或許以前你聽過英特爾（Intel）之名，但可能不熟悉高登‧摩爾（Gordon Moore），他是英特爾的共同創辦人，據報導身家高達 120 億美元。摩爾最津津樂道的事蹟，莫過於他以 1960 年代對半導體產業的觀察報告，注意到電晶體密度每兩年會增加一倍的發展定律與趨勢，這為晶片製造商提供有所依據的發展藍圖和目標，並以「摩爾定律」聞名於世。
全世界最大獨立晶圓代工廠台積電（TSMC）採用 10 奈米製程的晶片，每平方公釐塞進超過 5,200 萬顆電晶體（以 2017 年 Snapdragon 835 顯例）。今年許多 Android 旗艦機型採用的 Snapdragon 865 行動平台，更以 7 奈米製程的極致工藝打造，每平方公釐配備近 1 億顆電晶體。
黃式定律：AI 晶片效能每兩年增加一倍
至於以全新 5 奈米製程製造的蘋果 A14 Bionic 晶片組，每平方公釐更將容納約 1.713 億顆電晶體，為蘋果剛推出並支援最近發表的第四代 iPad Air 平板電腦使用，預計 2020 年蘋果最新 5G iPhone 12 所有型號也能找到它的身影。A14 包含 118 億顆電晶體，相對於 iPhone 11 系列的 A13 Bionic 晶片才內含 85 億顆電晶體。或許你會覺得這有什麼大不了，但晶片電晶體數量愈多，效能表現和能源效率就愈高。
台積電和三星（Samsung）是全球前兩大獨立晶圓代工廠，兩家均祭出 2 奈米製程的最新技術發展藍圖。但當進入摩爾定律終結的時代會發生什麼事？ 《華爾街日報》（Wall Street Journal）的 Christopher Mims 有答案：「黃氏定律」（Huang’s Law）。
Mims 以輝達（Nvidia）執行長暨共同創辦人黃仁勳（Jensen Huang）的姓氏為題發表看法。黃氏定律指出，支援 AI 人工智慧的晶片效能會每兩年增加一倍；效能提升可歸功於軟硬體隨著時間推移的改進。Nvidia 首席科學家暨研究資深副總裁 Bill Dally 指出，從 2012 年 11 月到 2020 年 5 月，某些 Nvidia AI 晶片的效能提高了 317 倍。這比摩爾提出的「定律」要好。自駕卡車新創公司圖森未來（TuSimple）表示，他們採用 Nvidia AI 晶片的系統，效能每年都增加一倍。
黃氏定律仍要 10 年左右才會套用
就像 Nvidia 眾所周知的表現，GPU 晶片可同時處理許多任務。CPU 中央處理單元擅長快速處理單一任務。某些任務（包括 AI 相關任務）可透過 GPU 晶片以更低功耗分割並更快處理。隨著 AI 從雲端移轉到終端裝置，ARM Holdings 便成為提供必要零組件的領導者之一。這可以解釋 Nvidia 為何會以 400 億美元高價收購 ARM 的原因。
不論如何，還是有一些需要注意的地方。首先，GPU 的處理能力並非適用所有情況。圖森未來共同創辦人暨技術長侯曉迪指出，即使自駕卡車這類極度依賴 AI 的企業，大多數系統程式碼也需要用到 CPU。且黃氏定律最終也會像摩爾定律會有不再可行的一天。
然而就目前來說，想用到黃氏定律仍要約 10 年才行，且不會像摩爾定律那麼廣泛使用。到晶片製造商可能需取代摩爾定律，並希望開發出功能更全面的產品時，恐怕還有很長的路要走。儘管如此，Nvidia 不惜斥資 400 億美元高價收購 ARM，想必有非常充分的理由才會這麼做。
The next “Moore’s Law" could explain why NVIDIA wants ARM Holdings so badly
（首圖來源：Nvidia）
