趁著 NVIDIA 加速晶圓製程的 cuLitho 函式庫發表之際，我們於 GTC 2023 會後的訪問中向執行長黃仁勳提問對於摩爾定律（Moore's Law）的看法。
黃仁勳首先解釋道，摩爾定律是指每 1.5 年可在相同的價格和功耗下取得翻倍的性能，然而隨著晶圓製程逐漸推向物理極限，如果想要維持相同的效能增長趨勢，勢必會大幅增加功耗與價格，這也是摩爾定律被認為在 CPU 領域中已走向終結的原因。
可以改善這種狀況的做法有兩種。首先是「加速運算」，透過增加加速器等手段，把軟體的工作量分攤到 GPU 上平行加速，這可以帶來數量級的提升，同時降低功耗與成本。
另一種做法是徹底改變應用程式，與其只使用效率不高的人為設計的軟體，不如讓電腦，甚至是 GPU 來編寫軟體，換句話說其實就是「人工智慧」。這些人工智慧軟體的效率非常高，同時還具備容易加速的特性。
因此，透過加速運算與人工智慧的相互加成，便能夠使我們以相同，甚至更低的價格和功耗，獲得更高的性能。
筆者認為，cuLitho 運用 GPU 加速晶圓生產中微影運算的方式已經有點類似的影子，都是透過加速運算手段來達成提高效率、降低功耗的目的。也許將來，用電腦／人工智慧來編寫程式來進一步提高生產效率是有可能成真的。
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