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'무어의 법칙'은 앞으로도 굳건할까?과학(Science)/미래학 (Futurology) 2022. 9. 15. 12:20
'수확 가속의 법칙(Law of Accelarating Returns)'의 지배를 받는 기술의 범위 중에 가장 널리 알려진 기하급수적 추세의 사례는 이른바 '무어의 법칙(Moore's Law)'이라는 것이다. 1970년대 중반에 집적회로 발명의 선구자이자 향후 '인텔(Intel)'사의 회장이 된 '고든 무어(Gordon Moore, 1923~)'는 집적회로에 집어넣을 수 있는 트랜지스터의 수가 24개월마다 두 배로 늘어난다는 것을 발견했다. (1960년대 중반에는 12개월로 추산했다가 나중에 수정함) 전자들이 이동하는 거리가 짧아지는 것이니, 회로의 동작 속도가 빨라지고, 전체 계산력도 늘어난다. 그 결과 연산의 '가성비(가격 대 성능비)'가 기하급수적으로 증가한다. 정보기술의 역량을 측정하는 여타 잣대들, 가령 가성비, 대역폭, 용량 등의 '배가 속도(2배가 되는 속도)'는 대체로 1~2년 정도다.
0. 목차
- 무어의 법칙
- '무어의 법칙' 추세 확인하기
- '무어의 법칙'은 지속 가능한가?
1. 무어의 법칙
'고든 무어(Goldon Moore)'는 1965년 4월 19일자 '일렉트로닉스'에 다음과 같은 글을 썼다. "집적 전자공학의 미래가 곧 전자공학의 미래다." 집적 기술은 전자공학의 융성을 가져올 것이고, 이 과학이 수많은 새로운 영역으로 번지게 할 것이다. 아울러 새로운 과학이 얼마나 대단한지 독자들에게 절절히 알려주기 위해, '골든 무어'는 이렇게 덧붙였다. "경제의 추진력은 실로 대단하므로, 1975년이면 하나의 실리콘칩에 65000개의 소자가 밀어넣어지게 될지도 모른다."
'골든 무어'는 하나의 '집적회로에 들어가는 트랜지스터의 수가 매년 두 배씩 늘었다'고 지적했다. 소위 '무어의 법칙(Moore's Law)'이라고 불리게 된 1965년의 예측은 당시 비판을 많이 받았다. 칩당 트랜지스터 수를 표기한 로그 함수 도표에 데이터가 5개밖에 없었기 때문이다. (1959년에서 1965년까지였다.) 막 정체를 드러낸 이 추세를 1975년까지 연장하는 것은 무모해 보였다. 실제 '골든 무어'의 초기 예측은 들어맞지 않았고, 10년 뒤에 그는 예측치를 다소 하향 조정하여 발표했다. 하지만 기본적인 발상, 집적회로에 들어가는 트랜지스터의 크기가 줄어듦에 따라 전자기기의 '가성비(가격 대 성능비)'가 기하급수적으로 증가하리라는 생각은 유효한 선견지명이었다. 무어의 법칙이 종말을 맞이할 거라는 예측은 끊이지 않았다. 하지만 이 놀랍게도 무어의 법칙의 종말은 계속 뒤로 미뤄지고 있다.
반응형2. '무어의 법칙' 추세 확인하기
좁게 해석한 무어의 법칙은 고정된 크기의 집적회로에 들어가는 트랜지스터의 개수를 다루는 것이다. 그보다 더 좁게는 트랜지스터의 회로 선폭을 나타내기도 한다. 하지만 '가성비(가격 대 성능비)'를 가장 적절하게 반영하는 척도는 다양한 층위의 '영리함'을 고려하고 있는 단위 비용당 연산 속도일 것이다.
2-1. DRAM '하프 피치(회로 선폭)'
'무어의 법칙'의 주요 원동력은 반도체의 '회로 선폭'이 줄어드는 것이다. '회로 선폭(feature size)'는 반도체 칩에서 적용되는 회로들 사이의 배선폭 혹은 게이트의 크기를 말하는 것으로 '하프 피치(Half Pitch)'라고도 한다. 이것을 줄일수록 집적도와 속도가 높아지고 소비 전력도 줄어든다. 선폭은 각 차원별로 5.4년마다 반으로 줄어든다. 칩은 기능적으로 2차원이므로 2제곱밀리미터당 구성 요소의 개수가 2.7년마다 두배씩 증가한다는 계산이 나온다.
DRAM의 '하프 피치(회로 선폭)' 년도(Year) DRAM Half Pitch (nm) 1967 13000 1969 1000 1981 2000 1983 1600 1987 1000 1990 900 1993 800 1995 400 1997 250 1999 200 2001 130 2002 115 2003 100 2004 90 2005 80 2006 70 2007 65 2010 45 2013 32 2016 22 2-2. DRAM 가격 (달러당 생산 가능 비트)
'동적 임의 접속 기억 장치(DRAM: Dynamic Random Access Memory)'란 컴퓨터의 주 기억 장치인 RAM의 일종으로 '정적 기억 장치(SRAM)'에 비해 가격이 낮고 집적도가 매우 높아 대용량 기억 장치로 널리 사용된다. 'DRAM'의 제곱 밀리 미터당 제작 비용도 하락하고 있다. 달러당 DRAM의 배가 시간은 1.5년밖에 되지 않는다.
'트랜지스터(Transistor)'도 비슷한 추세를 따랐다. 1968년에는 1달러로 트랜지스터를 하나 살 수 있었다. 하지만 2002년에는 1달러로 약 1000만 개 정도를 살 수 있다. DRAM은 기술 혁신을 주도하는 특수한 분야이기 때문에, 평균적인 트랜지스터 가격의 반감기는 DRAM보다 약간 느린 1.6년이다.
년도(Year) DRAM 비트 / 달러 (DRAM Bit / Dollar) 1971 252 1972 378 1973 490 1974 667 1975 861 1976 1460 1977 1430 1978 2780 1979 4380 1980 6900 1981 6880 1982 6680 1983 16400 1984 25600 1985 45800 1986 70200 1987 80900 1988 91800 1989 1080000 1990 145000 1991 229000 1992 330000 1993 368000 1994 418000 1995 444000 1996 1060000 1997 2310000 1998 4900000 1999 6930000 2000 9820000 2001 13000000 2002 18500000 2003 26300000 2004 37000000 2005 52600000 2006 71400000 2007 104000000 2008 143000000 2009 200000000 2010 294000000 2011 417000000 2012 588000000 2013 833000000 2014 1250000000 2015 1670000000 2016 2500000000 2017 3330000000 2018 5000000000 2-3. 평균 트랜지스터 가격
반도체의 가격 대 성능비가 부드럽게 가속한 것은 점점 더 작은 규모로 나아가며 발전한 일련의 기술 덕택이다. 최신의 회로 제조 공정은 '나노기술' 수준으로 이미 '10나노미터(10nm)' 아래로 내려갔다. 트랜지스터는 더 작아지고 저렴해지면서, 그에 따라 전자의 이동 거리가 짧아지면서 지난 30년간 속도가 약 1000배 빨라졌다.
평균 트랜지스터 가격(Average Transistor Price) 년도(year) 평균 트랜지스터 가격 1968 1 1969 0.85 1970 0.6 1971 0.3 1972 0.15 1973 0.1 1974 0.07 1975 0.028 1976 0.015 1977 0.008 1978 0.005 1979 0.002 1980 0.0013 1981 0.00082 1982 0.0004 1983 0.00032 1984 0.00032 1985 0.00015 1986 0.00009 1987 0.000081 1988 0.00006 1989 0.000035 1990 0.00002 1991 0.000017 1992 0.00001 1993 0.000009 1994 0.000008 1995 0.000007 1996 0.000005 1997 0.000003 1998 0.0000014 1999 0.00000095 2000 0.0000008 2001 0.00000035 2002 0.00000026 2-4. 트랜지스터 제조 비용
'트랜지스터 제조 비용(Transistor Manufacturing Cost)'도 지속적으로 감소해왔다.
트랜지스터 제조 비용 (Transistor Manufacturing Cost) 년도(Year) 1 0.7 0.5 0.35 0.25 0.18 0.13 0.09 0.065 1990 22.5 11.2 8.8 1991 21.9 10.3 7.3 1992 21.4 9.9 5.9 1993 20.8 9.7 4.7 4 1994 9.4 4.3 3 1995 8.9 3.9 2.3 1996 8.5 3.6 1.8 1.5 1997 3.2 1.6 1.2 1998 3.3 1.4 0.8 0.7 1999 2.8 1.4 0.8 0.5 2000 1.3 0.7 0.4 0.3 2001 1 0.7 0.3 0.2 2002 0.8 0.6 0.3 0.2 2003 0.6 0.3 0.2 0.1 2004 0.4 0.3 0.1 0.1 2005 0.4 0.3 0.1 8.5 2006 0.3 0.1 6.8 0.05 2007 0.25 0.1 6.1 4.2 2008 9.9 5.6 3.3 2009 0.1 5 2.7 2010 4.7 2.5 2-5. 마이크로프로세서 클럭 속도
'마이크로프로세서 클럭 속도(Microprocessor Clock Speed)'의 발전도 가격대 성능비를 끌어올려왔다.
마이크로프로세서 클럭 속도(Microprocessor Clock Speed) 년도(Year) Microprocessor Clock Speed (Hz) 1976 1350000 1977 2060000 1978 2140000 1979 2290000 1980 1940000 1981 2410000 1982 2630000 1983 4070000 1984 5190000 1985 5890000 1986 7210000 1987 9430000 1988 12660000 1989 15630000 1990 19440000 1991 21180000 1992 29030000 1993 34150000 1994 53380000 1995 78040000 1996 140500000 1997 184280000 1998 337000000 1999 413680000 2001 1684000000 2002 2317000000 2003 3088000000 2004 3990000000 2005 5173000000 2006 5631000000 2007 6739000000 2010 11511000000 2013 19348000000 2016 28751000000 2-6. 트랜지스터의 처리 주기당 마이크로프로세서 비용
가격은 기하급수적으로 낮아지면서 처리 속도는 기하급수적으로 빨라지니, 트랜지스터의 처리 주기당 비용의 반감기는 1.1년에 불과하다. 트랜지스터의 처리 주기당 비용은 속도와 용량을 모두 고려한 것이므로 가격 대 성능비를 더 정확히, 종합적으로 측정한 것이다. 이 트랜지스터 처리 주기당 비용은 더 높은 설계 차원에서의 연산 효율' 개선은 고려하지도 않은 것이다. 여기서 '더 높은 설계 차원에서의 연산 효율'이란 예컨대 '마이크로프로세서 설계 혁신' 등을 말하는 것이다.
트랜지스터의 처리 주기장 마이크로프로세서 비용 년도(Year) $ / Transistor / Hz 1976 0.00000001111 1977 0.000000003883 1978 0.000000002336 1979 0.0000000008734 1980 0.0000000006701 1981 0.0000000003402 1982 0.0000000001521 1983 0.00000000007862 1984 0.00000000006166 1985 0.00000000002547 1986 0.000000000001238 1987 0.000000000000859 1988 0.0000000000004739 1989 0.0000000000002239 1990 0.0000000000001029 1991 8.026E-13 1992 3.445E-13 1993 2.635E-13 1994 1.499E-13 1995 8.97E-14 1996 3.559E-14 1997 1628E-14 1998 4.154E-15 1999 2.296E-15 2001 2.078E-16 2002 1.122E-16 2003 1.716E-17 2004 9.524E-17 2005 5.219E-17 2006 3.374E-17 2007 1.974E-17 2010 4.092E-18 2013 8.58E-10 2016 2.052E-19 2-7. 마이크로프로세서 당 트랜지스터 개수
'인텔 프로세서(Intel Processor)'의 트랜지스터 개수는 2년마다 배가 되어왔다.
마이크로프로세서당 트랜지스터 개수 도입 연도(Year of Introduction) 트랜지스터(Transistor) 프로세서(Processor) 1971 2250 4004 1972 2500 8008 1974 5000 8080 1978 29000 8086 1982 120000 286 1985 275000 386TM processor 1989 1600000 486TM DX processor 1993 3100000 Pentium processor 1997 7500000 Pentium 2 processor 1999 24000000 Pentium 3 processor 2000 42000000 Pentium 4 processor 2002 169000000 Xeon 2003 410000000 Itanium 2-8. 처리 장치 성능(MIPS)
MIPS 단위로 측정한 처리 장치 성능은 처리 장치당 1.8년마다 배가되어왔다.
처리 장치 성능 년도(Year) MIPS 1971 0.035 1972 0.08 1974 0.33 1976 0.4 1978 0.9 1982 2.5 1985 5 1989 17 1993 100 1995 800 1997 1005 1999 1500 2000 4000 2001 10000 2002 12000 2-9. 판매된 총 비트
정보기술의 비용은 크게 하락했지만, 한편으로 수요는 그보다 더 빠르게 증가했다. 판매된 '비트(bit)' 수는 1.1년마다 두 배로 늘어 비트당 비용의 반감기인 1.5년보다 빠른 속도로 보여줬다.
결과적으로 반도체 산업은 1958년부터 2002년까지 매년 총 수입 면에서 18%의 성장을 누려왔다. 전체 정보기술 산업은 1977년 국내 총생산의 4.2%를 차지했으나, 1998년에는 8.2%로 성장했다. 정보기술의 영향력은 모든 경제 분야에서 점점 커지고 있다. 대부분의 제품과 서비스의 가치 중 정보기술이 기여하는 바가 빠르게 증가하고 있다. 탁자나 의자 같은 일반적인 제품 조차도 정보 내용을 가지고 있다.
판매된 총 비트(Total Bits Shipped) 년도(Year) 판매된 총 비트(Total Bits Shipped) 1971 921600000 1972 3788800000 1973 8294400000 1974 19865600000 1975 42700800000 1976 130662400000 1977 276070400000 1978 663859200000 1979 1438720000000 1980 3172761600000 1981 4512665600000 1982 11520409600000 1983 29648486400000 1984 68418764800000 1985 87518412800000 1986 192407142400000 1987 255608422400000 1988 429404979200000 1989 631957094400000 1990 950593126400000 1991 1.5465906176E+15 1992 2.845638656E+15 1993 4.1779593216E+15 1994 7.5108057088E+15 1995 1.3010599936E+16 1996 2.3359078006784E+16 1997 4.5653879160832E+16 1998 8.5176878104576E+16 1999 1.47327404736512E+17 2000 2.63635863601152E+17 2001 4.19671970100019E+17 2002 5.9000909463552E+17 3. '무어의 법칙'은 지속 가능한가?
3-1. '무어의 법칙'은 자기 성취적 예언에 불과한가?
'무어의 법칙'은 자기 성취적 예언에 불과하다고 주장하는 사람들도 있다. 실제로 산업 관계자들은 미래 어느 특정 시기에 어느 만큼의 성과를 달성하고 싶은지 미리 정해두고, 그에 맞는 연구 개발을 준비한다. 해당 산업의 '로드맵(Road Map)'이란 것이 그런 준비다.
하지만 정보기술의 기하급수적 추세는 무어의 법칙이 다루는 영역보다 더 광범위하다. 본질적으로 정보를 다루는 모든 기술에서, 모든 측정의 측면에서 이와 동일한 추세가 나타난다. '가성비(가격 대 성능비)'가 가속된다는 것을 전혀 인식할 수 없었던 분야, 혹은 명확히 표현되지 않았던 분야의 기술도 포함된다. 연산 자체만 보더라도 단위 비용당 성능 성장은 '무어의 법칙'이 예측하는 것보다 훨씬 광범위한 활동들을 통해 일어나고 있다.
3-2. '무어의 법칙'은 하나의 패러다임에 불과한가?
그러면 '무어의 법칙'은 하나의 패러다임에 불과할까? 다시 말해 현재 '집적회로(Intergrated Circuit)'라는 패러다임이 한계에 부딪히면, 무어의 법칙은 종말을 고하지 않을까? 이에 대한 답부터 말하자면, 집적회로라는 패러다임에서 무어의 법칙이 끝날 일은 없다.
'수확 가속의 법칙(Law of Accelarating Returns)'에 따라 '패러다임의 전환(혁신)'은 개별 패러다임의 S자 곡선을 연속적인 기하급수적 증가로 바꿔준다. 20세기의 유명한 49개 연산 시스템 및 컴퓨터 들의 '가성비(가격 대 성능비)'를 100고정 달러당 초당 명령을 기준으로 측정한 뒤 그래프로 나타내보면 이러한 패턴을 명확히 알 수 있다. 낡은 패러다임이 내재적 한계에 이르면, 새로운 패러다임이 이어진다. '무어의 법칙'은 연산 시스템의 하나의 패러다임이 아니다. 그림에서도 알 수 있듯이 '집적회로'가 발명되기 훨씬 전부터 연산의 가격 대 성능비를 기하급수적으로 증가시켜준 4개의 다른 패러다임들이 있었다. 그것은 바로 순서대로 '전기기계식 컴퓨터(Electromechanical Computer)', '계전기식 컴퓨터(Relay System Computer)', '진공관(Vacuum Tube)', '트랜지스터(Transistor)'였다. 이번 패러다임도 마지막이 아니다. '집적회로' 패러다임의 S자 곡선의 끝에 다다르면, 기하급수적 성장은 6번째 패러다임인 '삼차원 분자 연산(3D Molecular Calculation)'으로 이어질 것이다.
'3차원 연산 시스템'은 선택의 문제가 아니라 2차원에서 연속적으로 이어질 자연스러운 발전이다. 생물학적 지능의 경우, 인간의 피질은 사실상 평면이나 마찬가지다. 여섯 개의 얇은 층이 정교하게 접혀서 표면적을 극대화하는 구조로 되어 있다. 접힌 구조 또한 3차원을 이용하는 방법이다. '프랙탈 시스템'에서 정교하게 접힌 구조는 중간적 차원값을 갖는 것으로 여겨진다. 그런 시각에서 보면, 복잡한 평면이라 할 수 있는 인간의 피질은 2차원과 3차원 사이의 다양한 차원값을 갖는다고 말할 수 있다. 다른 뇌 구조들, 가령 소뇌는 3차원 구조이지만 2차원 구조가 반복적으로 쌓인 형태다. 미래의 연산 시스템은 고도로 접힌 2차원과 완벽한 3차원을 결합한 것이 될 가능성이 높다.
무어의 법칙 (5개의 패러다임) 년도(Year) CPS / $1000 Device 1900 0.000005821 Analytical Engine 1908 0.0001299 Hollerith Tabulator 1911 0.00005787 Monroe Calculator 1919 0.001064 IBM Tabulator 1928 0.0006993 National Ellis 3000 1939 0.008547 Zuse 2 1940 0.1431 Bell Calculator Model 1 1941 0.0463 Zuse 3 1943 5.308 Colossus 1946 0.7981 ENIAC 1948 0.3698 IBM SSEC 1949 1.837 BINAC 1949 1.044 EDSAC 1951 1.43 Univac 1 1953 6.104 Univac 1103 1954 0.3669 EDVAC 1955 16.45 Whirlwind 1955 3.438 IBM 704 1958 0.3257 Datamatic 1000 1958 0.9144 Univac 2 1960 1.514 IBM 1620 1960 151.5 DEC PDP-1 1961 282.5 DEC PDP-4 1962 29.43 Univac 3 1964 158.6 CDC 6600 1965 482.6 IBM 1130 1965 1792 DEC PDP-8 1966 49.72 IBM 360 Model 75 1968 213.6 DEC PDP-10 1973 728.6 Intellec-8 1973 3401 Data General Nova 1975 10580 Altair 8800 1976 777 DEC PDP-11 Model 70 1977 3720 Cray 1 1977 26870 Apple 2 1979 1114 DEC VAX 11 Model 780 1980 5621 Sun-1 1982 126600 IBM PC 1982 126600 Compaq Portable 1983 86280 IBM AT-80286 1984 85030 Apple Macintosh 1986 538200 Compaq Deskpro 386 1987 232600 Apple Mac 21993 1993 3549000 Pentium PC 1996 48080000 Pentium PC 1998 133300000 Pentium 2 PC 3-3. 물리적으로 연산의 한계에 다다르지는 않을까?
그러면 물리적으로 연산의 한계에 다다르지는 않을까? 즉, 연산을 뒷받침하는 물질과 에너지의 역량에는 내재적 제약이 있어 '무어의 법칙'이 깨질 가능성은 없을까? 이에 대한 답은 '적어도 이번 세기말까지는 그 한계에 다다를 일은 없을 것이다'라는 것이다. 연산의 성장은 그 하위 패러다임을 뛰어넘는 것이며, 현재로서는 계속 기하급수적일 것이라고 보아도 무리가 없다.