문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 무어의 법칙 (문단 편집) == 전망 == 2022년 기준으로 아직 [[삼성전자]]와 [[TSMC]]가 지속적으로 공정 미세화를 이루어내고 있어서 언제 무어의 법칙이 끝날지 알 수 없는 상황이다. TSMC는 이미 4nm를 양산해서 미디어텍에게 납품하고 있고 삼성은 2022년 상반기에 GAA 공정을 적용한 3nm 양산에 성공했다. 이하 2nm도 준비 중이며 [[https://quasarzone.com/bbs/qn_hardware/views/321710|심지어 2050년 '''0.1nm'''까지 개발 및 달성이 가능하다고 한다.]] [* 0.1nm면 수소 원자 크기밖에 안 된다.] 로드맵에 엄연히 0.1nm가 언급된 만큼 사실이라면 적어도 2050년까지 늦출 수 있을 것으로 보인다. 물론 실제로 가능할지는 현재로서는 알 수 없지만 기술력 발전에 따라 갈릴 것으로 보인다. [* 기존의 실리콘 대신 아예 새로운 재료를 사용하는 방법도 있다. 후보 물질로는 산화갈륨(Ga,,2,,O,,3,,), [[텔루륨]] 등이 있으며, [[그래핀]] 또는 [[탄소나노튜브]]를 재료로 하는 탄소 기반 반도체도 연구 중이다. 탄소나노튜브 트랜지스터의 경우 1nm의 크기도 가능할 것으로 보고 있으며, 특히 나선 구조를 가진 텔루륨을 이용할 경우 '''원자 크기'''에 가까운 트랜지스터를 만들 수 있을 것으로 예상되고 있다. [[https://www.rdworldonline.com/dna-like-material-could-bring-even-smaller-transistors/|#]]] 트랜지스터 밀도에 관련돼선 무어의 법칙이 물리 법칙에 제한받아서 사실상 폐기되면 개인용 컴퓨팅 환경에서 성능 향상을 꾀하기 위한 대안은 여러 가지 있다. * '''가정용 컴퓨터의 서버화''' - 컴덕과 워크스테이션 환경에선 이미 진행되는 추세로, 말 그대로 CPU와 GPU 여러 개를 박아 넣어 해결하는 방식이다. 물론 병렬연산과 그와 관련된 최적화 부분에서 기술적 발전이 필요하긴 하지만 점진적인 발전이 계속해서 있는 분야이기도 하고, 이쪽은 물리 법칙과 씨름할 필요 없이 [[공밀레]]로 잡고, 충분히 냉각과[* 칩이 많아지면 그만큼 발열이 많아지니 그 열을 어딘가로 빼기는 해야 한다. 이를 역이용해 [[https://blog.naver.com/sonminchan/20179457655|컴퓨터를 온수기로 활용하는 아이디어]]가 나온 바 있다.] 소음만 적절히 잡으면 근미래에도 충분한 메리트가 있는 방법이다. 이쪽으로 나가게 되면 1990년대처럼 컴퓨터를 아예 냉장고 같은 가구로 변모시키거나, 에어컨 설비처럼 눈에 안 보이게 때려박고 중요한 입출력 단자를 가정에 확보하는 방식으로 나아갈 것이다. 가정에 있는 사람들 개개인이 컴퓨터를 가지지 않고 적절하게 연산량을 배분 받아서 쓸 수 있고, 이론적으로는 휴대기기들을 가정 환경에서는 그냥 [[단말기#s-2.4|원격 입출력 기기]]로 쓰는 방식으로 휴대기기의 소비 전력 제한으로 인한 성능 제한을 없앨 수 있다는 점도 눈여겨 볼 수 있다. * '''클라우드 컴퓨팅''' - 말 그대로 클라우드에 있는 컴퓨터를 리스해서 월간 혹은 연간 비용을 얼마씩 지불하고 연산력을 할당받는 체계이다. 상술한 가정용 서버에 비해서 초기 투자 비용이 들지 않고 개인 차원에선 발열 부담이 줄어든다는 장점이 있다. 나머지 장단점은 서버가 집에(혹은 근처에) 있냐, 아니면 외딴 곳 데이터 센터에 있냐의 차이를 제외하면 대부분 공유한다. 구글을 비롯한 기업들도 이 분야로 꾸준히 투자를 하고 있으며, 통신 기술이 발전함에 따라 클라우드 게이밍이 가능해질 정도로 레이턴시가 짧아지고 대역폭이 늘어나고 있어 이쪽도 상당한 가능성이 있다. 만일 양자 컴퓨팅이 가정 환경에서 상용화 된다면 이 방향으로 나갈 가능성이 높다. 다만 이 경우 통신 인프라의 신뢰성이 매우 우수해야 하기 때문에 위의 가정용 컴퓨터의 서버화보다는 시간이 더 걸릴 것이다. * '''아키텍처 개선''' - [[https://quasarzone.com/bbs/qn_hardware/views/1077498|ARM CEO가 직접 언급한 부분으로, 전성비를 통해 무어의 법칙을 대체할 수 있다고 주장했다.]] 현재 컴퓨터 대다수가 x86기반이라 ARM이나 RISC-V라면 얘기가 달라지기 때문이다. 같은 공정이라도 ARM의 소비 전력과 발열량이 더 적으면서 성능도 전혀 꿇리지 않으므로 전성비를 통해 무어의 법칙을 극복할 수 있다는 것. 이미 Apple Silicon칩인 M1만 해도 발열량과 소비 전력 대비 성능이 매우 높게 나와서 많은 회사들이 ARM에 큰 관심을 가지기 시작했다. 아예 RISC-V는 ARM보다 더 적은 소비 전력을 가지고 있는데 5GHz를 고작 1W로 구현하며 1000개의 CPU 코어를 20W로 구현한 프로토타입까지 나온 상태다. 기존 x86으로는 한계가 있다면 차라리 ARM과 RISC-V로 개선하는 게 더 현실적이라고 할 수 있다. * '''[[양자 컴퓨터]]''' - 양자 터널링을 제어할 수 없게 될 정도로 회로가 미세해졌을 때의 대안이 될 수 있는 기술이다. 자세한 내용은 해당 문서 참조. 그러나 2019년 기준으로 한창 연구 개발 중이기 때문에 상용화나 대중화까지는 시간이 걸릴 것으로 보인다. * '''3차원 적층''' - 마치 도시에서 토지가 부족하면 고층 건물을 건설하듯이 한정된 칩 공간을 더 효율적으로 활용하는 방법이다. 2차원 칩에서 빙 돌아가야 했던 배선을 위아래로 이어서 단축할 수 있을 뿐만 아니라 여러 층으로 쌓인 구조는 [[리버스 엔지니어링]]을 어렵게 만들면서 보안상의 장점도 가진다. 이미 3D NAND가 이 방법을 활용한 한 사례로 여러 단으로 NAND를 적층해서 안정성을 높이고 용량을 늘린 것이다. 비메모리 반도체의 경우 층과 층 사이에서 발생하는 열을 배출해야 하는 문제가 있기 때문에 다층화까지는 다소 시간이 걸릴 전망이다.[* 실제로 인텔 버전 [[갤럭시 북 S]]는 3차원 적층을 한 CPU를 사용해 퀄컴 버전에 비해 발열 제어가 잘 안 되는 모습을 보여주었다.] * '''광학 컴퓨터''' - 전자 회로 대신 광자를 이용한 광학 회로를 이용하여 연산하는 방법이다. 기존 실리콘 칩에 비해 에너지 소모와 발열이 적고 처리 속도도 빠르다. * '''다진법 회로''' - 기존 2진법 회로 대신 3진법 혹은 4진법의 다진법 회로를 이용하여 연산하는 방법이다. 같은 숫자를 저장하거나 나타낼 때 자릿수가 적게 드는 장점이 있으며, 절전 효과도 있다. 연구개발은 되어있으나, 기존 2진법 회로와의 논리 소통 문제로 인해 상용화가 어려운 상황이다. * '''스핀트로닉스''' - 기존 반도체와 달리 전자의 회전 방향(스핀)을 이용한 반도체를 대신 사용하는 방법이다. 전자의 스핀에 따라 1과 0을 처리한다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기