超越摩爾定律，步入黃氏定律

圖形處理器正處於讓摩爾定律相形見絀的超高速發展道路之上。英偉達（Nvidia）的黃仁勛（Jensen Huang）如是說到。

上周，生氣勃勃的黃仁勛出現在美國加州聖何塞舉辦的2018GPU技術大會（GTC）上，他出席了多個活動並做了一場主題演講，不斷地重複這麼一個觀點：由於技術的飛速進步，圖形處理單元（GPU）有其自己的發展定律。

「新的定律正在形成，」他說，「一個超高速發展的定律。」

作為英偉達的CEO，黃仁勛並沒有稱其為「黃氏定律」。我猜他會留給其他人來命名這個定律。畢竟當今著名的「摩爾定律」的名字並不是戈登·摩爾（Gordon Moore）自己命名的。（摩爾定律——摩爾自己稱之為一個現象——指的是單位集成電路可容納的元件數量會周

期性翻倍，也就是說同樣算力下成本能大幅減少。）

但黃仁勛確信，參加GTC的所有人都會記住這一條。

GPU技術的發展到底有多快？在黃仁勛的主題演講中，他指出現如今英偉達的GPU比五年前快了25倍。如果遵循摩爾定律給出的發展速度，黃仁勛說，它們只能快10倍。

黃仁勛其後給出了衡量GPU算力發展速度的另一個標準：訓練AlexNet需要的時間。AlexNet是一個訓練150萬張圖像的神經網路。他說，五年前採用兩片英偉達GTX 580完成訓練過程需要六天時間，而採用英偉達的最新硬體產品DGX-2則只需要18分鐘——快了500倍。

黃仁勛丟出了各種各樣的數字，似乎他還在確定哪個才是他要討論的算力增長倍數。但是黃仁勛清楚GPU需要其獨有的發展定律的原因——GPU的發展得益於多個方面的同時進步：架構、互聯能力、存儲技術、演算法等等。

「技術革新並不只在於晶元上，」他說，「而在於整個體系上。」

英偉達高級工程師傑西·克萊頓（Jesse Clayton）在另一場分會中指出，GPU的發展速度比CPU更快的另一個原因在於，GPU依賴平行架構。

關於作者

特克拉·S·佩里（Tekla S. Perry）是常駐美國加州帕羅奧圖市的高級編輯，她報道造就矽谷傳奇的人、公司和技術超過30年。佩里在20世紀80年代初開始在IEEE Spectrum紐約辦公室報道加州科技公司，其後於1986年搬到灣區（Bay Area）開始全職工作。她熟稔技術

發展史，包括早期電子遊戲、個人電腦產業的發展、Xerox PARC的興衰與如今矽谷中驚人的創業熱潮。她深入採訪過許多科技先驅，包括戈登·摩爾（Gordon Moore）, 安迪·葛洛夫（Andy Grove）, 羅伯特·諾伊斯（Robert Noyce）, 戴維·帕卡德（David Packard）

,歐文·雅各布（ Irwin Jacobs）, 安德魯·維特比（Andrew Viterbi），吉姆·克拉克（Jim Clark），瑞·杜比（Ray Dolby），亞倫·凱（Alan Kay），亞當·奧斯本（Adam Osborne），吉恩·阿姆達爾（Gene Amdhal），加里·基爾代爾（Gary Kildall），戈登·

貝爾（Gordon Bell），史蒂夫·沃茲尼亞克（Steve Wozniak），瑪麗莎·梅耶爾（Marissa Mayer），埃隆·馬斯克（Elon Musk）與諾蘭·布希內爾（Nolan Bushnell）。

除了在紙質刊物與她的博客「矽谷觀察（View From the Valley）」中報道矽谷與初創公司，佩里還追蹤報道全球消費電子技術趨勢。她擁有密歇根州立大學的新聞學學士學位，並且是一名IEEE會員。

（翻譯：常灝傑；審校：戴晨）

文章來源：https://spectrum.ieee.org/view-from-the-valley/computing/hardware/move-over-moores-law-make-way-for-huangs-law

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