現(xiàn)在我們都離不開計算機和手機，我們也可以感覺到，年年都會推出新計算機和手機，效能也都年年增加，這幕后的重要推手就是摩爾定律，計算科技也因此改變了世界的面貌。然而，當摩爾定律達到極限時，計算科技是否會停滯，我們又該如何面對？臺灣大學資工系教授洪士灝說：“這是危機也是轉機！”

摩爾定律一般認為是由英特爾創(chuàng)始人戈登。摩爾（Gordon Moore）最先提出，他預測半導體芯片上的晶體管數(shù)量，每年會增加一倍。目前普遍流行的說法則是，每18個月，晶體管數(shù)量會增加一倍。

由于每隔一年半，產(chǎn)量就會增加一倍，相當于每隔一年半，成本就會降低五成，也就是說，平均每年可降低約三成多的成本。從經(jīng)濟層面來看，摩爾定律所帶來的成本效益極高。既然投資可以很快回收，許多廠商當然也愿意花大錢投資下去，半導體業(yè)因此而蓬勃發(fā)展。

摩爾定律也提高了計算機的效能。晶體管越小，工作頻率就越高;晶體管愈多，就能同時做更多工作。兩者加乘之下，計算機效能就越來越好。然而，洪士灝說：“摩爾定律帶來了副作用，大家都偷懶！”程序不夠快沒關系，只要等一兩年，計算機就夠快了。由于不需要特殊化、異質(zhì)計算，所以只追求通用型設計，例如計算機都是x86，手機都是ARM架構。

2004年，摩爾定律開始出現(xiàn)問題，被一堵功耗墻（power wall）擋住了前進的路。晶體管耗能會發(fā)熱，發(fā)熱總量可能會燒壞晶體管，所以不可能再增加工作頻率，也不能讓更多晶體管同時工作，單處理機的效能因而難以大幅增加。甚至有人認為，摩爾定律實際上已經(jīng)終結。

另外，現(xiàn)今晶體管的尺寸已達納米級，相當于原子的層級，技術門坎及研發(fā)成本都越來越高，已經(jīng)少有廠商愿意投入。目前能夠做7納米以下的廠商只剩三家：臺積電、英特爾、三星。

幸好2004年起，出現(xiàn)許多重量級應用，像是云端計算與智能手機、物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)、深度學習與人工智能等。這些應用背后的關鍵技術就是多核心的平行及分布式計算。既然單處理機無法更強大，那就只能倚多為勝，因而繞過功耗墻，善用平行及分布式計算技術，轉向發(fā)展多核心處理機。這也使得摩爾定律得以用其他面貌維持下去。

這些應用需要大量的處理機才能發(fā)揮作用，而硬件也因為這些應用軟件才有了新的發(fā)展，這代表軟硬件的共生結構越來越緊密，軟硬件協(xié)同設計也變得格外重要。如果能根據(jù)應用的特性來處理軟硬件協(xié)同設計，就能發(fā)揮更大的效能。以Alpha Go為例，早期還使用繪圖處理機（GPU） 來處理人工智能，到了2014年，Google開始研發(fā)TPU（Tensor Processing Unit），比同時期的GPU快30倍、省電80倍。第二代Alpha Go使用了48個TPU，第三、四代則只用了四個新式TPU，還更快、更省電，可見軟硬件協(xié)同設計威力之強大。

摩爾定律遲早會走到盡頭，而在后摩爾定律的時代，需要的是軟硬件兼?zhèn)涞乃仞B(yǎng)和跨領域的團隊合作。洪士灝認為：“比起世界其他國家和地區(qū)，我們有不錯的基礎”，值得大家努力發(fā)展。