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陆佑楣

后通用芯片时代:特殊芯片崛起背后的经济学

????新致远推荐

????作者:徐灵杰

????最近,麻省理工学院的学者尼尔·汤普森和斯文贾·斯帕努斯发表了一篇题为《计算机作为通用技术的衰落》的论文[1],重点研究了为什么摩尔定律的终结和深入学习的兴起加速了计算技术专业化的趋势。这篇文章是对这部杰作的解读。

????尼尔和我有亲和力。他在伯克利哈斯商学院(Berkeley Haas Business School)攻读博士学位,旨在研究IT行业对社会经济和生产力的影响。一次阅读超过50页的论文,所以我整理了阅读笔记,并添加了一些笔记,提交给唐山先生,以供读者阅读。

????众所周知,生产力是衡量经济增长和经济水平的重要因素。计算机自20世纪中叶诞生以来,以前所未有的速度改变了我们的生活。例如,在美国,自1974年以来,计算机技术对生产率增长贡献了三分之一。

????从工业发展的角度看,通用计算和普惠制的进步离不开坚实的经济后盾:一项新技术通过商业成功获得利润,然后继续投资于创新项目,进一步扩大生产;科学技术的进步为我们提供了机遇,使我们有机会在未来的发展中继续前进。以更低的价格提供更强的计算能力。同时,经济学原理告诉我们,需求的增长将继续推动供应。在过去的几十年中,这样一个良性循环一直在推动着通用计算行业的发展,而CPU已经成为芯片的代名词。可想而知,英特尔的预言家戈登摩尔先生提出了以他命名的摩尔定律,这个定律已经蓬勃发展了几十年。

????然而,当摩尔定律接近尾声[2]时,通用计算的发展速度必须逐渐放缓。在2008年的转折点,芯片性能的一个重要衡量指标——性能/美元,从48%的年均增长率下降到10%以下。

????近年来,我们看到一些芯片设计向专业化发展。与CPU相比,专用芯片的应用范围很窄,但在特定领域可以做得更好,性能可以提高数十倍甚至数百倍。我们看到,深度学习和比特币挖掘等新技术的出现,将加速计算芯片技术的专业化进程。那些可以由特殊芯片加速的应用程序将在“快速通道”中越来越快,而那些不能加速的应用程序将随着通用计算的下降而停滞。

????有趣的是,尼尔还预测,这种专业化趋势最终会影响计算技术的进步,进而影响社会和经济的发展。我深信,随着信息和资本流动的全球化,科技发展的马太效应将日益影响社会经济的两极分化。这种蝴蝶效应值得有识之士更多关注。

????宇宙芯片史:“世界潮流,分时分时,分时分时”

????在过去的几十年里,绝大多数人都在使用高度同构的x86计算机,而CPU的快速开发迭代可以以集中和“感性”的方式向公众发放技术红利。然而,随着计算系统变得更加专业化,分层变得明显,异构过程加速。在进一步讨论经济原则之前,让我们回顾一下芯片发展的一些历史。

zai guo qu de ji shi nian li, jue da duo shu ren dou zai shi yong gao du tong gou de x86 ji suan ji, er CPU de kuai su kai fa die dai ke yi yi ji zhong he" gan xing" de fang shi xiang gong zhong fa fang ji shu hong li. ran er, sui zhe ji suan xi tong bian de geng jia zhuan ye hua, fen ceng bian de ming xian, yi gou guo cheng jia su. zai jin yi bu tao lun jing ji yuan ze zhi qian, rang wo men hui gu yi xia xin pian fa zhan de yi xie li shi.

????1969年,一家名为busicom[3]的日本公司计划为其计算器产品线重新设计一个芯片。在此之前,计算器产品是高度专业化的设计,也就是说,所规定的操作是有效的;由于专用芯片缺乏灵活性,在芯片设计完成后无法添加新功能。英特尔作为一家刚刚成立一年的初创公司进入了busincom的视野。伟大的公司自然会出类拔萃。英特尔从一开始就战略性地选择制造一种可编程的通用芯片,这与busincom是一致的。这是第一个通用处理器4004的开始,它通过重写软件来实现各种未使用的应用功能,从而释放了大量的生产力,从而开启了英特尔的芯片时代。

????自4004年以来,CPU性能提高了40多万倍。从2000年到2010年,个人电脑的年增长率为9%(远高于同期美国国内生产总值的增长率)。到2018年,全世界有超过20亿台个人电脑。这些成就并非没有代价。根据英特尔证券交易委员会(SEC)的数据[4],共有1830亿美元投资于研发和FA。

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