20年以上もの間、ムーアの法則の終焉が叫ばれてきました。これは、故インテル共同創業者ゴードン・ムーアが提唱した原理で、チップ内のトランジスタ数は約2年ごとに倍増するというものでした。2006年には、ムーア自身も2020年代に終焉を迎えると述べていました。MITのチャールズ・ライサーソン教授は2016年に終焉を宣言しました。NVIDIAのCEOは、2022年にムーアの法則は終焉したと宣言しました。そして数日後、インテルのCEOは正反対の主張をしました。
ムーアの法則という概念――あるいは、物理法則のように扱うことを避けるため、むしろ観察――がデスクトッププロセッサの驚異的な革新をもたらしたことは疑いようがありません。しかし、ムーアの法則の終焉は一瞬の出来事ではありません。それはゆっくりとした、醜いプロセスであり、私たちはついにその現実の姿を目にし始めているのです。
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創造的な解決策
AMDとIntelから2つの新世代プロセッサが発表されましたが、どちらも最初から目覚ましい成果を挙げたとは言えません。Core Ultra 9 285Kのレビューでも触れたように、Intelの最新プロセッサは革新的な設計で多くの素晴らしい成果を上げていますが、それでも競合製品には及ばないようです。また、Ryzen 9 9950XはZen 4プロセッサよりも明らかにアップグレードされているものの、私たちが慣れ親しんできた世代ごとの進化は見られません。
考えてみてください。Cinebench R23で見ると、Ryzen 9 5950XからRyzen 9 7950Xへのマルチコア性能の向上は36%でした。Ryzen 9 7950XとRyzen 9 9950Xの間では？15%です。これは1世代内での性能向上の半分にも満たない数字です。Handbrakeでは、Ryzen 9 7950XはRyzen 9 5950Xと比較してトランスコーディング速度が34%向上しました。Ryzen 9 9950Xでは、性能向上はわずか13%に縮小しました。
これは単なる奇数世代ではありません。Core i9-101900KとCore i9-12900Kのシングルコア性能を見ると、Intelは54%の向上を実現しています。3世代前のCore i9-12900Kを最新のCore Ultra 9 285Kと比較しても、わずか20%の向上にとどまっています。さらに悪いことに、Intelの新しいCore UltraシリーズはCinebenchで異様に高い結果を示しており、他のアプリケーションに目を向けると、1～2世代前と比べてパフォーマンスの低下が見られます。
わずか数年の間にも、性能向上のペースは著しく鈍化しています。ムーアの法則は性能向上について直接言及しているわけではなく、チップ上のトランジスタ数にのみ関係しています。しかし、これは性能に明確な影響を与えます。かつてのようにトランジスタ数を増やすことは現実的ではありません。なぜそうなるのかを詳しく知りたい方は、「デナードスケーリングの終焉」について読んでみてください。
AMDとIntelは公には語らないかもしれないが、両社とも明らかにその兆候を察知している。Intelがそもそもハイブリッドアーキテクチャへと転換し、Arrow Lake CPUで抜本的な再設計を導入したのも、おそらくそのためだろう。そしてAMDにとって、3D V-Cacheが同社のCPUを特徴づける技術となり、ムーアの法則のボトルネックを回避する明確な手段となっていることは周知の事実である。CPUダイ上のトランジスタの大部分（40%から70%程度）はキャッシュ専用であり、AMDは文字通りダイに収まりきらないほどのキャッシュをダイの上に積み重ねているのだ。
空間の機能
ムーアの法則とデナードスケーリングを考える際に考慮すべき重要な要素の一つは、スペースです。確かに、膨大な数のトランジスタを搭載した巨大なチップを作ることは可能ですが、消費電力はどれくらいになるのでしょうか？適切な温度以下を維持できるでしょうか？PCや企業内のサーバーに搭載するのは現実的でしょうか？トランジスタの数とダイのサイズを切り離して考えることはできません。
AMDのクリス・ホール氏との会話を思い出します。私たちはこう言いました。「私たちは皆、長い間ムーアの法則の恩恵を受けてきましたが、それもそろそろ衰えてきました。そして今、シリコンの1平方ミリメートルあたりの価格は非常に高く、価格を倍増し続ける余裕はありません。チップの製造は可能ですし、製造方法も知っています。しかし、価格はどんどん高くなっていきます。」
Nvidiaの突飛な価格戦略を擁護するつもりはありませんが、報道によると、同社はTSMCのRTX 40シリーズGPUの価格設定が、SamsungのRTX 30シリーズGPUの価格設定よりも高いとのことです。また、RTX 4090は、ダイサイズがほぼ同等でありながら、RTX 3090の2倍以上のトランジスタ数を実現しています。チップ全体でムーアの法則が採用されるのであれば、PCのアップグレード時に消費者である私たちが満足できる結果になるとは思えません。
RTX 4090のようなカードが直面してきた他の問題、つまり高い電力要件、異常なサイズのクーラー、そして溶けやすい電源コネクタは言うまでもありません。これらの問題のすべてがトランジスタ数の倍増に起因するわけではありませんが、少なくとも影響はあります。チップが大きくなればトランジスタ数も増え、発熱も増加し、特にシリコンコストが上昇し続ける中で、通常はコストも高くなります。
近道
ムーアの法則は終焉し、PCハードウェアは高騰し、何もかもがひどい状況です。こんな状況は避けたい。同じサイズのチップにトランジスタを多く搭載するだけでは不十分で、年々性能を向上させる方法はもっとあるはずです。ただ、今私たちがそこに到達しようとしている方法は、これまでとは全く異なります。私が言っているのはAIのことです。
ちょっと待ってください、記事を離れないでください。テクノロジー企業がAIに期待しているのは、それが莫大な利益をもたらすからです。皮肉な見方かもしれませんが、MicrosoftやNvidiaのような1兆ドル規模の企業のやり方はまさにそれです。しかし、AIは新しい形態のコンピューティングをもたらす手段でもあります。私が言っているのは、大量のAIアシスタントや幻覚的なチャットボットのことではなく、機械学習を問題に適用して、これまで純粋なシリコンイノベーションで得られていた結果に近づけることです。
DLSSを見てください。アップスケーリングによって一定のパフォーマンスを維持するという考え方は議論の的となっており、個々のゲームに関しては微妙な議論となります。しかし、DLSSはハードウェアの厳密な改良なしにパフォーマンス向上を実現します。さらに、DLSS、FSR、そしてロスレススケーリングなどのサードパーティ製ツールによるフレーム生成が加わることで、グラフィックカードによってレンダリングされないピクセルが大量に発生します。
比較的議論の余地が少ないのは、NVIDIAのレイ・リコンストラクションです。レイトレーシングが高負荷であることは周知の事実であり、そのハードウェア負荷を回避する方法の一つとして、ノイズ除去（レイの数を制限し、その結果得られた画像をノイズ除去でクリーンアップする）が挙げられます。レイ・リコンストラクションは、本来であればはるかに多くのレイとはるかに強力なハードウェアを必要とする結果をもたらしますが、パフォーマンスを全く制限することなく、そしてこれもまた機械学習によって実現されます。
ムーアの法則が死んでいるか健在かは、実際には問題ではありません。AMD、Intel、Nvidiaのような企業が生き残りたいのであれば、高まるパフォーマンス需要に対応するためのソリューションを常に考え出す必要があります。PCハードウェアにおけるイノベーションは決して終焉を迎えていませんが、少し様相が変わり始めているかもしれません。
