戈登•摩爾剛剛去世，業界關于摩爾定律未來如何演進的分析再次多了起來。當前主流觀點集中在“延續摩爾More Moore”、“超越摩爾More than Moore”與擴充摩爾(Beyond Moore) 三個分支路徑之上，即通過芯片的架構創新、異構集成或者新材料的引用，實現更高的芯片性能與更低的成本。

　　然而，值得注意的是，性能與成本并非集成電路技術發展的全部，功耗的降低同樣極其重要。實際上，數十年以來指導芯片工藝技術演進的，除摩爾定律之外，還有一條“登納德縮放比例定律”(Dennard Scaling)，由IBM托馬斯•沃森研究中心科學家羅伯特•登納德于1974年提出。該定律指出，每平方毫米硅的功耗幾乎是恒定的，隨著晶體管密度的增加，每個晶體管的功耗會下降。根據登納德縮放比例定律，隨著芯片尺寸的縮小，所需的電壓和電流會下降，芯片產生的功耗也會降低。

　　不過，登納德定律從2007年就開始顯著放緩，到2012年左右已接近失效。因為隨著工藝線寬越來越接近物理極限，高制程的芯片，意味著晶體管中關鍵部件柵極的長度越來越小，越小的晶體管會使得晶體管漏電現象越嚴重，使得芯片在往更小工藝制作時，功耗不減反增，同時帶來嚴重的散熱問題。

　　摩爾定律減速疊加登納德定律失效，使得芯片制程提升給芯片性能、節能帶來的收益持續降低。芯片能耗的提高又給進入數字時代的人們巨大挑戰。比如人們日常工作中經常用的個人電腦，處理器已經占到電腦整機耗能的30%以上。手機作為芯片使用大戶，歷來對先進工藝的需求都走在行業前沿，但隨著芯片功耗的代際收益逐漸減少，未來想通過工藝提升實現功耗大幅下降已經非常困難。

　　另一個令人警醒的案例來自于數據中心。據報道，在愛爾蘭，70座數據中心就消耗了該國14%的能源，可見處理器運算當中能源消耗量巨大。人們目前正在建設位于海底，使用海水冷卻的數據中心。隨著ChatGPT熱潮的持續，未來AI運行的算力需求將更加強烈，也將產生更加巨大的能源消耗，以至有學者預測2030年AI會消耗全球生產電力的30%～50%，用于計算和冷卻。

　　正因如此，降低處理器運行中的能耗成為集成電路行業的主攻方向之一。多年之前，記者采訪美國加州大學伯克利分校教授、FinFET技術發明人胡正明時，其便預測：“集成電路的發展路徑并不一定非要把線寬越做越小，現在存儲器已經朝三維方向發展了。當然我們希望把它做得更小，可是我們也可以采取其他方法推進集成電路技術的發展，比如減少芯片的能耗。這個方向芯片還有超過1000倍的能耗可以降低。”學術界很早已經預見到了問題所在，也有越來越多的公司與機構著手研究芯片節能的問題。

　　可是在失去工藝微縮降耗這一利器之后，人們該如何實現芯片的降耗節能呢?記者采訪了多位專家，總結起來就是需要“摳細節”了——從架構、芯片設計、軟件、功能硬件、電源管理等不同層面開展工作。這是一個系統性的工作。

　　英特爾研究院副總裁、英特爾中國研究院院長宋繼強表示：“首先，我們得有一個能夠監測處理器各項運行指標的方案。對處理器設計來講，是要增加更多可以遙測的測試點，通過系統工具更清楚地查看處理器的工作狀況，比如哪些運行比較飽滿，哪些是在空轉，數據阻塞多發生在什么地方。要做到對處理器的運行心中有數。”“在處理器設計的時候，可以更好的做好多核的協同，核與核之間的調度，包括多核之間做內存、緩存同步時，也有許多降低能耗的空間。因為除了計算之外，芯片很大部分能耗是發生在數據間的相互交換之上。如果CPU和GPU之間能夠用一個比較好的協議通道去溝通，能夠降低許多能耗。

　　除此之外，在單芯片之上的平臺間多芯片協同，系統層的節能設計，都有大量可資挖掘的要素。ADI中國區銷售副總裁趙傳禹就指出，通過創新的電源管理技術，相比傳統方式，可以幫客戶實現更好的節能方案。再比如人們正在開發類腦計算技術，通過設備仿照生物大腦的方式來傳遞及處理信息，可以實現超低能量的消耗。

　　胡正明曾經指出：“線寬的微縮總有一個極限，到了某種程度，就沒有經濟效應驅動人們把這條路徑繼續走下去。但是我們并不一定非要一條路走到黑，我們也可以轉換一個思路，同樣可能實現我們想要達到的目的。”摩爾定律的演進正是如此，工藝線寬并非人們的終極追求，轉換一個思路同樣也可推進集成電路技術的發展。