[📪정보] 무어의 법칙의 한계성을 극복하고 늘릴수 있는 9가지 방법.

[익명(222.102)]

(관련 자료와 글 등을 인용했음)

우선 '무어의 법칙' 에 대해서 간단히 설명할 필요가 있습니다.

-인텔의 공동창립자 '고든 무어'가 주장한 이론으로,

반도체의 집적회로* 성능이 2년마다 2배로 증가한다는 이론입니다. 좀 더 접근하자면, 컴퓨터, 스마트폰 등등 반도체가 들어가는 IT기기들의 성능은 일정 시간동안 기하급수적으로 증가한다고 말할 수 있습니다.

(*집적회로란?:반도체에 들어가는 전자회로의 집합을 말한다고 할 수 있습니다. 집적회로는 각각의 트랜지스터 칩을 이용해서 회로로 만들때보다 훨씬 작게 만들 수 있으며, 손톱 크기의 수십억개의 트랜지스터가 들어가거나 그 외 전자부품이 들어갈 수 있도록 더욱 조밀하게 만들 수 있고, 기술이 발전할수록 점점 더 세밀해집니다. 2008년에 100나노미터를 돌파했고, 지금은 수 나노미터 공정으로 작아졌습니다.)

한계에 도달했는가?

-거의 그렇다고 볼 수 있습니다. 더이상 작게 만들면 물리법칙 상으로도(양자터널링,열역학2법칙) 문제가 될 수 있으며, 그 외 발열 문제로 인한 집적도 문제와, 원자재 가격 절감 불가능과 같은 경제성 문제 등등이 있습니다.

이 외에도 CPU의 집적도를 높여서 연산 속도를 높이는 방식인 멀티코어 프로세스도 이미 전에 끝나 있었고, 현재 그 기술로는 여전히 연산 속도를 그 이상으로 내기엔 무리입니다.

더 작게 만들어볼려고 해도 물리법칙과 다른 요인들로 인해 유지가 힘든 상황입니다.

대안책은?

-아직 많이 남아있습니다. 위에 설명해드린 한계성은, 트랜지스터의 크기를 작게 만들어서 성능을 높이는 방법에 대한 것밖에 없습니다.

아직 대책은 많이 남아 있으며, 다른 공학자들이 메뉴얼대로 해결하면 될 문제인거 같습니다.

1.GPCPU 코어 추가 장착

-현재 슈퍼컴퓨터도 이런식으로 성능을 증가시키고 있습니다.

2.반강자성체(antiferromagnetism)를 활용한 용량 증가

(사진으로 대체)

3.CPU,GPU 추가 장착(병렬연산)

-가정용 컴퓨터를 서버화 시키는 방식이며, CPU와 GPU를 여러개 박아넣는 식으로 해결하는 방식입니다. 물리법칙을 위배하지 않으며, 최적화,냉각,소음 문제만 잘 해결되면 성능제한 없이 잘 쓸 수 있습니다. 그러면 슈퍼컴 크기와 수준의 본체를 중심으로 해서 연산량을 배분받아서 쓸 수 있습니다. 물론, 지금도 가정용 컴퓨터 본체 1대가 20년전 슈퍼컴퓨터 수준이고, 그것보다 더 발전한 근미래에서는 슈퍼컴 능가 성능+엄청난 용량/연산량을 기반으로 한 거대 본체라면 연산량은 감히 상상도 할 수 없을것입니다.

4.양자컴퓨터(클라우드 컴퓨팅)

-양자컴퓨터의 엄청난 연산력을 그대로 클라우드 기술로 원격으로 받는 기술입니다. 중앙 서버에 있는 양자컴퓨터+슈퍼컴퓨터의 엄청난 연산력으로 IT기기에 더이상 연산장치(CPU)를 달 필요가 없고, 그대로 IT기기 용량 향상으로 이어질 것입니다.

5.신소재 이용

-후보 물질로는 산화갈륨,텔루륨 등등 있으며 그래핀, 탄소나노튜브와 같은 탄소 기반 반도체도 연구중에 있습니다.

6.3차원 적충

-지금의 반도체 트랜지스터 공정이 2차원이였다면, 3차원 적충은 그 위로 한층 한층 씩 쌓는 구조입니다. 배선을 위 아래로 단축시킬수 있으며, 보안상의 장점도 있습니다.

7.광학 컴퓨터

-기존의 전자 대신 광자를 이용하여 연산하는 방법입니다. 당연히 광속이기 때문에 속도도 빠르며, 기존의 것보다 에너지 소모, 발열도 적습니다.

8.3진법 반도체(다진법)

-2진법에서 벗어난 다진법을 이용해서 연산하는 방법이 있습니다. 절전 효과도 뛰어납니다.

9.스핀트로닉스

-대용량 저장 소자 분야에 사용되는 기술입니다. 2002년에 IBM 연구진들이 제곱 인치 당 1조 비트, 또는 편면 3.5 디스크에 1TB정도를 저장하는데 성공했습니다. 또한, 저장 밀도의 증가율이 지수적으로 증가하고 있다는걸 고려해볼때, 무어의 법칙에 큰 도움을 줄 수 있으며, 정보 저장의 면 밀도의 배 증가 주기는 12달로 매우 짧습니다. 따라서 응용을 할때 반도체의 개발을 요구하는 스핀에 기초한 트랜지스터를 포함할 수 있습니다.

이처럼 아직 대안책은 많이 남아 있습니다.

IT기술/인공지능 발전에 대해서 뭐 겨울이라느니, 한계점이 왔다느니 이런 개소리 할거면 이 글부터 보고 말하시길 바랍니다.

- dc official App

[해당 댓글은 삭제되었습니다.]

해당 댓글은 삭제되었습니다.

[익명(222.102)]

그건 아는데 워낙 무어의 법칙으로 ㅈㄹ하는 넘들이 많아서...;;;; - dc App

[익명(1.239)]

소프트웨어의 발전은 하드웨어 발전의 뒷받침 없이는 금방 한계에 봉착한다. 지금도 인공지능 알고리즘을 돌리는데 필요한 하드웨어 수요에 공급이 못따라가고 있는 수준이구만 연산능력 향상이 큰 의미 없다고? 연산능력 향상 만으로도 10~20년 터울로 현재는 거대기업만 돌리는 최첨단 인공지능을 개인용 컴퓨터로 돌릴 수 있게 되는데?

[익명(220.74)]

깨진거맞는데 ㅂㅅ인가 - dc App

[익명(222.102)]

그건 트랜지스터의 크기 단축에 의한거고, 무어의 법칙 깨져도 다른 방법이 있다고 9가지 설명해줘도 끝까지 않읽었는지 깨졌다고 하네 - dc App

[익명(175.223)]

메모리도 cpu도 최근에 2배로 증가한적이 없는데

[익명(222.102)]

양자 터널링 현상 때문에 더 작게 만들수가 없어서 그렇지. 7나노 공정이 한계인데 이제 다른 방법이라도 찾아야지. - dc App

[익명(175.223)]

깨진거 맞음

[익명(222.102)]

그럼 아까 제시한 방법 찾아서 연구하고 성능을 증가시켜야지. - dc App

[익명(175.223)]

그때가서 부활하는거지 지금은 깨졌고

[익명(222.102)]

대책이 있다는건 인정하는거네. - dc App

[ㅇ ㅇ(211.212)]

휴대폰ap들 보면 매년 성능향상중

[익명(175.223)]

휴대폰ap도 2배씩 향상안함 깨졌음

[익명(119.67)]

팩트 추

[익명(119.207)]

다른 방법이 있으면 뭐하냐 도입이 안되는데

[익명(222.102)]

몆개는 실행중임. - dc App

[익명(39.7)]

1 3은 현재도 때려박으면 되는거라 일절 상관없고 4 7은 10년안에 볼일 전혀 없고 2 8 9는 한참 연구중이라 최소 3~4년은 걸릴텐데 지금도 기존과 동일한 방식으로 성능 올리기 급급한데 성능을 2배로 올린다고? 무어의 법칙은 깨진게 맞다 ㅋㅋ

[익명(222.102)]

5 6은 없네 - dc App

[익명(39.7)]

아직은 과도기 오기 전이여서 기존방식으로 성능 올리는거고 니가말한 연구가 상용화될 수준이 된다면 또 올라가겠지

[익명(222.102)]

지금이 과도기인데? 더이상 7나노 공정 이하로 내려가기가 힘들이서 인텔이나 라이젠도 지금 대가리 싸매는 중임. - dc App

[익명(222.102)]

그리고 9번의 스핀트로닉스는 응용된지 한참됨. 저장 소자 분야에 사용된다고 했잖음. - dc App

[익명(222.102)]

따라서 20년대에 가능한게 1 3 5 6 8 9 밖에 없음 - dc App

[미래스타(atheist31)]

진짜 공학은 신기해

[익명(222.102)]

ㄹㅇ - dc App

[익명(175.211)]

일반인들이 사용하는 앱이나 푸로그램들은 cpu 병렬 연산을 소프트웨어적으로 구현하기 복잡함. 코어마다 계산이 끝날때 서로 싱크를 해야하는데 이게 어렵기도 하고 정확도도 낮음 대부분의 게임들 중에 다중 코어를 지원하더라도 물리 연산은 대부분 1코어에서 작업 하도록 하고있음 병렬 연산을 좀더 쉽게 이용하도록 만들어주는 프로그램들이 필요함

[익명(223.39)]

너무 뜬구름잡는 얘기네. 마치 10년전 탄소나노튜브가 세상을 정복한다 급의 얘기랑 비슷한듯. 연구실 내의 기술과 상용화된 기술 사이에는 커다란 간극이 있음

[익명(222.102)]

제발 선형충새끼 좀 나가 뒤져라..... 아까 설명한 기술중에도 실제 상용화된 기술도 몆몆 있다. 3번의 경우 이미 워크스테이션 환경에서 사용 중이고 1번의 경우에도 마찬가지다. 그리고 탄소나노튜브 상용화 한다고 난리친지 아직 10년도 안됬다... - dc App

[익명(110.8)]

너야말로 되도않는 뉴스 처보고 특슬람짓 좀 하지마. 실제 상용화된 기술 몇몇 있는데 그게 실제로 업장에 적용된거 예시 찾아서 가져와봐. 3진 반도체? 이중 웨이퍼? ㅋㅋ 그래서 현직에서 DRAM에 애플파이마냥 두개안깔고 단일공정으로 그렇게 머리싸매고 있냐? 나도 선형충 싫어하지만 지말에 반박하면 선형충으로 매도하는거 진짜 역겹네

[익명(110.8)]

저기 예시로 들었던 내용들이 틀린 건 아닌데 뜬구름잡는 얘기는 팩트지. 그따위로 사니까 특슬람들이 욕먹는거임

[익명(222.102)]

(110.8) ㅇㅇ실제로 상용화된거 가져와줄게, 1번의 경우 현 슈퍼컴퓨터 수준에서 하드웨어적 성능을 높이는 방법으로 거론되고 있고 그래서 슈퍼컴퓨터에 코어 때려박는게 그거임. 3번은 해외 PC방 컴덕이나 워크프로세서 센터에서 자주 사용하고 있는 방법이고. 5번의 경우 인텔이나 TSMC에서 주로 사용하고 지금도 꾸준히 연구하고 있는 분야임 - dc App

[익명(110.8)]

니가 말한 1번 3번 5번 지금까지 계속 20년전부터 하던거였고 그게 한계에 봉착해서 무어의 법칙이 깨졌다고 하는거임. 왜 사람들이 양자컴에 집착하겠냐? 기술을 땅이라고 한다면 그 땅에 빌딩을 한계치까지 세운 상황이라고 지금. 옆에 간판 몇개 단다고 해결할 문제가 아니고 니가 말한 1 3 5 이외에 방법으로 해결해야 하는데 이건 지금 상용화랑은 거리가 크단

[익명(222.102)]

덧붙이자면 5번에 나와있는 방법으로 신소재로 집적회로 만든것도 시장에 풀렸고, 9번의 스핀트로닉스도 저장 소자 분야에서는 골수까지 우려먹는 식으로 사용 중임. 이게 반도체 저장 용량에 응용된다면 유지시킬수 있고. 그래서 극소형 메모리칩 1개가 128gb가 하는게 그거임. - dc App

[익명(110.8)]

말인거. GPU 병렬 연산 몇년 전에는 안했었냐? 실리콘 게르마늄 트랜지스터 쓰던거 40년부터 계속 효율 올리겠다고 개발중이잖아. 결국 무어의 법칙은 깨진게 맞는 말임. 특이점에 도달하기 위한 신기술이 개발되기 전까지는

[익명(222.102)]

굳이 양자컴 말고도 위로 쌓는 방식인 기술은 삼성에서도 대가리 싸매고 있고 한 3~4년 후에나 나올거 같음. 3진법 반도체는 개발이 되었고 상용화의 문제지. - dc App

[익명(110.8)]

내가 송배선분야랑 복전으로 반도체시스템메모리하는데 나보다 똑똑한 교수들 대학원생들 조교들 전부 다 똑같은 얘기임. 실험실이랑 상용화랑은 전혀 다른 문제라고. 무어의 법칙은 깨진게 맞음

[익명(110.8)]

그래서 니 말이 뭔지는 이해했는데, 그 기술이 상용화되기 전까지는 결국 법칙이 깨진게 맞다는 말임. 이해?

[익명(222.102)]

연구진 추. 근데 본문에서도 한계는 왔다고 분명히 설명해줬고 그래서 저 9가지 대안책 설명해준게 그거임. 무어의 법칙은 깨진거 댓글에서 이미 인정한격이 되었는데 양자컴만 설명할거면 그거만 설명해야지 뭔 무어의 법칙이 끝났다는 말만 매크로처럼 계속하고있어... 한계점은 온건 맞지만 삼성이 게으름뱅이도 아니고 최소한 주식으로 돈좀 벌러면 - dc App

[익명(222.102)]

그런 분야로 연구해야 되는게 맞음. 상용화도 해야되고. 안그러면 회사 망함. - dc App

[익명(110.8)]

계속 똑같은 얘기하는 이유가 니가 쓴 글의 내용에 반박하는 내용이기 때문임. 결국 한차원 도약해야할 기술이 연구실 단계를 벗어나 가성비를 논할 수 있는 상용화의 단계에 들어서야 무어의 법칙을 유지할 수 있는데 미래에는 어떨지 몰라도 현재는 답이 없다는 얘기라는 것임.

[익명(222.102)]

그니깐 시발 언제 상용화 될지 모르는 ㅈ같은 대안책이 있다는것만 내가 설명해줬다고. 그딴것도 모르면서 오직 트랜지스터 나노공정 한계로만 따지는 새끼들이 있어서 아직 다른 방법이 있다는것만 말해줬는데 아까 말했잖어, 한계점이 온건 본문에서 말해줬다고. 시발 국어를 도데체 얼마나 좆으로 배웠으면 본문 내용 전혀 파악도 못하고 반박할려고만 하네 - dc App

[익명(222.102)]

내가 왜 선형충이라고 하는지 아냐? 항상 근거도 ㅈ도 없으면서 꽉 막힌 사고로만 반박을 하기 때문이야. 너 말도 어느정도 맞는 부분이 있지만은 본문 내용을 이해를 못해도 전혀 이해 못함. 한 부분만 보지 말고 전체를 보고 설명하든지 해라고. - dc App

[익명(110.8)]

나 수능 1등급이었는데 국평오비스무리한 소리 들으니까 기분이 묘하네. 여기 첫 댓글 읽어봐. 연구실 단계에서 상용화가 안된다는 뜬구름잡는 얘기라고 했는데 니가 선형충드립치면서 물고 늘어졌자너. 니가 언제 상용화될지 모르는 대안을 들고 제목은 무어의법칙이 깨졌다고 ㅈㄹ하는 선형충~~ 이러는게 맞다고 생각함?

[익명(110.8)]

애초에 제목을 어그로성으로 적었는지 본문에는 한계가 있다고 적었지만 그건 논외로치고 난 니가 상용화되었다는 135 기술들이 이미 예전부터 적용된 기술이었고 연구실 단계랑 상용화가 큰 간극이 있기에 일관되게 너의 제목에서 말했던 무어의 법칙이 깨진게 맞다고 얘기하고 있었음

[익명(110.8)]

그래서 계속 무어의법칙이 깨진게 맞고 너가 말한 기술은 이전부터 한계에 봉착했다고 했는데 똑같은소리만 한다니. 예시를 제대로 들어서 가지고 오던가

[익명(222.102)]

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 그건 첫 댓글에서 10년전 탄소나노튜브 반응 들어서 설명했는데 그 부분은 이미 반박한 내용이고... 니랑 나랑 댓글 쓴 부분에 대해서 얘기를 해야지 갑자기 뜬금없이 첫 댓글 얘기는 왜 꺼낸데....ㅋㅋ 근데 상용화 부분은 맞는 말임 - dc App

[익명(222.102)]

예전부터 적용된 기술이였기에 상용화 된거라고 말했지. - dc App

[익명(110.8)]

국어 드립 치기에는 너의 글 제목이랑 내용 자체가 앞뒤가 너무 안맞는다고 생각해. 뭐 싸우려고 그러는게 아니라 내가 그냥 그렇게 느꼈다는 거임

[익명(222.102)]

똑같은 소리 하는게 문제가 아니라 이미 인정한 부분을 다시 꺼내온다는 부분에서 문제가 되는거야. - dc App

[익명(110.8)]

저거 폰으로 쓴 거라 모르겠는데 저 댓글도 내가 쓴건데? 아이피가 달라져서 다른사람으로 보였나보네

[익명(110.8)]

그래뭐 주말에 키배뜨는게 정신적으로 좋은 것도 아니고 대충 너가 무슨 얘기하는지 알겠음. 주말 잘 보내라.

[익명(222.102)]

아ㅋㅋ 그럼 같은사람이라는건 알겠고, 내말은 이 대안책들 중에서 이미 상용화된걸 말해주고 있었음ㅇㅇ - dc App

[익명(110.8)]

그래 고생해라

[익명(222.102)]

[익명(211.53)]

실험실에서나 슈퍼컴에 적용될진 몰라도 상용화단계는 깨졌다고 보는게 맞지 ㅋㅋ 몇년동안은 s곡선의 완만한상태로 진입했다고 보는게 맞음

[익명(121.148)]

실리콘 반도체 한정으로 무어의 법칙 깨진겊맞음

[익명(14.42)]

깨진거맞아

[익명(222.102)]

그러니깐 한계에 봉착했고(깨진거고) 극복하기 위해 대책이 없는건 아니라고 내가 이걸 수백번은 말한거 같다. - dc App

[익명(219.100)]

그림 "무어의 법칙 깨졌다고 지랄하는 선형충들을 위한 안내서" 가 아니라 "무어의 법칙의 한계를 극복할 수 있는 여러 방법" 이라고해야 오해 소지가 없을 것 같은데, 제목만 봐서는 마치 깨지지 않은 것으로 보임

[ㅇㄷㅇ(14.5)]

나중엔 코딱지만한 로봇이 내 게이밍 노트북보다 성능 오지게 좋을 날도 오겠지