黄仁勋定律是新的摩尔定律！这就是黄教主收购Arm的原因

新智元报道

来源：wsj

编辑：雅新

【新智元导读】外媒称，摩尔定律正在放缓，黄仁勋定律（Huang's Law）是新的摩尔定律，这也是英伟达收购Arm的原因。「2020创新之源大会将于9月22日在中关村软件园召开，详细信息见文末海报，欢迎报名！」

在现代计算的开元时代，摩尔定律占据了上风。

华尔街日报报道称，摩尔定律正在放缓，但有一项新定律，可能对计算下半个世纪同样重要。

「我们用英伟达的 CEO 的名字（Jensen Huang）将其命名为黄仁勋定律（Huang‘s Law），该定律是新的摩尔定律。」

摩尔定律已结束！新摩尔定律：黄仁勋定律

报道指出，摩尔定律实际上是英特尔联合创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）的预测，而不是任何形式的物理定律。

摩尔定律认为一个集成电路中可容纳的晶体管数量每隔18至24个月就会增加一倍，性能也将提升一倍。这意味着这些芯片及计算机的性能在大致相同的时间上大幅提高，这成为了行业的核心。

随着新工艺节点的不断推出，晶体管中原子的数量已经越来越少，种种物理极限制约着摩尔定律的进一步发展。甚至有人认为摩尔定律已经结束了。

黄仁勋定律（Huang‘s Law）将会成为计算下半个世纪的新摩尔定律吗？

华尔街日报文章将黄仁勋定律描述为人工智能芯片的性能每两年的可提高一倍多，增长可以归因于硬件和软件的升级。

英伟达首席科学家兼高级研究副总裁 Bill Dally 表示，从2012年11月到今年5月，英伟达的芯片性能在人工智能计算方面提升了317倍。换句话说，目前英伟达人工智能芯片的增长速度保持在每年增长一倍多的水平上。

黄教主曾表示，「由于图形处理器的出现，摩尔定律已经站不住脚了，代之以一个新的超强定律。」

去年，黄仁勋在CES 2019展会上表示，「摩尔定律过去是每5年增长10倍，每10年增长100倍。而如今，摩尔定律每年只能增长几个百分点，每10年可能只有2倍。因此，摩尔定律结束了。」

他反复强调由于技术的飞速发展，图形处理器（GPU）已经有它自己的定律。当然，他没有为这个定律命名，就像戈登·摩尔当年也没有说他的理论叫「摩尔定律」。

英伟达收购Arm，打造AI超级巨舰

对软银来说，Arm 或许只是一笔增值空间不大的投资资产。但对于英伟达来说，Arm 的战略价值远远不止400亿美元。

目前全球95%以上的智能手机用的都是Arm架构的芯片，无论是苹果还是高通，或是三星、华为、联发科，可见Arm的重要地位不言而喻。

英伟达完成Arm收购，也就掌握了全球智能手机芯片的地基。

英伟达的专长是图形处理单元（GPU），当有许多独立任务要同时完成时，它们可以高效地运行。

然而，英特尔专门研究的中央处理器（CPU）在同时处理任务时的效率要低得多，但在快速执行单个串行任务方面要好一些。

英特尔是摩尔定律的主要推动力，但它并非是唯一。要想摩尔定律永不失效，需要全球数百家公司投入成千上万的工程师和数十亿美元的资金。

同样，英伟达也并不是唯一一家推动黄仁勋定律的公司。实际上，在某些应用中，英伟达自家的AI处理器可能会失去魅力。

Arm是持续提高AI芯片性能的一家公司。所以这可能是英伟达收购Arm的主要原因，无论是优化功耗还是并行处理，这是英伟达未来继续发展人工智能芯片的必由之路。

黄氏定律将渗透自动驾驶，收购Arm让英伟达在自动驾驶领域如虎添翼

英伟达目前正在将游戏组件的使用扩展到新的领域，比如数据中心的人工智能处理和自动驾驶汽车。

或许英伟达可能会把 Arm 的CPU IP看作是实现其数据中心愿景的缺失部分。英伟达过去一直在数据中心进行布局，而数据中心都是以X86 CPU为主，收购Arm能帮助英伟达实现对数据中心的完全掌控。

除了实现数据中心愿景之外，英伟达对自动驾驶业务寄予了厚望。

同时黄仁勋定律（Huang‘s Law）将影响着未来自动驾驶领域。随着汽车智能化的发展，实现自动化驾驶则需要更多的计算能力。

Arm早已将研究指向了自动化驾驶领域。它通过提供节能技术来获得市场份额，大多数开发汽车芯片的公司已经获得了Arm处理器技术的许可权。

去年，英伟达推出的自动驾驶芯片Orin，其中就集成了12个Arm的CPU。而收购 Arm 可以增强英伟达在自动驾驶领域的筹码。

换而言之，在未来许多芯片领域，例如自动驾驶很多芯片公司难以与之抗衡。

一家自动卡车初创公司TuSimple的联合创始人兼首席技术官Xiaodi Hou表示，「TuSimple见证了英伟达驱动系统的性能每年都在翻倍。」

在华尔街日报的文章中，专家们一致认为，黄仁勋定律正在以惊人的速度发展。但是，其确切的速度很难确定。

黄仁勋定律的一个警告是，它描述的AI处理能力并不能在每种应用程序中使用。

TuSimple的Hou先生说，即使是在以AI为中心的任务中，如自动驾驶，系统运行的多数代码都需要CPU。英伟达的Dally博士也同样承认了这个问题。

文章指出，像摩尔定律一样，黄仁勋定律也可能会失效。

Arm机器学习小组产品营销副总裁Steve Roddy表示，「这可能在十年之内发生，但可以在相对较短的时间内实现很多应用，从无人驾驶汽车到工厂和家庭环境感知」。

参考链接：

https://www.wsj.com/articles/huangs-law-is-the-new-moores-law-and-explains-why-nvidia-wants-arm-11600488001