Moore's Law

過去幾十年來,摩爾定律成功預測半導體的發展軌跡,然而晶片尺寸逐漸逼近物理極限,許多產業人士預估,摩爾定律可能會在幾年內失效。但創投 Future Ventures 的創辦人 Steve Jurvetson 表示,特斯拉將會延續摩爾定律的發展;Jurvetson 也分享一張圖表,描繪過去 122 年來的運算設備性能發展歷史。

特斯拉成為摩爾定律的新領導者

Jurvetson 表示,過去主要是英特爾引領摩爾定律,但在 10 年前,NVIDIA 超越英特爾,成為摩爾定律的領頭羊。而在近期,特斯拉研發 Dojo 超級電腦的 D1 晶片,搶走 NVIDIA 的寶座,成為摩爾定律的新領導者。

從過去約 120 年的發展來看,運算技術一直在許多技術基礎上轉移,例如近年從 CPU 發展到 GPU,發展到神經網路優化的 ASIC。Jurvetson 說明,英特爾在神經網路方面輸給 NVIDIA,因為 GPU 更符合深度學習的需求。而為神經網路優化的晶片(例如特斯拉的 D1 ASIC)將延伸此趨勢;這是一種更接近人類大腦皮層的生物模擬,在模擬記憶體計算方面可取得近一步的發展。

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過去 120 年來,算力成長遵循一定的軌跡

摩爾定律常見的說法,是每隔 18 個月,電晶體密度會成長一倍。但 Jurvetson 認為,摩爾定律最有實用性的描述,是以每花 1 美元所換來的算力來計算,這比較符合客戶的實際價值。而 Jurvetson 分享的圖表,Y 軸就用每 1 美元換到的每秒運算次數來計算。

這張圖表由而 Jurvetson 與未來學家 Ray Kurzweil 製作,他們將算力用對數尺度表示,發現了一條保持 120 年的指數曲線,就算中間經歷經濟大蕭條與兩次世界大戰,但都沒有影響到算力的發展進程。他們解釋,1,000 美元所能夠買到的算力,每兩年就會成長一倍,而在過去的 30 年中,它每年都在翻倍。圖表中的每一個點,都代表當時最頂尖的算力性價比。

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Jurvetson 表示,現在科技發展快速,很難找到具有任何預測價值的 5 年趨勢,更別說是跨世紀的趨勢,因此,這是有史以來最重要的圖表。

若特斯拉晶片延續摩爾定律預測,人類也會更接近全自駕目標

而從產業的角度來看,特斯拉正為汽車產業帶來巨大轉變。根據外媒 EV Obsession 的分析,Jurvetson 的圖表與文章暗示,特斯拉推動汽車產業的變革,因為人類從馬車轉向汽車以來,這個產業就沒有引進新的革命性技術。

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雖然汽車的性能與內裝都不斷進步,但在特斯拉之前,這些都沒有顛覆整個產業。對汽車產業來說,特斯拉代表跳躍性的進化。若特斯拉晶片在未來 20 年依然延續摩爾定律預測,自駕系統性能也會大幅提升,愈來愈普及,而人類離 Level 5 的自駕目標也會愈來愈近。

資料來源:flickrEV Obsession

(本文提供合作夥伴轉載。首圖來源:Steve Jurvetson/flickr)