近日，福布斯發(fā)布文章稱，即便摩爾定律失效，硅芯片逼近物理和經(jīng)濟(jì)成本上的極限，也還有其它的創(chuàng)新方法和技術(shù)繼續(xù)驅(qū)動(dòng)計(jì)算性能的指數(shù)級增長，比如內(nèi)存中運(yùn)算、量子計(jì)算、分子電子學(xué)、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算等等。

　　以下是文章主要內(nèi)容：

　　摩爾定律假定，微處理器的晶體管將每兩年翻一倍，它們的計(jì)算性能也隨之翻倍。自戈登摩爾(GordonMoore)1965年提出以來，該定律一直生效。不過近年來業(yè)界一直預(yù)測該定律即將失效。早在2000年，《麻省理工科技評論》就硅技術(shù)在大小和速度上的極限提出了警告。

　　實(shí)際上，摩爾定律并不算是定律。它更多的是自我實(shí)現(xiàn)的預(yù)言。摩爾并沒有將它描述成像地心引力或者動(dòng)量守恒定律這樣的不變真理。他只是給我們設(shè)定了預(yù)期，而芯片廠商們相應(yīng)地去兌現(xiàn)預(yù)期。

　　事實(shí)上，行業(yè)一直在尋找新方法來給更微小的芯片帶來更強(qiáng)的性能。遺憾的是，他們找不到方法來同步削減成本。《快公司》(FastCompany)今年2月撰文指出，全球半導(dǎo)體行業(yè)不再基于每兩年實(shí)現(xiàn)性能翻倍的概念來制定硅芯片研發(fā)計(jì)劃，原因就是無力承擔(dān)跟上性能提升步伐所需購買的超復(fù)雜制造工具和工藝成本。此外，當(dāng)前的制造技術(shù)可能無法再像原來那樣大幅度縮小硅晶體管。不管怎樣，晶體管都已經(jīng)變得非常微小，以至于可能無法遵循通常的物理定律——這引發(fā)了它們還能夠在醫(yī)療設(shè)備或者核電站使用多久的疑問。

　　那么，那意味著科技驅(qū)動(dòng)的指數(shù)級變化時(shí)代即將走到盡頭了嗎

　　不。

　　即便硅芯片正接近物理和經(jīng)濟(jì)成本上的極限，也還有其它的方法繼續(xù)驅(qū)動(dòng)計(jì)算性能的指數(shù)級增長，比如采用新材料來打造芯片和以新方式定義計(jì)算本身。目前已經(jīng)出現(xiàn)了與晶體管速度無關(guān)的技術(shù)進(jìn)步，如深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的更加聰明的軟件，以及通過利用云資源實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)計(jì)算能力的技術(shù)。而這只是未來計(jì)算創(chuàng)新的冰山一角。

　　以下是有望驅(qū)動(dòng)計(jì)算性能繼續(xù)飛速增長的幾項(xiàng)新興技術(shù)：

　　內(nèi)存中計(jì)算。在整個(gè)計(jì)算史上，處理最緩慢的一部分就是從硬盤獲取數(shù)據(jù)。很多的處理性能都浪費(fèi)在了等待數(shù)據(jù)到達(dá)上。相比之下，內(nèi)存中計(jì)算則將大量的數(shù)據(jù)放在RAM(隨即存取內(nèi)存)，使得數(shù)據(jù)可以馬上在RAM中進(jìn)行處理。結(jié)合新型的數(shù)據(jù)庫、分析技術(shù)和系統(tǒng)設(shè)計(jì)，它能夠大大提升性能和整體成本。

　　基于石墨烯的微芯片。石墨烯為一個(gè)分子那么厚，導(dǎo)電性能比任何其它人類已知的材料都要強(qiáng)。它能夠卷入到微小的管子中，也能夠結(jié)合其它材料使用，能夠在更小的空間里驅(qū)動(dòng)電子以更快的速度運(yùn)動(dòng)。它在這方面甚至要?jiǎng)龠^最下的硅晶體管。這將會將針對微處理器的摩爾定律的適用時(shí)間再延長幾年。

　　量子計(jì)算。普通計(jì)算機(jī)中的2位寄存器在某一時(shí)間僅能存儲4個(gè)二進(jìn)制數(shù)(00、01、10、11)中的一個(gè)，而量子計(jì)算機(jī)中的2位量子位(qubit)寄存器可同時(shí)存儲這四個(gè)數(shù)，因?yàn)槊恳粋€(gè)量子比特可表示兩個(gè)值。理論上，量子計(jì)算機(jī)將能夠以數(shù)百萬倍于當(dāng)前技術(shù)的速度解決各類非常復(fù)雜的問題，如分析基因數(shù)據(jù)或者測試飛機(jī)系統(tǒng)。谷歌研究人員去年宣布，他們已經(jīng)開發(fā)了一種新的量子比特方式來檢測和防范錯(cuò)誤。

　　分子電子學(xué)。瑞典隆德大學(xué)研究人員利用納米技術(shù)打造了“生物計(jì)算機(jī)”，通過沿著納米觀人工路徑同時(shí)移動(dòng)多個(gè)蛋白絲，該款計(jì)算機(jī)能夠進(jìn)行平行計(jì)算。這種生物計(jì)算機(jī)比循序運(yùn)行的傳統(tǒng)電子計(jì)算機(jī)更加快速，且節(jié)能99%，制造和使用成本也低于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)和量子計(jì)算機(jī)。它進(jìn)行商用的時(shí)間可能也將早于量子計(jì)算機(jī)。

　　DNA數(shù)據(jù)存儲。將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成base4，你就可以將它編碼到合成DNA上。為什么要那么做呢很簡單：一點(diǎn)點(diǎn)DNA就可以存儲一大堆數(shù)據(jù)。事實(shí)上，有瑞士研究團(tuán)隊(duì)估計(jì)，一茶匙的DNA可以容納人類迄今為止所產(chǎn)生的所有數(shù)據(jù)，從最早期的洞穴壁畫，再到昨天的Facebook動(dòng)態(tài)更新。這種技術(shù)目前需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和資金，不過基因編輯或許是大數(shù)據(jù)的未來：Futurism最近報(bào)道稱，微軟正在研究利用合成DNA來進(jìn)行安全的長期數(shù)據(jù)存儲，已經(jīng)能夠編碼和恢復(fù)100%的初始測試數(shù)據(jù)。

　　神經(jīng)形態(tài)計(jì)算。神經(jīng)形態(tài)計(jì)算技術(shù)的目標(biāo)是，打造一款像人腦那樣的計(jì)算機(jī)——處理和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的速度能夠跟生成數(shù)據(jù)一樣快速。到目前為止，業(yè)界已經(jīng)開發(fā)出能夠通過訓(xùn)練和執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的芯片，那是往正確方向邁出的一步。例如，GeneralVision的神經(jīng)形態(tài)芯片包含1024個(gè)神經(jīng)元，每一個(gè)都是基于SRAM(靜態(tài)隨機(jī)存儲器)的256字節(jié)存儲器，且有3000個(gè)邏輯閘，所有的神經(jīng)元都互相連接，平行運(yùn)行。

　　無源Wi-Fi(PassiveWi-fi)。華盛頓大學(xué)的一個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)家和電氣工程師團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種耗能比目前的電耗標(biāo)準(zhǔn)少1萬倍的Wi-Fi傳輸生成方式。雖然這嚴(yán)格來說不算是計(jì)算性能的提升，但它是網(wǎng)絡(luò)連接性的指數(shù)級增長，將會使能其它技術(shù)的進(jìn)步。無源Wi-Fi被《麻省理工科技評論》列入2016年的十大突破性技術(shù)，它將不僅僅可以節(jié)省電耗，還能夠使能最低耗能的物聯(lián)網(wǎng)，讓更多之前非常耗電的設(shè)備第一次能夠通過Wi-Fi連接網(wǎng)絡(luò)，還有可能會催生新型的通訊方式。

　　雖然我們可能在接近硅芯片的性能極限，但技術(shù)本身讓在加速發(fā)展。要阻止它成為現(xiàn)代生活的驅(qū)動(dòng)力是不大可能的。隨著新計(jì)算技術(shù)推動(dòng)機(jī)器人、人工智能、虛擬現(xiàn)實(shí)、納米技術(shù)以及其它震驚世界的進(jìn)步超越當(dāng)前被公認(rèn)的極限，它的影響力將只會有增無減。

　　簡單來說，計(jì)算的指數(shù)級增長或許無法永遠(yuǎn)持續(xù)下去，但它的盡頭仍比我們想象的要遙遠(yuǎn)得多。