或许以前你听过英特尔（Intel）之名，但可能不熟悉高登‧摩尔（Gordon Moore），他是英特尔的共同创办人，据报导身家高达 120 亿美元。摩尔最津津乐道的事迹，莫过于他以 1960 年代对半导体产业的观察报告，注意到晶体管密度每两年会增加一倍的发展定律与趋势，这为芯片制造商提供有所依据的发展蓝图和目标，并以“摩尔定律”闻名于世。
全世界最大独立晶圆代工厂台积电（TSMC）采用 10 奈米制程的芯片，每平方毫米塞进超过 5,200 万颗晶体管（以 2017 年 Snapdragon 835 显例）。今年许多 Android 旗舰机型采用的 Snapdragon 865 行动平台，更以 7 奈米制程的极致工艺打造，每平方毫米配备近 1 亿颗晶体管。
黄式定律：AI 芯片效能每两年增加一倍
至于以全新 5 奈米制程制造的苹果 A14 Bionic 芯片组，每平方毫米更将容纳约 1.713 亿颗晶体管，为苹果刚推出并支援最近发表的第四代 iPad Air 平板电脑使用，预计 2020 年苹果最新 5G iPhone 12 所有型号也能找到它的身影。A14 包含 118 亿颗晶体管，相对于 iPhone 11 系列的 A13 Bionic 芯片才内含 85 亿颗晶体管。或许你会觉得这有什么大不了，但芯片晶体管数量愈多，效能表现和能源效率就愈高。
台积电和三星（Samsung）是全球前两大独立晶圆代工厂，两家均祭出 2 奈米制程的最新技术发展蓝图。但当进入摩尔定律终结的时代会发生什么事？ 《华尔街日报》（Wall Street Journal）的 Christopher Mims 有答案：“黄氏定律”（Huang’s Law）。
Mims 以辉达（Nvidia）首席执行官暨共同创办人黄仁勋（Jensen Huang）的姓氏为题发表看法。黄氏定律指出，支援 AI 人工智能的芯片效能会每两年增加一倍；效能提升可归功于软硬件随着时间推移的改进。Nvidia 首席科学家暨研究资深副总裁 Bill Dally 指出，从 2012 年 11 月到 2020 年 5 月，某些 Nvidia AI 芯片的效能提高了 317 倍。这比摩尔提出的“定律”要好。自驾卡车新创公司图森未来（TuSimple）表示，他们采用 Nvidia AI 芯片的系统，效能每年都增加一倍。
黄氏定律仍要 10 年左右才会套用
就像 Nvidia 众所周知的表现，GPU 芯片可同时处理许多任务。CPU 中央处理单元擅长快速处理单一任务。某些任务（包括 AI 相关任务）可透过 GPU 芯片以更低功耗分割并更快处理。随着 AI 从云端移转到终端装置，ARM Holdings 便成为提供必要零组件的领导者之一。这可以解释 Nvidia 为何会以 400 亿美元高价收购 ARM 的原因。
不论如何，还是有一些需要注意的地方。首先，GPU 的处理能力并非适用所有情况。图森未来共同创办人暨技术长侯晓迪指出，即使自驾卡车这类极度依赖 AI 的企业，大多数系统程式码也需要用到 CPU。且黄氏定律最终也会像摩尔定律会有不再可行的一天。
然而就目前来说，想用到黄氏定律仍要约 10 年才行，且不会像摩尔定律那么广泛使用。到芯片制造商可能需取代摩尔定律，并希望开发出功能更全面的产品时，恐怕还有很长的路要走。尽管如此，Nvidia 不惜斥资 400 亿美元高价收购 ARM，想必有非常充分的理由才会这么做。
The next “Moore’s Law" could explain why NVIDIA wants ARM Holdings so badly
（首图来源：Nvidia）
