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Robinson · 鲁棒逊
@python_xxt
AI | Life | Investing | Reality | 我对现实世界的认知贫瘠到无法自知其贫瘠
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Robinson · 鲁棒逊
@python_xxt
2026.05.26 17:19
τ Scaling Law, makes me τired 昨天有朋友问我:“韬定律,你怎么看?” 我一脸问号:“ 什么韬定律?我又错过了什么?” 朋友说:“ 就是华为的τ定律啊 ” 我更不解了:“ 华为的定律? 定律……” 后来大概看了一下,发现这东西也没那么玄。 摩尔定律讲的是,把晶体管继续做小。 韬定律讲的是,尺寸做不动了,就从信号传输、芯片互连、系统架构里继续抠效率。 更准确一点说,它想用“时间缩微”去接替一部分“几何缩微”。 过去大家卷的是计算单元本身:晶体管更小,数量更多,频率更高,单位成本更低。 现在的问题变了,很多时候,是数据搬不过来,信号走得太远,模块之间互相等待,性能都浪费在路上。 这里有个很朴素的逻辑: 空间距离就是时间;时间就是能耗;能耗就是热;热就是频率上限;频率上限就是性能天花板。 所以韬定律抓住了一个真问题。 但真问题,不等于真定律。 “law”这个词会制造很高的预期。摩尔定律之所以能被叫作定律,是因为它背后有几十年的产业验证,有清晰的成本曲线、性能曲线和制造节奏。 韬定律目前更像一个 principle、methodology、roadmap。它是一条技术路线,不是一条自然法则。 它的价值在于,把制程追赶问题,改写成了系统效率追赶问题。先进制程追不上,就尽量通过架构、封装、互连、软件、系统协同,把一部分差距补回来。 这条路当然值得走。而且后摩尔时代,所有玩家都会走这条路。 问题在于,补偿终归是补偿。 你优化的部分如果不是主要瓶颈,宣传再大,实际收益也会很小。如果瓶颈确实在数据传输、片间互连、系统调度上,它可能很有用。如果差距来自制程、功耗、良率、成本、材料和设备本身,它就不可能凭空抹平。 所以“等效先进制程”这类说法,最容易误导。 等效什么?等效密度?性能?功耗?成本?还是某个特定场景下的吞吐? 这些不说清楚,工程问题就会滑向宣传话术。 韬定律可以宣传,但不要神化。 韬定律不是摩尔定律的替代品,它更像摩尔定律失速后的补充路线。它把制程追赶问题,改写成系统效率追赶问题;这能改变竞争方式,但不能取消底层物理差距。
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