Jenseits des Mooreschen Gesetzes: Die Zukunft der Verarbeitung

Das Mooresche Gesetz stößt allmählich an die physikalischen Grenzen der Computertechnik. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für unsere Bemühungen, diese Herausforderungen zu bewältigen.

Auf einen Blick

  • Das Mooresche Gesetz ist traditionell ein effektiver Anhaltspunkt für die Zunahme der Rechenleistung im Laufe der Zeit.

  • Allerdings stößt sie allmählich an harte, physische Grenzen.

  • Intel arbeitet an einer Reihe von Lösungen, darunter EUV-Lithographie, Photonik und Quantencomputing, um diese Grenzen zu überwinden.

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Im Jahr 1966 stellte der Computerwissenschaftler Gordon Moore fest, dass sich die Rechenleistung von Mikrochips, gemessen an der Anzahl der Transistoren pro Flächeneinheit, etwa alle 18 Monate verdoppelte.

Dies führte zu einer linearen Explosion der Rechenleistung, die bis zum heutigen Tag weitgehend ungebremst anhält. Drei Jahre danach gründete Moore zusammen mit seinem Kollegen Robert Noyce das Unternehmen Intel, das es sich seitdem zur Aufgabe gemacht hat, den durch dieses Gesetz vorgezeichneten Weg weiter zu beschreiten.

Die Grenzen des Mooreschen Gesetzes

Das Mooresche Gesetz ist kein konkretes Gesetz, wie die Gesetze der Schwerkraft, sondern eine überzeugende Beobachtung. Diese Beobachtung, die seit mehr als 50 Jahren gilt, stößt nun an natürliche Grenzen, an echte, harte, wissenschaftliche Gesetze.

Nehmen wir zum Beispiel das Licht. Die derzeitige Methode zur Herstellung von Mikroprozessoren umfasst ein Verfahren namens Fotolithografie, bei dem Licht durch eine transparente „Maske“ geleitet wird, die das Chipdesign enthält. In Verbindung mit photoreaktiven Chemikalien auf der Oberfläche eines Siliziumwafers kann dieses Licht verwendet werden, um unglaublich kleine und präzise Chips zu erzeugen.

Da die Schaltkreise in Mikrochips jedoch immer kleiner werden, nimmt die Fähigkeit des Lichts, die Designs zu erkennen, ab. Die Fähigkeit der derzeitigen Fertigungstechniken, eine immer größere Anzahl von Transistoren auf immer kleinerem Raum unterzubringen, wird immer mehr eingeschränkt.

Dieser Engpass bei der Verarbeitungskapazität ist ein Problem, weil wir einfach nicht aufhören können, Daten zu erzeugen. Und je mehr Daten wir erzeugen, desto mehr brauchen wir leistungsfähige Computerlösungen, um sie zu verarbeiten. Es stellt sich die Frage, wie wir diese Verarbeitungsgrenzen überwinden können. Das Gute daran ist, dass es einige Alternativen gibt, damit wir immer mehr Rechenleistung aus den Computerchips herausholen können.

EUV Lithographie

Die derzeitigen Verfahren der Fotolithografie verwenden Licht im sichtbaren Spektrum, das aus Wellenlängen zwischen etwa 500 und 700 nm besteht. Dagegen wird bei der Extrem-Ultraviolett-Lithografie (EUV) ultraviolettes Licht verwendet, das bei einer viel engeren Wellenlänge von 13,5 nm arbeitet. Dies ermöglicht es der EUV-Lithografie, viel kleinere Designs auf Siliziumoberflächen zu gravieren.

Die Erzeugung von EUV-Licht in der für die Lithografie erforderlichen Intensität ist jedoch eine äußerst anspruchsvolle Aufgabe. Die Lichtquelle ist ein winziges geschmolzenes Zinntröpfchen, das kleiner ist als der Durchmesser eines menschlichen Haares. Dann wird ein Laserpuls auf das Zinntröpfchen geschossen, und zwar mit einer Genauigkeit von wenigen Mikrometern. Dieses Tröpfchen verwandelt sich in ein Plasma, das EUV-Licht aussendet.

Vier Spiegel formen das Licht in eine Spaltform, die von einer reflektierenden Maske abprallt, die die Diagramme für die Chipdesigns enthält. Anschließend wird dieses Bild mit weiteren Spiegeln auf den Siliziumwafer zurückreflektiert, wobei Chipdesigns in die Oberfläche eingraviert werden. Es ist ein komplizierter Prozess, aber Sie können sich ansehen was Intel hier tut.

Photonik

Statt neue Wege zur Entwicklung kleinerer Chips zu finden, versucht die Photonik, die Rechenleistung zu verbessern, indem sie das Signal von Elektronen in Lichtphotonen umwandelt, so dass die Signale mit Lichtgeschwindigkeit übertragen werden können. Das photonische Rechnen könnte theoretisch die Rechengeschwindigkeit von Gigabit pro Sekunde auf Terabit pro Sekunde erhöhen.

Da außerdem die Daten Da die Datenübertragung bereits in optischen Formaten (d. h. über Glasfaserkabel) erfolgt, müssten diese Informationen nicht in elektrische Signale umgewandelt und verarbeitet werden. Alles in allem könnte die optische Datenverarbeitung die Latenzzeiten auf eine Billiardstel Sekunde reduzieren.

Zwar mag es noch eine Weile dauern, bis eine vollwertige optische Datenverarbeitung möglich ist, aber optische Systeme und Photonik sorgen bereits für verbesserte Systemprozesse. Zum Beispiel kann der Intel® Silicon Photonics 800G DR* OSFP Optical Transceiver, und kann ultraschnelle Konnektivität bieten und könnte leistungsstarke Anwendungen bei der Aufrüstung der Rechenzentrumstechnologie haben.

Quanten-Computing

Die vielleicht exotischste Computerlösung der nächsten Generation ist das Quantencomputing. Die derzeitige Datenverarbeitung erfolgt im Binärformat. Quantencomputer machen sich zwei sehr merkwürdige Eigenschaften subatomarer Teilchen zunutze, die Überlagerung und Verschränkung genannt werden. Diese Eigenschaften ermöglichen die Schaffung und Manipulation einer Einheit von Rechenleistung, die als Qubit bezeichnet wird.

Die klassische Datenverarbeitung arbeitet mit Bits, grundlegenden Einheiten, die Informationen in Form von Einsen und Nullen kodieren. Aufgrund der einzigartigen Eigenschaften subatomarer Teilchen können Qubits jedoch Informationen als eine Eins, eine Null, eine Eins und eine Null gleichzeitig oder jeden Wert dazwischen kodieren. Diese Variabilität eröffnet theoretisch völlig neue Horizonte für das Rechenpotenzial.

Allerdings ist die Manipulation von Qubits sehr kompliziert und erfordert streng kontrollierte Bedingungen, einschließlich extrem niedriger Temperaturen. Intel trägt dazu bei, diese Entwicklung voranzutreiben, mit Produkten wie dem Horse Ridge Cryogenic Control Chip, der einfach zu verwendende und skalierbare Qubit-Management-Systeme ermöglicht.

Wie geht es weiter mit der Datenverarbeitung?

Hardware-Alternativen sind nicht die einzigen Lösungen für den Engpass bei der Rechenleistung, es gibt auch andere Lösungen. Wenn man beispielsweise über die reine Rechenleistung hinausgeht und allgemeiner den Wert betrachtet, den die Prozessoren liefern, dann vervielfachen sich die Möglichkeiten für Effizienz. Technologien wie Edge Computing, mit denen ineffiziente Engpässe bei der Wertschöpfung wie Übertragungen und Speicherung umgangen werden, können selbst langsameren Verarbeitungstechnologien zu einem wesentlich höheren Wert verhelfen. Auf jeden Fall gibt es keine Anzeichen dafür, dass der Erfindungsreichtum, der uns so weit gebracht hat, bald nachlässt.

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