토막 상식: 무어의 법칙 인텔의 고든 무어가 1965년에 주장한 법칙. $1000로 살 수 있는 반도체의 집적회로 성능은 2년마다 2배로 증가한다는 법칙이다. 좀 더 광범위하게 정의하면 컴퓨터의 성능은 일정 시기마다 배가하며 기하급수적으로 증가한다는 법칙을 말한다고 볼 수 있다. 원래는 잡지 '일렉트로닉스'에 논문 형식으로 실었던 '글'이었으나, 캘리포니아 공과대학 교수와 파이오니어사의 카버 미드에 의해 '법칙'으로 인정받게 되었다. IT업계에 관심있거나 업계종사자라면 한번쯤은 다 들어봤을법한 유명한 법칙이다. 10년후인 1975년에는 법칙을 수정해서 2년마다 2배로 증가한다고 바꿨다. 그리고 65년도에는 '18개월마다'라고 말한 적은 한 번도 없었는데 누가 자꾸 18개월마다라고 주석을 붙인다라고 했다. 실제로 18개월이라는 말은 무어가 한 말이 아니고, 그래프를 봐도 그리 정확하지 않다. 어쨌거나 24개월 기준은 현재 컴퓨터 발전을 꽤나 정확하게 예측하고 있다.[2] 사실 따져보면 에니악부터 에너지 소모량대비 연산 효율로 계산해도 맞아떨어진다. 1965년에 주장된 것도 결국 그 이전의 경험을 토대로 주장된 것이었으므로 지속적으로 한계론이 등장하고 발전속도가 느려지기도 했지만 다른 일부분에서는 특정 시기에 더 빠른 발전속도를 기록하기도 했다는 점을 감안한다면 주장된 이후 50여년, 컴퓨터 역사 70여년간 그럭저럭 맞아온 법칙이라고 할 수 있겠다. 2. 한계[편집] 가장 근본적인 물리법칙상 란다우어의 원리에 따르면 정보를 지울때 발생하는 열에너지(=소모되는 전기에너지)는 25°C의 실온에서 1ZB당 22.83J(=1ZiB당 26.95J)보다 작을 수 없다.[3] 이것을 깬다는 것은 열역학 제2법칙을 깬다는 것과도 같으며 여러가지 현실적인 문제들까지 감안하면 이것보다 훨씬 높은 값에서 실질적인 한계치에 도달할 가능성이 높다. 무어의 법칙은 안 좋은 의미로 깨질 조짐이 보여 왔다. 일단 CPU의 초당 계산 속도는 2010년 즈음부터 이미 2년마다 2배라는 법칙을 따라가지 못하는 중이다.[4][5] 이유는 멀티코어 프로세서에서 자세히 나와있는데, 주된 이유로는 발열 등으로 코어 하나의 집적도를 높이기 힘들어진 것이 주된 이유. 공정도 점점 세밀해져, 2019년 기준 최신 CPU인 AMD의 마티스 기준으로 7nm 공정까지 왔다. 하지만 5nm 쯤으로 가면 기존 불화아르곤 공법으로는 생산이 불가능할 정도로 미세할 뿐만 아니라 터널링 현상으로 인해 회로를 구성하는 원자의 전자가 다른 곳으로 워프하는 양자역학적인 문제가 생기기 때문에 근접 회로에 합선이 일어날 수 있다. 이 때쯤이면 더 이상 집적도를 높일 수 없기에 무어의 법칙은 반드시 깨지게 된다. 2010년 들어 느려진 무어의 법칙으로 예측하더라도 공정이 5~6nm인 수준에 도달하려면 2020년 이후가 될 것이고 이 이후에는 발전 속도가 늦어질 것이라는 전망이 있었다. 하지만 이 문제를 극복하기 위한 EUV(극자외선)공법과 GAAFET 공법이 각각 적용/개발중이다. # 그리고 2019년 삼성이 무려 5nm 공정을 개발하여 무어의 법칙이 깨질 시기가 뒤로 늦춰졌다.http://underkg.co.kr/news/2467394 2017년에 10nm 공정인 캐논레이크를 출시한다고 했었다.[6] 인텔은 무어의 법칙을 향후 10년은 더 끌고 가 집적회로의 크기를 5nm까지 줄이겠다고 했다. 하지만 쉽지 않을 것이라는 전망이 있었고 결국 캐논레이크는 2018년으로 연기됐다.[7] 그런데 2018년에도 내지 못하고 2020년의 10~11세대 CPU를 기다려야 할듯 하다. 그런데 AMD는 슬슬 7nm 공정 CPU를 판매일을 발표했다.(...). 그리고 정상적으로 출시해 엄청난 가성비로 i5 라인업을 씹어드셨다. 그러나 인텔 10nm는 또 연기되어 12세대 엘더레이크는 되어야 10nm 인텔 CPU를 볼 수 있을 듯 하다. 2015년 7월 IBM에서 7nm 공정으로 시험생산한 칩을 발표하며 이 이상으로 무어의 법칙은 유지되기 힘들것이니, 무어의 법칙을 겉보기 집적도라는 개념으로 재정의하자는 의도의 글을 실었다. 즉, 공정 미세화가 이루어지지 않더라도 공정 미세화가 이루어진 효과(저전력, 성능향상, 다이면적 감소 등)는 일어나게 하자는 것.[8] 또한, 무어의 법칙은 또다른 한계에 직면했다. 그것은 바로 경제성의 문제다. 과거에는 집적도가 오를수록 원가 절감도 동시에 이루어졌지만, 이제는 원가 절감이 불가능한 영역에까지 이르렀다는 것. 조엘 하트만 ST마이크로일렉트로닉스 제조 총괄 부사장은 “회로선폭은 어떻게든 줄일 수 있겠지만 28nm 이후로는 오히려 제조 비용이 상승한다”라고 이야기했고, 핸델 존스 IBS CEO도 “반도체 업계는 칩 면적을 줄이면서 원가를 낮춰왔지만 차세대 공정에선 그 간의 원가 절감은 기대할 수 없다" 라고 언급하기도 했다. 실제로 반도체 업계의 고위 관계자들은 20nm 이후로는 기술적 구현의 측면이 아니라 경제성의 측면에서 무어의 법칙이 멈출 것으로 점치고 있다. 또한, 아래에서 제시한대로 새로운 방법을 사용한다고 해도 경제성의 문제는 여전히 해결하기 어려운 난제로 남아 있을 것이다.[9] 사실 CPU의 집적도를 높여서 연산 속도를 높이는 방식은 이미 한참 전에 끝나 있다. 멀티코어 프로세서가 그 때문에 도입된 기술이고, 현재 멀티 프로세싱 기술은 코어 당 클럭의 숫자 그대로 온전히 연산 속도를 내지 못한다. 현재 CPU 속도는 L2 캐시와 아키텍처 개선을 통해 높이는 것이 대세. 또한 GPGPU 같이 작은 코어를 잔뜩 때려박아서 연산 속도를 높이는 방식은 아직도 유효하다. 슈퍼컴퓨터 역시 같은 원리로 성능이 향상 중이다. 그리고 SoC처럼 하나의 칩에 다양한 기능을 넣는 등 컴퓨터 기술은 다양하고 광범위한 방향으로 발전하고 있다. 4GHz의 벽도 읽어보면 이해하는 데 도움이 될 것이다. CPU의 집적도를 제외하고도 성능을 올릴 수 있는 방법은 그 외에도 여러가지가 있다. 예를 들면 IBM에서 저장 밀도를 100배까지 올릴 수 있는 기술도 찾아냈다. 하지만 이 기술은 보관 온도나 소음, 작은 충격에도 예민할 가능성이 높아서 상용화는 아직 먼 미래. SSD, SD카드, USB 메모리 등을 포괄하는 플래시 메모리가 무어의 법칙이 현재진행형으로 적용되는 몇 안 남은 분야. 그나마도 성장세가 둔화되고 있다. 위 사진에서 2014년에 128GB MicroSD가 나왔으나, 3년이 지난 2017년 말에도 256GB, 400GB, 2018년에 512GB MicroSD가 나온 것이 전부다. 아직까지는 무어의 법칙이 지켜지고 있으나 앞으로의 흐름을 생각해보았을 때, 마이크로SD카드에서도 무어의 법칙이 곧 깨질 것이다. 무엇보다도 컴퓨터와 다르게 256GB와 같은 고용량 마이크로SD카드는 저용량 마이크로SD카드에 밀려 잘 팔리지도 않고, 많이 팔지도 않는다. 2018년 현재로서는 3D 수직적층 낸드 기술이 가장 유력한 희망인 상황.그러나 2019년에 다시 1TB 마이크로SD카드가 발표되었다. 2020년에는 산화 하프늄(HfO2)을 사용한 원자 단위 메모리를 만들 가능성이 열리게 되었다. 관련 기사 이는 이론적 한계치에 도달하는 수준이며, 상용화에 성공할 경우 손톱만한 저장장치에 500TB의 데이터를 저장 가능할 것으로 보인다. 3. 전망[편집] 연산성능과 정보밀도에 관련되어선 무어의 법칙이 물리 법칙에 제한받아서 사실상 폐기되면 개인용 컴퓨팅 환경에서 성능향상을 꾀하기 위한 대안은 크게 2가지로 나뉜다:
그동안 무어의 법칙을 이끌어왔던 공정 세밀화와 실리콘 기반 반도체의 한계를 극복하기 위한 연구 또한 진행중이다.
이름이 비슷한 무어스의 법칙이라는 것도 있다. 캘빈 무어스라는 학자가 59년에 먼저 발표한 이 법칙은 정보를 검색하고 소유하는 과정이 그로 인해 얻는 정보의 가치보다 더 귀찮고 가치가 없을 때 해당 시스템은 사용되지 않는다는 의미로 위의 무어의 법칙과 달리 오늘날 정보검색시스템의 설계에 있어서 여전히 핵심적 의미를 가진다고 평가받고 있다.
|