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主宰資訊產業的「規矩」

105/01/22 瀏覽次數 103151
在今(2015)年的4月19日,各大資訊媒體的頭條,幾乎都被「摩爾定律邁入五十周年」的相關新聞給佔據。正如目前擔任超大型積體電路研究公司(VLSI Research Inc.)總裁的丹.哈契森(Dan Hutcheson)曾說過的:摩爾定律(Moore's Law)是二十世紀所發展出的最重要經濟理論,毫無疑問的,它同時也是創新經濟學所發展出的最重要理論。因此,若要票選一條主宰資訊相關產業的「規矩」,那麼摩爾定律必定不遑多讓,是大家心目中的首選。但除了摩爾定律之外,到底還有那些引領科技發展,並創造科技奇蹟的「規矩」呢?接著就讓我們來為大家一一介紹。

計算的「摩爾定律」

1965年4月19日,在美國的《電子學》(Electronics)雜誌第114–117頁上,刊出了當時任職於快捷半導體(Fairchild Semiconductor)公司的高登.摩爾(Gordon Moore)所撰寫的一篇標題為〈Cramming More Components onto Integrated Circuits〉(在積體電路上塞更多的元件)的文章。高登.摩爾於該文中預言,在相同面積的積體電路上,電晶體和電阻的總數將每年增加一倍。但經歷10年後,積體電路上的元件密度並沒有如高登.摩爾當初所預期的那麼快速增長,於是他在1975年的IEEE國際電子元件大會(International Electron Devices Meeting, IEDM)上,發表了另一篇標題為〈Progress in Digital Integrated Electronics〉(數位積體電子的進展)的文章,依據當時的實際情況,將摩爾定律由「每年增加一倍」修改為「每兩年增加一倍」。

只不過這樣的摩爾定律,到底想表達什麼?首先從效能的角度來看,隨著製程技術的進步,積體電路上的元件密度每兩年增加一倍,所以相同面積的積體電路效能,每隔兩年也就增加一倍,平均每年的效能增幅超過40%。換句話說,如果一個應用程式的效能不夠理想,而其原因又歸因於CPU效能的話,只要等個兩年,或許就可透過積體電路製程的進步,讓應用程式的效獲得大幅的改善。再從成本的角度來看,相同面積晶圓上同樣規格的積體電路產出量,每隔兩年就可增加一倍,亦即每隔兩年成本可降低50%,平均每年成本的降幅約30%。因此在一個電子產品剛上世時,或許淨利為零,但只要經過一年製程的進步,就會產生30%的淨利,而這正是丹.哈契森稱呼摩爾定律為經濟理論的原因。

只是這樣子每兩年增加一倍的跑了50年之後,慢慢的到達了材料的極限,於是就來到了「棄硬保軟」的後摩爾定律時代(Post-Moore Era)—一個著重軟體性能及效能的世代。其實摩爾定律只是一個預估半導體技術進展的經驗法則,並非一個顛撲不碎的鐵律,它存在的最重要的意義,在於這50年間,使得積體電路製程技術,以每隔兩年推進一個世代的方式指數向前推展,積體電路產品得以持續提升效能,並降低成本。

儲存的「奎德定律」

奎德定律(Kryder's Law),常被稱之為儲存產業的摩爾定律,其主要是用來預估單位面積磁碟儲存密度的增長速率。

2005年7月25日,在美國的《科學人》(Scientific American)雜誌上,刊出了一由奇普.華爾特(Chip Walter)主筆,標題為〈Kryder's Law〉的訪稿。在文中希捷公司(Seagate Corp.)的技術長馬克.奎德(Mark Kryder),依據1990年到2005年間磁碟儲存密度增長了1000倍的現象,推估未來磁碟儲存密度,將以每18個月增加一倍的速率增長,平均每年的增幅將近60%。由於這個增長的速率比摩爾定律還來的更快,大家很快的就發現它與實際增長的現況背離。於是馬克.奎德在2009年10月出版的IEEE磁學學報《Transactions on Magnetics》上,發表了一篇標題為〈After Hard Drives—What Comes Next?〉(取代硬碟的儲存技術為何?)的修訂文章,將磁碟儲存密度增長的速率下修至每年40%,並預測到了2020年,有著兩張碟片的2.5吋硬碟儲存容量將成長到40 TB,而售價將逼近40美元。但可惜的是,截至目前為止硬碟儲存容量的增長,遠遠沒有奎德定律所預期的這麼樂觀。

造成奎德定律一而再再而三「出狀況」的原因是:資料儲存的方式在改變。因為像雲端儲存這類越來越多被人採用的共用式遠端儲存,讓過去使用率可能連20%都不到的非共用式近端儲存,提昇到了50%以上,因而造成採購需求的下滑,及儲存技術世代更迭的減緩。除此之外,在儲存成本越來越低廉的同時,過去被忽略不計的維護成本就相對的被放大,進而反應出儲存成本被過分低估的事實。不過正如摩爾定律一樣,奎德定律只是一個僅供參考的經驗法則,其存在的目的只是在回應人們對成本的期待而已。

頻寬的「尼爾森定律」

尼爾森定律(Nielsen's Law),或可稱之為網路產業的摩爾定律。但與以上兩者不同的是,尼爾森定律的誕生,主要著眼於網頁可用性(web page usability),其目的是想藉由它來推估網路頻寬的增長速率。

在1998年4月5日,網頁可用性大師賈柯柏.尼爾森(Jakob Nielsen)於其所任職的NN/g公司網站上發表了一篇標題為〈Nielsen's Law of Internet Bandwidth〉(尼爾森的網際網路頻寬定律)的文章,並在該文開宗明義處就挑明了說,這是一份針對網路的高階用戶所做出的統計分析,而結果顯示從1983年到文章發表的這段期間內,高階用戶的網路頻寬平均以每年50%的增幅成長,約略每21個月成長一倍。相較於其它每18個月就成長一倍的「類摩爾定律」,賈柯柏.尼爾森認為網路頻寬成長較為遲緩的三大主因是:電信公司的投資保守、用戶不願意花太多錢、及高階用戶群的逐漸擴大,因而稀釋掉網路頻寬增長速率。

為了因應網路頻寬緩慢的增長速率,所以賈柯柏.尼爾森強調,網頁的設計不能只考慮那些位於金字塔頂端的使用者,要透過極簡的設計法則來擁抱那些頻寬使用量落後高階用戶2 ~ 3年的普羅大眾。從可用性(usability)的角度切入,來提升網站設計的層次,讓使用者能更快速且有效地滿足其造訪網站的目的。

電能的「庫梅定律」

電力,對資訊產業而言,是個有限且不可或缺的存在。但電力的供給並非免費的,尤其對那些高度耗電的資訊服務而言,如果可以提昇電力的使用效率,就等同於撙節大量的營運成本。

在2010年3月29日,史丹佛大學教授強納森.庫梅(Jonathan Koomey)總結其過去對電腦設備電力使用的研究,在IEEE計算歷史年報《Annals of the History of Computing》上發表了一篇標題為〈Implications of Historical Trends in the Electrical Efficiency of Computing〉(計算用電效率之歷史趨勢影響)之文章,就其所分析的60年來電腦設備用電資料發現,每隔18個月,因為用電效率的提昇,相同計算量所耗用的電量會減半。而用電效率之所以會提昇,部分得歸功於摩爾定律所帶來的半導體技術進展,而部分可能就要歸功於電力轉換效率之提昇。

除此之外,強納森.庫梅還指出,目前的計算技術所耗用的電能,還遠大於理論上每次計算所可能耗用的最小電能。他引用物理學家理查德.費曼(Richard Feynman)在1985年於〈Computing Machines in the Future〉(未來的計算機器)一文中所做的分析,推估當時電腦的用電效率在理論上還可以提昇1,011倍。即使從那時起到2010年為止,用電效率已提昇了約40,000倍,但達到理論極限之前,就算是不考慮採用諸如光或量子計算這類的技術,明顯的仍有很長的一段路要走。

結語

孟子說:「不以規矩,不能成方圓。」正由於這些定律的存在,才能形塑出今日資訊產業各種方方圓圓的風貌。只是令人好奇的是,為什麼這些「規矩」都是以指數(exponential)的方式來成長呢?或許是因為指數成長的趨勢,最能反應並滿足人類的期望(expectation)。

參考資料
  1. Gordon E. Moore, “Cramming More Components onto Integrated Circuits”, Electronics, pp. 114–117, April 19, 1965.(http://www.cs.utexas.edu/~fussell/courses/cs352h/papers/moore.pdf
  2. Dan Hutcheson, Innovation Economics: Why Moore's Law is about more than semiconductors, The Chip Insider, July 23, 2009.(http://electronics.wesrch.com/wequest-EL11U2U-innovation-economics-why-moore-s-law-is-about-more-than-semiconductors
  3. Chip Walter, Kryder's Law, Scientific American, July 25, 2005.(http://www.scientificamerican.com/article/kryders-law/
  4. Jakob Nielsen, Nielsen's Law of Internet Bandwidth, April 5, 1998.(http://www.nngroup.com/articles/law-of-bandwidth/
  5. Jonathan G. Koomey, et al., Implications of Historical Trends in the Electrical Efficiency of Computing, IEEE Annals of the History of Computing, 33(3), 46–53, March 29, 2010.(http://download.intel.com/pressroom/pdf/computertrendsrelease.pdf
 
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