在英特爾創始人戈登摩爾提出的摩爾定律中，每隔18個月集成電路上可容納的集體管數目就會增加一倍，同時處理器的計算能力也會指數式增長。盡管我們都說摩爾定律已死，但這更多是針對最后一句話，也就是性能的增長趨勢，因為現在的性能增長瓶頸已經不再局限于CPU處理器，還有存儲、軟件等多方面因素。

即便如此，晶體管數量的增加趨勢其實仍有一定的參考價值，雖然各大廠商也不能完全遵循這一趨勢，但基本也不會偏離太遠。國外分析師David Schor為此做了一個摩爾定律追蹤圖，直白地顯示各大廠商的芯片產品與摩爾定律存在多少偏差。

老牌廠商的跌宕起伏

最初摩爾定律的提出，就是對CPU性能的提升做一個參照，所以我們先來看看英特爾和AMD兩家x86巨頭是否好好遵循摩爾定律。

英特爾、Xilinx/AMD產品晶體管數量趨勢 / David Schor

從上圖中可以看出，近年來兩家的CPU、GPU產品基本都位于摩爾定律的晶體管數目之下，只有少數數據中心級別的GPU能夠達標，比如英特爾的Xe HPC架構GPUPonto Vecchio、AMD的CDNA2 .0架構GPU Aldebaran，這些GPU產品要么用了MCM結構要么用了Chiplet設計，所以在晶體管數量上占據一定優勢很正常。

至于圖中那些高于摩爾定律的點，絕大多數并不是CPU、GPU芯片，而是Altera/英特爾和Xilinx/AMD的FPGA。對于追求最大化邏輯單元數的FPGA來說，超過摩爾定律可以說是必經之路，哪怕是這幾年工藝發展變慢的情況下，英特爾的Stratix 10系列和Xilinx的Versal系列FPGA，也憑借著率先使用異構與Chiplet保持著較高的晶體管數目。

ARM的崛起

2010年之后，智能手機開始普及，也象征著ARM的崛起。以高通和蘋果為首的一眾手機/手機芯片廠商，開始追求如何在手機芯片極小的面積上，做到盡可能多的晶體管數量。這些手機處理器之間的競爭也在推動臺積電等代工廠之間開始對先進工藝的瘋狂追求，當然了手機SoC在這上面追求的表面上是高性能，其實還是高能效，至于朝摩爾定律曲線看齊，完全不是他們的目標。

從上圖可以看出，無論是蘋果、華為，還是高通，他們設計的ARM手機SoC都沒有超過這條摩爾定律曲線。畢竟手機作為消費產品，處理器并不能占據全部的賣點，在面積、功耗、成本等各方面考量之下，手機SoC設計廠商都沒有選擇狂堆晶體管的方案。哪怕是蘋果的A系列處理器，也只有對面積要求不高的A8X、A12X這樣的平板SoC略微靠近了摩爾定律曲線。

但手機SoC從來都不是ARM追求晶體管數量的終點，這個任務將由數據中心的Arm處理器來完成。在上圖的曲線中，有一些代表ARM處理器的點已經基本與摩爾定律曲線重合了，甚至還有超過的。

我們先來看下這幾個與曲線重合的點，它們分別是高通的Centriq，亞馬遜的Graviton 2/3、華為的鯤鵬920和阿里巴巴的倚天710，這些無一例外都是用于數據中心的ARM處理器。在數據中心這種場景下，無論是哪家廠商追求的都是最高的性能，所以如此多的晶體管數量也見怪不怪了。至于那個唯一超過的點則是蘋果的M1 Ultra，其面積也達到了860mm2，M1的八倍之多。蘋果在這顆龐大的芯片上塞入了1140億個晶體管，完全超出了同期的競爭對手。

其他值得一提的廠商

對于一些剛成立不久的公司來說，他們的目標不是為了追求更高的晶體管密度。但對于一些AI/ML芯片初創公司，或者像上面提到的ARM芯片一樣牽扯到數據中心，這些芯片的晶體管數目也少不了。在上圖中，近年來接近摩爾定律曲線的也有不少，比如阿里巴巴的自研架構AI推理芯片含光800、Graphcore的WoW 3D封裝IPU芯片Colossus MK2、Esperanto的千核RISC-V AI芯片ET-SoC-1，還有特斯拉為其Dojo超算打造的AI芯片D1。

你可能在看圖時已經注意到了遠在摩爾定律曲線之上的那兩個點，是誰擁有如此可怕的設計實力，晶體管數目甚至超過了2030年的摩爾定律曲線呢？答案自然就是最大芯片尺寸的紀錄保持者，堅持Wafer-Scale的Cerebras。Cerebras在去年發布的Wafer Scale Engine 2面積達到了46225mm2，近乎M1 Ultra芯片的54倍，接近一個12英寸晶圓的大小。別看Cerebras的第二點與第一個點的Wafer Scale Engine一代沒差多少，這只是因為這個圖的規模放不下了，因為Wafer Scale Engine 2的晶體管數量已經達到了可怕的26000億。

最后我們放出這張完整的圖，在這幾十多年晶體管數目激增的局勢下，其實真正突破摩爾定律還是一件難事，這也是我們不斷重復摩爾定律已死的原因。但我們看到新的設計思路也在涌現，無論是堆小芯片的Chiplet，還是單個大裸片的Wafer-Scale，未來這樣的創新會持續爆發，但先行的肯定是數據中心這樣的HPC領域。