Robinson · 鲁棒逊 (@python_xxt) “τ Scaling Law, makes me τired 昨天有朋友问我：“韬定律，你怎么看？” 我一脸问号：“” — TopicDigg

τ Scaling Law, makes me τired 昨天有朋友问我：“韬定律，你怎么看？” 我一脸问号：“ 什么韬定律？我又错过了什么？” 朋友说：“ 就是华为的τ定律啊 ” 我更不解了：“ 华为的定律？ 定律……” 后来大概看了一下，发现这东西也没那么玄。 摩尔定律讲的是，把晶体管继续做小。 韬定律讲的是，尺寸做不动了，就从信号传输、芯片互连、系统架构里继续抠效率。 更准确一点说，它想用“时间缩微”去接替一部分“几何缩微”。 过去大家卷的是计算单元本身：晶体管更小，数量更多，频率更高，单位成本更低。 现在的问题变了，很多时候，是数据搬不过来，信号走得太远，模块之间互相等待，性能都浪费在路上。 这里有个很朴素的逻辑： 空间距离就是时间；时间就是能耗；能耗就是热；热就是频率上限；频率上限就是性能天花板。 所以韬定律抓住了一个真问题。 但真问题，不等于真定律。 “law”这个词会制造很高的预期。摩尔定律之所以能被叫作定律，是因为它背后有几十年的产业验证，有清晰的成本曲线、性能曲线和制造节奏。 韬定律目前更像一个 principle、methodology、roadmap。它是一条技术路线，不是一条自然法则。 它的价值在于，把制程追赶问题，改写成了系统效率追赶问题。先进制程追不上，就尽量通过架构、封装、互连、软件、系统协同，把一部分差距补回来。 这条路当然值得走。而且后摩尔时代，所有玩家都会走这条路。 问题在于，补偿终归是补偿。 你优化的部分如果不是主要瓶颈，宣传再大，实际收益也会很小。如果瓶颈确实在数据传输、片间互连、系统调度上，它可能很有用。如果差距来自制程、功耗、良率、成本、材料和设备本身，它就不可能凭空抹平。 所以“等效先进制程”这类说法，最容易误导。 等效什么？等效密度？性能？功耗？成本？还是某个特定场景下的吞吐？ 这些不说清楚，工程问题就会滑向宣传话术。 韬定律可以宣传，但不要神化。 韬定律不是摩尔定律的替代品，它更像摩尔定律失速后的补充路线。它把制程追赶问题，改写成系统效率追赶问题；这能改变竞争方式，但不能取消底层物理差距。