンジョークじゃなかったのかよ？煤iﾟдﾟlll）
絶対に食い切れるとはずがと思いながら、残したら失礼と死ぬ気で食べた。 隣り合う原子の電子の存在状態が曖昧になる領域、
それは突然くるわけじゃなく原子間が狭くなるほど回路として成立しなくなる
情報処理するには情報が伝達し判断するトランジスタとの信号を区切り
絶縁しなければならないのに隣のそれが近づきすぎて隣の信号と区別できなくなる
区別できないものが熱になる。
例えば電車の架線の電圧と電車の上にのった人が感電する距離を考えて
その距離と電圧を同じ比で縮小すればわかる、
すでに感電して危険な領域を超えて接近している。うまくそれらを絶縁させる
構造を作っても狭まる集積部分の熱は減らせない。
集積せずに細かくするなら可能なんだけど集積度が高いままなら集積するほど
極所に熱が密集する、これを冷やせる限界があるってこと。
そして半導体が半導体で機能する温度より低くないとダメってこと。 GPUが配線お化けの世界で、リーク電流の影響が大きいからね。
頑張って微細化を進めても恩恵がどんどん受けられなくなってきてる。 ムーアの法則とはいうものの、「Ｋの法則（かの国に関ると・・っていうアレ）」とかと同類にすぎないからなぁ ∧∧ アナリスト
(д`* )
(⊃⌒*⌒⊂)
/_ノωヽ_) 今こそ日本は総力をあげて粘菌コンピュータを実用化してGoogleを潰しに行くべき >>1
社名がまちがってるぞ
× NVIDIA
◯ nVIDIA >>36
さあ一緒にハード屋になるんだ
良いぞハード屋は
物理現象が相手だからな 144M95センチ
1440M9.5センチ
3G4センチ
14G0.95センチ
チップの端から端まで信号届くのにこの距離が限界
一ミリ径のCPU作るしかないなｗ IBMが、5nmのチップを発表したみたいだよ。
ttps://techcrunch.com/2017/06/05/ibm-creates-a-new-transistor-type-for-5nm-silicon-chips/ というかcpu gpu hddssd マザボ ソフトウェアの総合というのがばれた
今は軽の規格のようにスマホタブレットの総合
これもcpuだで図っても意味ない AIはあきらめてくれ。もう自分が神になるしかないよ。 ムーアの法則が止まってもコンピュータのスピードは上がり続けるって主張でしょ
それは間違ってないけどGPUだけがその役割を担うというのは同意出来ない
まだまだトランジスタは進化するだろうし大容量キャッシュによる高速化もあるだろうしシステムの3次元統合による高速化も期待出来る >>54
並列化の速度は上がっているが、シングル性能は亀だよ。
そのトランジスタが進化しようが、情報伝達（伝播）という物理法則のは
足止めしかない。
１００ＧＨｚで動くトランジスタはあるのに極所熱密度の問題が解決できない、
トランジスタを小型化してもより集積し極所熱密度の問題が解決できない
三次元にしても縦方向に熱の極所集中になる問題はどうにもならない、
熱分散して相互の距離を広げれば遅くなる。
キャッシュは増やせばいいものじゃなく応答速度の緩衝剤にすぎない、大容量にすれば
解決するとか前世紀のキャッシュができた当時の発想な。
電子計算機の電子を扱う物理法則がそれを許さない。方法は１つ、
電子を使わない計算機の実現だけ。
貴方の浅い知恵じゃ無理。 トンネル効果を逆利用すれば2000qbitまでの量子アニーリングマシンが作れる トランジスタの延命もここまでだろう。
技術がいくら向上したと言ったところで、基礎は70年前のトランジスタの発明時点から何ら変わってない。
新しい考え方の素子が実用化されないとあかんね。 >>44
小文字なのはロゴであって社名は大文字じゃないのか CPUの現状は判った
ところでMRAMの進捗はどうなん ＧＰＵの方向に進んでも
いずれどこかで限界に到達するのは避けられない
それが同時にＡＩの進化の限界になる
あ、いや
限界は言いすぎかもしれないが、壁か坂か
いずれにしても進化を鈍化させることにはなりそう >>62
2016年の4Gbit MRAMの後は発表がない
http://skymouse.hatenablog.com/entry/2016/12/12/164119
ワンチップ＝4GBitだから
キャッシュ容量としては充分のサイズ、DRAMを置き換えるには足りない
MLCとTLCのMRAMについても別で試験段階で可能と判断されているレベル。
https://www.mram-info.com/hitachi-and-tohoku-university-developed-mlc-stt-mram
http://ieeexplore.ieee.org/document/7168703/
また三次元構造の研究は確認されず。
今後の容量としては何の問題もない進捗だが、コスト面の問題がありハイエンドのスパコンや
特殊用途では主記憶置き換えや大容量キャッシュMRAMで何の問題もないが
PCや携帯向けではコストが高いのでチップ面積は極力下げるはずである。
またMCMでないコア実装ではDRAMやらNANDは不可能（半導体の高さが桁違い）だが
MRAMはCPUコア実装or共存が可能である。
さらに低容量では125℃で10年記録保持の確認もされているのでCPUコア付近では特に有望である、 わからんのだけど、仮想通貨の採掘とかいろんなシーンでグラボが使われてるのってナンデなんで CPUはいろいろな計算に利用できるよう作られてるけど
GPUはグラフィック用なので、決まりきった座標計算専用でいい
その代わり同じ回路をたくさん並べて同じ計算を同時並行でぐあーってやる
そういうタイプの計算なら高速なので、グラフィック以外の計算にも使い始めた
採掘にもつかえたり、ＡＩの中のある種の計算にも使えたりする
そんな感じじゃないかな それでもよくがんばったほうよ。
目標があったから今までのスピードを保てた。
量子効果による誤動作が顕在化し、
誤り訂正で対処し切れなくなったあたりが限界だな。
>>1
あまりに微細化が進みすぎて、トンネル効果による漏電とかがネックになってるんだっけ？ ソフトの最適化が追いついていないから、しばらく足踏みでいいよ。
今の流行はマルチスレッド対応ではなく、高級言語のC++トランスコード >>67
記事のままだろ
pascal世代はAI分野に全力で行くって結構前から言ってる 新幹線500キロが限界だね
じゃ100両編成にしよう
今までの10倍輸送力増えて高速だぜ
うーん早くないと思う←今ここ 量子コンピュータとGPU、CPU、分散コンピューティングなどを総合的に使って性能を高めるのが最終段階かな？ >>78
量子コンピュータが実現したら、他の技術は吹っ飛ぶんじゃないかなあ 「ムーアの法則」じゃなくて単なる「ムーアの約束」だから
約束が守れなくなっただけ >>74
乗り換えが大変で、局所的に見れば遅くなる場合もあるということか。
マルチコアってメモリアクセスも不利なのか。 とりあえず配線を銅からカーボンナノチューブに変えれば1nmまでは行けるらしいからそこまでは続くだろ
その先は知らん ムーアの法則は終わった言われる度に新技術開発で延命されてきた。 つーか、ムーアの法則は法則じゃない
ムーアの予想もしくは約束というだけの代物 カーボンナノチューブでやればいいだろ。実際に研究は進んでるし(実用化はまだまだ無理そうだが) ■ ■ .■■■■■■■■
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そうなる理論的根拠があったわけではないし >Huang氏はこうした状況の中、グラフィックスプロセッサについて、半導体業界に“暫定協定”を呼び掛けた。「GPUは今後も継続的な進歩が期待できる」（同氏）という理由からだ。
ﾌﾟｯ
ねーよ クラシックMMO 古典の名作 リネージュ１ ついに１５周年を迎えました
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NON-PKならRMT価格激安で人口２番目のアークトゥルス鯖か、人口最多で狩り場混んでるけど楽しいデポロジュー鯖
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スナッパーリングとルームティスのイヤリングは必須です
（ギラン市場で露店から購入するか、トレードチャットでの購入をお勧め）
初期キャラクターの為のクラウディアクエストで、5時間ほどでLV 55になれます
クラウディアクエスト中は、人には会えませんが、卒業するか下界へテレポーテーション出来るお金が貯まれば降りれます
しかし、クラウディアクエストを先に完遂すべきです
最初はエルフとかWIZは大変過ぎるので、まずはドラゴンナイトかナイトでやってみましょう
クラウディア卒業後は、最初はディストラとCBか、幸運斧で育成しましょう
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エクスロー 処理速度はもういい、小型化 省電力化 低コスト量産化 この辺にシフトしてくれ Cellは最初からゴミ。久夛良木が仕様に介入してゴミにしてしまった。論外 >>94
言われなくてもとっくにシフトしてる
スマホが高性能化できたのもそのおかげ 適当な事言っちゃうけど
脳細胞培養して回路作れんのかな ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
