在摩尔定律放缓的挑战下，计算方式将如何改变？
我们每天与技术接轨的方式正在变化，我们正处于计算领域真正的拐点。
嵌入式传感器和互联网的快速融合，使我们生活中的大多数电器都可以实现智能化，响应我们的语音命令，同时生成大量数据，这些数据又可以反过来帮助云计算进行更精确的分析。
我们看到，虚拟现实和增强现实现在才起步，这些技术需要大量的计算和图形处理，才能带来更真实的体验。技术再加上机器深度学习的进步，已经可以通过过训练人工智能，使其进行大数据筛选、及时提供环境感知信息、执行简单任务等。这些新应用程序正在进入更多行业，提供更多计算能力，以减轻行业计算工作的负荷。
然而，在摩尔定律放缓、半导体技术进步速度下降的背景下，要提供更多计算能力具有很大挑战性。
注：摩尔定律是由英特尔（Intel）创始人之一戈登·摩尔（Gordon Moore）提出，内容为：当价格不变时，集成电路上可容纳的元器件的数目，约每隔18-24个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。这一定律揭示了信息技术进步的速度。
尽管摩尔定律被认为是一种观测或推测，但这种趋势已经持续了超过半个世纪。
纵观半导体行业发展的历史：过去的每个十年，都由推陈出新的半导体技术所驱动。70年代是MOS管存储器，成就了TI、Fairchild、IR；80年代是微处理器，成就了NEC、摩托罗拉；90年代是CPU和存储器，Intel、东芝扶摇直上；2000年以后无线互联和Fabless兴起，高通开始崛起。技术的进步造成产品更新，从本质上推动了行业的变革。
然而，时至今日，摩尔定律正在逐渐放缓，半导体的技术发展也似乎走到了一个十字路口。我们已经达到了晶体管的小型化接近物理极限的水平。
新的半导体技术节点在未来十年仍将带来显着的小型化和低功耗化，但是成本在不断提高，而且速度方面的历史性改善也未能实现。
按照2015年最新的国际半导体技术路线图给出的预测，半导体技术在10nm之后将会逐步停滞，行业的发展不会再像之前那样似乎还能按照摩尔定律的节奏继续往下走。
因此，我们面对摩尔定律的历史将一分为二。新的计算密集型应用程序需要更高指数级别的性能，这是由消费者对更多数据和数据处理请求、更多的实时信息获取、以及更快的服务需求不断增长决定的。自动驾驶、无人机和机器人都需要大量更实时的信息处理、推理和理解。
目前，故障安全操作或快速响应能力云计算都还做不到。我们也看到，计算需要迁移出网络端，向用户靠拢。新兴的智能应用和AR / VR接口需要高性能的计算能力，无论你在车上、家里还是公司，或者是在发射塔上，接口都仍然可以连接到云端。
无论是数以百万计的“物联网”设备中普遍包含的传感器，还是我们工作和个人生活中大部分内容的数字化，都造成了数据爆炸。这个巨大的数据库正推动大量数据实时处理和分析需求。我们希望使用这些数据以新的方式与混合VR / AR环境，可以让我们直观看到信息的叠加，并将其渲染成图像与我们的真实世界混合在一起。这样的要求从根本上改变了我们的接口技术，以及如何获得更多万亿次浮点运算的性能。
这种力量能够使虚拟现实和增强现实呈现逼真的图像，在真实世界基础上，可以根据情景相关资料将更多信息用更生动的图像呈现出来。
皇家医学院已经可以在VR中记录手术，你可以轻易想像，一个AR覆盖层不断提供实时信息，以帮助外科医生更准确地完成手术。这些都是真正颠覆性的应用程序。
这种颠覆性无异于一场行业革命，而在之后，如果计算能力依然原地踏步，那么在摩尔定律的衰退之下，如何还能使这种革命继续下去呢？我们如何提供更多的计算？
事实证明，工程师可以操纵更多的杠杆来推动未来的业绩增长，这就是我所说的摩尔定律。这将需要工程师更有创造力和跨学科、跨行业的协作。摩尔定律加上四大创新要素将打开新大门：
将小型半导体器件与新的具有成本效益的封装和互连技术相结合。这将使芯片技术以新颖的方式灵活地结合起来。
利用计算处理器（CPU和GPU）的异构混合以及专门的加速器，并为这些引擎提供先进存储器中的数据。
开源软件程序和开发框架，易于编程和利用异构计算。
软件应用的生态系统将使机器通过学习先进计算，更容易实现应用调度、数据分析和VR / AR的渲染。
在摩尔定律正量时代，院校和行业将采用这些杠杆来推动性能向前。在铸造前沿，极紫外光刻将成为推动小型工艺节点制造的有效技术，从而生产出更新更小较小的晶体管，它们将与新的金属结构连线以降低电阻，推动半导体制造业的进步。
注：极紫外光刻常称作EUV光刻，它以波长为10-14纳米的极紫外光作为光源的光刻技术。光刻技术是现代集成电路设计上一个最大的瓶颈。
未来的应用将需要更多内存，无论是在PC还是移动设备或服务器上。尤其对于服务器而言，某些工作将负载，特别是机器学习，虚拟化应用程序和数据库处理，内存将无法满足需求。然而,我们内存的记忆密度增加量一直在下降。再次，创新带来新的增长，可以看到新的非易失存储器和堆栈存储器。
有一些先进的元件，能以低成本技术在组合部件上连接多个管芯；也将会有更多3D芯片堆叠的CPU、图形、堆栈存储器和其他芯片元件连接到底层晶圆；甚至是能够将光学互连本身带入模具。这些对于性能都很重要，也为系统设计的灵活性，为新计算方法带来更深层、更有效的连接。高密度的非易失性，内存的持久性，保障你关闭电源时内容不会丢失。
在我看来，如果不能很容易地编制这些新方法，那么保持摩尔定律正量增长率18-24个月的努力是没有的。CPU的生态系统是存在的，但是如果要利用GPU（图形处理器）和其他加速器，则需要开放的方法。有些有效的方法可以被采取，但它很昂贵。
AMD公司创立的异构系统架构（HSA）基础允许这些不同的技术（CPU，GPU和固定功能加速器，包括FPGA）共同合作，共享内存并从系统的角度进行优化。
要继续推进“摩尔定律”世界，就需要通过与不同制造商与学术界合作，开放半导体行业的合作及合作方式，开放标准来创建易于编程的环境。这就是为什么我有信心，公司将能够增加更多的晶体管，并管理成本曲线。
将所有这一切结合起来，将真正推动计算的进一步加速。摩尔定律依然是正量，它并未止步不前，它将继续颠覆世界！
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