Производительность смартфонов продолжает расти, но актуален ли закон Мура?
Немногим известен закон Мура. Это опытное наблюдение Гордона Мура (один из основателей Intel), согласно которому количество транзисторов на кристалле интегральной схемы удваивается каждые 24 месяца. Другими словами, производительность компьютеров каждые два года по закону Мура должна увеличиваться в два раза. Но при этом в 2007 году Мур заявил, что его закон скоро перестанет действовать из-за "атомарной природы вещества и ограничения скорости света". Однако нас все же интересует, актуален ли закон Мура для мобильных устройств?
Наши коллеги из androidauthority опирались на изначальный закон Мура от 1965 года, согласно которому производительность компьютеров удваивается каждый год. Это не совсем корректная оценка, поэтому мы будем отталкиваться от закона Мура 1975 года.
Если сравнить Galaxy S5 и S7, разница между девайсами составляет два года, а производительность увеличилась ровно в 2 раза. Между S6 и S8 также два года разницы, производительность увеличилась почти в 2 раза. Другими словами, закон Мура работает.
Так выглядит график увеличения производительности Galaxy S5, S6, S7 и S8 (результаты получены с помощью Geekbench):
Теперь давайте поймем, как работают процессоры. Начать стоит с того, что не все зависит от тактовой частоты. Тактовая частота указывает лишь на то, как быстро процессор способен обработать каждую инструкцию, а "ГГц" - единица измерения скорости обработки (1 цикл в секунду равен 1 Герцу). Таким образом, процессор с тактовой частотой 2 ГГц способен производить 2 млрд циклов в секунду.
Можно также использовать параллелизм на уровне команд (ILP), что позволит распараллелить обработку команд. Это приведет к повышению тактовой частоты процессора. При этом стоит понимать, что некоторые инструкции нужно обрабатывать только последовательно.
Теперь рассмотрим то, о чем говорил Мур - транзисторы кристалла. Процессор состоит из транзисторов. Чем их больше, тем лучше. Вы наверняка замечали фразы "10-нм техпроцесс", "10 nm", "10 нм". Цифра "10" - это размер одного транзистора в нанометрах. Транзисторы имеют два состояния (0 и 1), при которых способны блокировать и пропускать ток, речь идет о двоичной системе. И чем они меньше, тем больше транзисторов можно разместить на кристалле.
Snapdragon 835 с 10-нм техпроцессом вместил в себя 3 миллиарда транзисторов. Мозг человека имеет 100 млрд нейронов, а людей на планете 7,4 млрд. Samsung и TSMC в настоящее время работают над чипами с 7-нм техпроцессом, при этом TSMC уже ведет разработку 5- и 3-нм процессоров. При достижении нижнего порога и перехода к другим единицам станет актуальной фраза Мура об ограничениях в природе, и тогда рост производительности будет не таким большим, как сейчас.
Возможно, в будущем человечество уйдет от транзисторов к чему-то более эффективному, но это уже совершенно иные технологии.
Приведем еще один пример. iPhone 5S, оснащенный процессором Apple A7, имеет всего 1 млрд транзисторов, а это, к слову, одна треть от числа транзисторов в Snapdragon 835. В iPhone 6 число транзисторов увеличилось вдвое, хотя на практике производительность увеличилась лишь на 10-20 процентов. Поэтому увеличение числа транзисторов напрямую не влияет на увеличение производительности смартфона, так как компании могут использовать увеличение числа транзисторов для других целей, которые напрямую не влияют на производительность. В настоящее время процессорами с наибольшим числом транзисторов являются Apple A11 (4,3 млрд транзисторов) и Kirin 970 (5,5 млрд транзисторов).
Стоит упомянуть и о законе масштабирования Деннарда: "Чем меньше транзистор по размеру, тем быстрее он может переключаться; чем быстрее транзистор может переключаться, тем быстрее работает процессор". К тому же закон также гласит о том, что уменьшая размер транзистора, мы не уменьшаем его тепловыделение. Поэтому увеличение числа транзисторов приводит к нагреву. Так, с 2006 года закон масштабирования перестал работать из-за высокого нагрева процессоров, это ограничение нельзя обойти из-за отсутствия эффективных систем охлаждения, поэтому производители все чаще делают ставку на количество ядер.
Android Intel IPhone Samsung TSMC
