在接下来的两到三年内,我们将看到一个新的复杂的处理器,不仅我们今天常看到的通用计算(标量和矢量/图形处理),但也做了大量的矩阵和空间数据分析(如增强现实、虚拟现实、视觉反应系统,人工智能/机器学习、专业信号处理、通信、自主传感器等)。
过去，我们希望所有新一代芯片都能在设计时添加新功能。但这种方法正变得有问题。随着摩尔定律越来越接近物理可能性的边缘(从10纳米到7纳米，然后是5纳米)，完善新工艺的过程将变得越来越长，成本也越来越高。一般来说，加工改进步骤之间大约需要12个月，现在接近两年，新的加工工厂可能需要100亿美元甚至更多。
此外，专门系统的设计正在把电路“芯片”推向前所未有的尺寸，使这些芯片的产量(即，处理一个大的硅片可以得到的好芯片的数量)明显低于前几代，这有提高价格和限制供应的效果。
如何让摩尔定律的承诺继续存在
我们需要的是一种不同的方法来保持摩尔定律的承诺(即不断提高性能和功能/功能)，同时在芯片制造的物理限制内工作。毫无疑问，芯片架构将进步以减轻一些负面的物理影响(例如，FinFet晶体管几年前就做到了这一点)。但是，能够重用非常好的技术，而不必重新设计它以实现有限的或没有改进/好处的能力也同样重要。
我们对芯片性能的体验也发生了变化。在不久的过去，主要是关于CPU性能。随后出现了用于图形处理的GPU。然后是用于通信需求和视频处理的DSP。我们现在已经到了AI专用电路(tpu、Nervana、fpga)、专用视觉处理(vpu、Movidius)等进入主流设备的阶段。此外，新的非易失性内存类型(例如，3D交叉点，Optane)需要随着数据集变得越来越大的游戏。
我们曾经(现在仍然)使用多芯片模块将不同的电路连接在一个封装中，并且使用旧的基片多芯片方法(基本上是一个硅电路板)确实允许混合和匹配的能力。它被广泛应用于多cpu高性能系统中。但是它没有达到使异质芯片具有吸引力以替代其单片芯片所必需的高性能标准。从物联网(IoT)级别的更小芯片，到专业边缘服务器，再到云计算和数据中心，这些都有影响。雷竞技电脑网站
英特尔设计处理器的新策略
英特尔设计了一种新方法。被称为Foveros它允许使用不同技术“节点”和不同功能的许多不同芯片相互堆叠在一起，它们之间的通信速度非常快。它还具有足够的能量和热量传递，使产生的设备几乎与单片芯片一样有效。这类技术一直很吸引人，但直到现在，英特尔才找到一种方法，使其性能和制造成本具有竞争力。
3D堆叠技术已经在内存中使用了一段时间，但这是一个比异构系统中更简单的问题，与异构处理电路中常见的不同大小/配置/IO相比，内存具有更常规的芯片结构和更简单的通信要求。
这对英特尔乃至整个市场来说都是重要的一步。它允许英特尔使用已经被证明是可靠和强大的老技术，而这并不能真正受益于为更新的进程节点而重新设计。它允许组件重复使用，从而扩大了设计成本回收窗口，并使它们可以从已经证实的大批量生产设施中获得。
有人会说，英特尔之所以走这条路，是因为它在工艺技术方面一度两三年的优势被更灵活的竞争对手(如台积电)夺走了。当然，英特尔要解决制造过程中的问题还有很多工作要做。但许多未来芯片需要的电路并不总是适合最现代的过程(例如，用于人工智能编程的fpga、非易失性存储器、输入/输出和通信/5G)，也不适合嵌入大型单片系统芯片。能够混合和匹配来自不同流程的电路，同时保持整体性能，这是非常有利的。进一步,它减轻了负担的不得不产生一个完全的整体实现专业芯片(昂贵而冗长的上市时间),它创建一个英特尔把其他电路的能力——即使是那些可能由客户或第三方——最终的产品。
最终，我相信这一能力是英特尔取得市场优势的重要一步，其好处将在未来一到两年内显现。我也希望看到英特尔的竞争对手采用类似的方法来实现这种3D堆叠能力(就像他们过去在FinFET晶体管技术上所做的那样)，以恢复一些市场优势。但英特尔声称，他们花了10年时间来完善这项技术，所以竞争对手不太可能很快复制它。
除了给英特尔带来的好处(这应该是显著的)，我希望这项技术能给整个市场带来好处，因为它能更快地为更专业的计算工作负载带来更多异构计算能力，并降低成本特别是在一些地区，更多的有限的数量不能使大规模运行所需的全单片设计解决方案是经济的。这对每个人都有好处。毕竟，这才是摩尔定律真正的意义所在。