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发信人: wystc (好好学习，天天向上！我是认真的！), 信区: CET
标 题: 未来计算机中的集成电路的制造技术
发信站: 荔园晨风BBS站 (Tue Dec 9 20:27:06 2003), 站内信件
在过去的三十多年来，英特尔的创办人之一戈登?摩尔提出的"摩尔定理"
在计算机业一直应验不爽。从早期的 286、一直到今天的PIII都是这样发展的。
人们认为这一进程还能维持至少十年。不过似乎现在的芯片发展比摩尔定律更
加快了，可以说已经达到了"超速芯片"的地步。随着芯片越来越小，计算机速
度的进展最终会走到极限。换句话说，如果计算机保持计算和处理数据的增长
速度，那么硅的末日就屈指可数了。
Intel的第一款1GHz处理器（代号叫"Wilamette"）预计于今年底或明年初
推出，它用的是与PIII芯片不同的Itanium内核，使用423针的插座。甚至在2005
年之前，我们就能够看到5-GHz处理器的出现。看到这些，我们不禁要问：我们
真的需要这么高速嘛？印在盒子上的那些吓人的百万频率的数字真的是我买电脑
最注重的东西吗？而这些可怕的芯片还会继续"超速"下去吗？
从个人使用的角度来看，处理器当然是越快越好了，需求应该不是阻挠芯片
发展的原因。最重要的是技术方面。很多东西会影响晶片的速度，最重要的是组成
开关门电路的晶体管的尺寸，不同类型的门电路所用的半导体材料和晶体管的数量
不同，晶体管的尺寸越精微，其极限工作频率越高，门电路的开关速度越快。处理
器的工作方式就是以复杂的模式开关芯片表面的成百上千万个门电路，门电路越小
，速度越快。所以不少技术人员就在缩小门电路面积上下功夫，譬如说用极紫外线
将晶片表面的影象聚焦到硅芯片的表面上，使蚀刻出来的门电路更加小一些。但是
有一点我们必须明确：集成电路的集成度的提高是有限度的，计算和实验表明，在
一平方毫米的硅芯片上能制作的门电路将不会超过23万个，（目前把多于1万个门
电路的称为超大规模集成电路），intel的第七代CPU已做到在100mm^2上容纳约700
万个晶体管；铜芯片技术的采用，使处理器的速度能够大大提升。但是克服了铝的
障碍之后又碰上了一个难题：硅本身的极限。随着门电路越做越小，迟早会达到原
子的度量尺度，到时我们的门电路是50个原子宽，还是25个甚至是5个呢？没有人知
道，不过连原子也需要再分开的这一天终于要到来，半导体工程师们至今还未能找
到突破明年初将出现的下一代硅芯片的基本物理极限的方法，因为它要求晶体管必
须由不到 100个原子构成，半导体工程师对此无能为力。
人们在尽量缩短线宽、尽力摆脱硅芯片集成度限制的基础上，正在寻找能替代
硅芯片的元件材料。计算机怎样继续向前发展，已经面临着一次革命。随着光学电
子元件 、生物电子元件相继问世，很多在现有水平上的应用实例都表明，打破了传
统模式的新型元件很有可能成为新一代计算机系统中的核心部分，其应用前景是光
明的，尽管目前我们尚不知道采用非硅晶片的计算机的结构是什么样子，也不知道
它需要什么软件。专家们普遍认为，人们对计算机的概念将会带来一次革命，就像
30年前半导体芯片对电子学的影响一样。让我们从现今已有的高科技光学电子元件
、生物电子元件中对未来的新型计算机作一个展望吧。
光计算机：随着现代光学技术的迅速发展，激光技术、光纤技术、光存储
技术较之以往有了明显提高进入实用化阶段。激光技术、集成光学技术、光纤技
术与计算机技术和微电子技术的紧密结合，为光计算机的诞生创造了条件。
光计算机的工作原理与电子计算机的工作原理基本相同，其本质区别在于光学器件
替代了电子器件。微电子学的精微测量表明，电子计算机运转时的大部分时间并非
花在计算上，而是耗费在电子从一个器件到另一个器件的运动中。因此，目前提高
电子计算机的运算速度和容量的工艺都是以缩短主机各部件之间的距离，以减少电
子运行所消耗的时间为主，但这种方法已经达到了极限。由于光子的速度每秒30万
公里，光速开关的转换速度要比电子快数千倍，甚至几百万倍。目前硅晶体管的开
关时间是50微微秒，即1秒钟可开关约1万亿次。而且光信号之间可毫无干扰地沿着
各自通道或并行的通道传送，因此光计算机的各级都能并行处理大量数据，并且能
用全息的或图象的方式存储信息，从而大大增加了容量。日前，德国慕尼黑技术大
学最近成功地研制出可存储和读写光信号的光存储芯片，这是光计算机开发所取得
的又一重大技术进展。
其实，光计算机的工作原理与电子计算机的工作原理基本相同，其本质区别在
于光学器件替代了电子器件。电子计算机采用冯.诺依曼方式，用电流传送信息，
在运算高速并行化时，往往会使运算部分和存储部分之间的交换产生阻塞，从而造
成"瓶颈"。而光计算机采用非冯.诺依曼方式，它是以光作为信息载体来处理数据
的，运算部分通过光内连技术直接对存储部分进行高速并行存取。光计算机的实现
方式目前提出的有：时间顺列运算方式、并行模拟运算方式和并行数字运算方式三
种。就其系统结构而言，也无非是利用光的大规模并行性的系统以及利用光的极高
速开关特性的系统两大类。光计算机克服了电子计算机串行原"瓶颈"效应、互连带
宽、时钟歪斜等限制，实现了超高速数据处理的重要途径。它与电子计算机的结构
相比，有其许多自身的特点。光计算机的结构充分发挥了光的并行性，充分利用了
无串音互连实现动态可变互连，充分提高了平行存储技术的作用。光计算机结构和
算法的研究合为一体，两者相互依赖，相互影响，相互促进和发展。
纵观光计算机和电子计算机的比较，其最关键的三个优点是：
1、光子之间不发生相互作用，这意味着光路可以相互交叉而无相互影响。同时，
它还意味着在一个通路上传送的光不影响另一个通道上传送的光。这种效应在计算
机中是关键性的，显然在这方面光计算机优于电子计算机。
2、光学的特性使光具有真正的巨并行性。
3、光子可有极高的单通道速度。
光计算机具有不可估量的应用价值和广阔的发展前景。它可破译现在无法破译
的代码和设计超级核武器。虽然超级电子计算机原先也以此为目标，但始终并未能如
愿以偿。
生物计算机：随着微电子技术的高速发展，作为计算机核心元件的集成电路的
制造工艺已经接近理论极限，半导体硅芯片因电路密集引起的散热总是很难解决，所
以科学家致力于寻求开发新的材料。在科学探索的道路上，现已闪烁出一束充满希望
的"光"--生物计算机。
生物计算机的主要原材料，是生物工程技术生产的蛋白质分子，脱氧核糖核酸在
不同状态时可代表有信息或无信息，依此为依据，可制成并以它作为生物芯片。在这
种生物芯片中，信息以波的方式传播。当波沿着蛋白质分子链传播时，引起蛋白质分
子链中单键、双键结构顺序的变化。因此，当波传播到分子链的某个部位时，它们就
像半导体硅片中的载流子那样来传递信息。由于蛋白质分子比硅芯片上的电子元件要
小得多，所以其集成密度可以做得很高。更为可贵的是，蛋白质构成的生物芯片有着
巨大的存储容量。因为一个蛋白质分子就可作为一个存储体，而且蛋白质分子阻抗低
、能耗小，它较好地解决了散热问题。另外，由于蛋白质分子能够实现自我组合，再
生新的微型电路，表现出很强的"活"性，使得生物计算机具有生物体一些独特优点，
它能自我组织、自我修复，它还能模拟人脑的机制。用生物芯片制成的功能部件可方
便地置入人体。科学家认为，生物计算机最有可能实现人类所追求的"智能"解放。美
国科学家利用生物技术，已经开发出一种脂肪薄膜存储器。它由一层两个分子厚的脂
肪薄膜组成，附加一层抗生素衬底后，在这层薄膜中可形成离子沟道。这些离子沟道
的导电性随加上的电压而变化，因而使这层薄膜能起到开关的作用。目前，科学家开
始投入世界上第一台基于硅和生化物质而结合产生的硅生物芯片制作的混合型生物计
算机的研制工作，已经获得了突破性进展。
量子计算机：根据量子理论，在微型世界中，电子既是微粒，也是一种波。利
用这种特性制成的量子计算机运算速度将大大超过目前的超级计算机。1982年，美国
著名物理学家R.Feynman首次提出了把量子力学和计算机结合起来的可能性。接着在
1985年，英国牛津大学的D.Deutsch初步阐述了量子计算机的概念，并且指出了量子
计算机可能比经典普通计算机具有更强大的功能。由于当时没有可以操作的实例进
一步显示量子计算机在解决具体问题时的实际功效，量子计算机的发展在很长的时
间里始终徘徊不前。直到1995年提出了大数因子化量子算法、并原则上表明它可以
在冷却离子系统中实现，量子计算机的研究才变成物理学家、计算机专家和数论学
家共同关心的重大交叉科研领域。日本电气公司基础研究所在世界上首次观察到了
电子波重叠的量子现象，具有重要的科学意义。科学家们在硅电路板上配置了线宽
0.7微米的铝质微小电路，并冷却到零下272.15摄氏度，使其达到超导状态后，得到
了这种固体电路。实验证明，如果给这种固体电路从外部加上高速电脉冲，其中的
电子波就能够自由地重叠，这个动作同"量子计算机"必须的量子线路动作相同。将
这种固体电路集成后，就有可能生产出运用量子理论的计算机。不过，开发量子计
算机还必须重新研制与现有大规模集成电路不同的电路生产技术。
量子计算科学打破了传统计算机受到的限制。其意义在于使用单独的硬件可以同时
进行多项计算，并且，量子计算机不再使用电子比特，而是使用量子意义上的比特
位，人们通常称之为"量子比特"。专家预见，在更远的将来会出现一种工业，可以
将原子计算设备嵌入到任何东西当中去。不必再像现在这样将一台PC机放在桌子上
，也许到那时候桌子本身就是一台计算机，汽车轮胎可以计算速度和闸动力，医生
可以将微型计算机插入到人体血液中以杀死肿瘤细胞…尽管现在这些还只是科学幻
想中的故事，但大多数的专家相信在2020年以后，这些领域的发展将非常之迅速。
神经网络计算机：神经网络计算系统是在模拟人脑神经组织结构基础上发展起来的全
新的计算系统。它是由大量简单计算单元通过丰富联结而构成的复杂计算网络，在
一定程度上体现了人脑的部分功能。正是由于这一特点，神经网络计算系统被认为
是实现人工智能的一种有效途径。
人工智能和机器人工程的许多研究表明，传统的数字计算机在这些领域的应用方面
有三个根本的弱点：一是传统计算机的运行必须按事先设计好的一整套精确的串行
算法来进行，但对很多实际问题很难找到（甚至不存在）类似的串行算法，例如对
于连续语音的辨识等；二是传统计算机的串行结构在根本上限制了其运算速度，从
而对许多数据量很大的实际问题做不到实时处理；三是传统计算机容错性较差，往
往很小的局部损坏或考虑不周便会影响整个系统的工作性能。尽管近几年来并行处
理系统有很大发展，但是并不能从根本上解决问题。神经网络正是为克服这些弱点
而提出的新的计算思想和计算系统。
与传统计算机不同，多数神经网络并不需要事先设计出解决问题的算法。它
根据所给定的一连串例子和一些必要的住处进行训练，并且通过不断学习和不断
的纠错在网络内部建立起解决这类问题的一般方法。训练好的网络即可用于解决
此类实际问题。神经网络的优越性还表现在高度平行性和容错性上。由于它的结
构特征，使所有（或在同一层的）处理单位都能够同时进行住处传输和处理；另
一方面，局部单元的损坏对网络的总体性能影响很小。由此可见，神经网络解决问
题的方法与人类解决问题的方法更加接近。与传统计算机相比，神经网络是根据具
体问题而设计的，不具有通用性，因此现有的神经网络以形形色色的拓扑结构来适
应不同的应用需要。
目前的趋势是把传统计算机与神经网络有机地结合起来，充分发挥传统机在
输入输出和精确计算方面的优势，同时发挥神经网络处理复杂问题方面的优势以
解决实际问题，显然，神经网络计算机的一些特殊性使其难以完全取代现有的、
经过长期改进完善的计算机系统，这一问题也是目前研究的课题之一。
从科技发展历史看，几十年只是短暂的一刻，但计算机中的ULSI技术的高
速发展，似乎经历了漫长的历程。本文所列举的不过是其中的一些主要变化，然
而从中却可得到一些启示：1、集成电路正向集成系统发展。2、通用电路向专用
电路发展。3、电路结构复杂程度、图形尺寸缩小和开发周期缩短、性能价格比增
高等趋势还不见尽头。4、设计、制造、测试等自动化程度愈来愈高。5、高速、
高频率、大功率、低功耗高压等电路领域还在继续开拓。为此，要保持高速发展
的势头，用户与开发生产部门之间、电路设计与工艺制造人员之间、加工设备与
实际使用单位之间紧密合作的新关系更加密切。未来的ULSI技术将会取得更大的
成就。
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