무어의 법칙
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Moore's Law
인텔의 고든 무어가 1965년에 주장한 법칙. $1000로 살 수 있는 반도체의 집적회로 성능은 2년마다 2배로 증가한다는 법칙이다. 좀 더 광범위하게 정의하면 '''컴퓨터의 성능은 일정 시기마다 배가하며 기하급수적으로 증가한다'''는 법칙을 말한다고 볼 수 있다.
원래는 잡지 '일렉트로닉스'에 논문 형식으로 실었던 '글'이었으나, 캘리포니아 공과대학 교수와 파이오니어사의 카버 미드에 의해 '법칙'으로 인정받게 되었다. IT업계에 관심있거나 업계종사자라면 한번쯤은 다 들어봤을법한 유명한 법칙이다.
10년후인 1975년에는 법칙을 수정해서 2년마다 2배로 증가한다고 바꿨다. 그리고 65년도에는 "'18개월마다'라고 말한 적은 한 번도 없었는데 누가 자꾸 18개월마다라고 주석을 붙인다."라고 했다.
가장 근본적인 물리법칙상 란다우어의 원리에 따르면 정보를 지울때 발생하는 열에너지(=소모되는 전기에너지)는 25°C의 실온에서 1ZB당 22.83J(=1ZiB당 26.95J)보다 작을 수 없다.[2] 이것을 깬다는 것은 열역학 제2법칙을 깬다는 것과도 같으며 여러가지 현실적인 문제들까지 감안하면 이것보다 훨씬 높은 값에서 실질적인 한계치에 도달할 가능성이 높다.
무어의 법칙은 안 좋은 의미로 깨질 조짐이 보여 왔다. 일단 CPU의 초당 계산 속도는 2010년 즈음부터 이미 2년마다 2배라는 법칙을 따라가지 못하는 중이다.[3][4] 이유는 멀티코어 프로세서에서 자세히 나와있는데, 주된 이유로는 발열 등으로 코어 하나의 집적도를 높이기 힘들어진 것이 주된 이유.
공정도 점점 세밀해져, 2019년 기준 최신 CPU인 AMD의 마티스 기준으로 '''7nm''' 공정까지 왔다. 하지만 5nm 쯤으로 가면 기존 불화아르곤 공법으로는 생산이 불가능할 정도로 미세할 뿐만 아니라 터널링 현상으로 인해 회로를 구성하는 원자의 전자가 다른 곳으로 워프하는 양자역학적인 문제가 생기기 때문에 근접 회로에 합선이 일어날 수 있다. 이 때쯤이면 더 이상 집적도를 높일 수 없기에 무어의 법칙은 반드시 깨지게 된다. 2010년 들어 느려진 무어의 법칙으로 예측하더라도 공정이 5~6nm인 수준에 도달하려면 2020년 이후가 될 것이고 이 이후에는 발전 속도가 늦어질 것이라는 전망이 있었다. 하지만 이 문제를 극복하기 위한 EUV(극자외선)공법과 GAAFET 공법이 각각 적용/개발중이다. # 그리고 2019년 삼성이 '''무려 5nm 공정을 개발'''하여 무어의 법칙이 깨질 시기가 뒤로 늦춰졌다.http://underkg.co.kr/news/2467394
2017년에 10nm 공정인 캐논레이크를 출시한다고 했었다.[5] 인텔은 무어의 법칙을 향후 10년은 더 끌고 가 집적회로의 크기를 5nm까지 줄이겠다고 했다. 하지만 쉽지 않을 것이라는 전망이 있었고 결국 캐논레이크는 2018년으로 연기됐다.[6] 그런데 2018년에도 내지 못하고 2020년의 10~11세대 CPU를 기다려야 할듯 하다. 그런데 AMD는 슬슬 7nm 공정 CPU를 판매일을 발표했다.(...). 그리고 정상적으로 출시해 엄청난 가성비로 i5 라인업을 씹어드셨다. 그러나 인텔 10nm는 또 연기되어 12세대 엘더레이크는 되어야 10nm 인텔 CPU를 볼 수 있을 듯 하다.
2015년 7월 IBM에서 7nm 공정으로 시험생산한 칩을 발표하며 이 이상으로 무어의 법칙은 유지되기 힘들것이니, 무어의 법칙을 겉보기 집적도라는 개념으로 재정의하자는 의도의 글을 실었다. 즉, 공정 미세화가 이루어지지 않더라도 공정 미세화가 이루어진 효과(저전력, 성능향상, 다이면적 감소 등)는 일어나게 하자는 것.[7]
또한, 무어의 법칙은 또다른 한계에 직면했다. 그것은 바로 경제성의 문제다. 과거에는 집적도가 오를수록 원가 절감도 동시에 이루어졌지만, 이제는 원가 절감이 불가능한 영역에까지 이르렀다는 것. 조엘 하트만 ST마이크로일렉트로닉스 제조 총괄 부사장은 “회로선폭은 어떻게든 줄일 수 있겠지만 28nm 이후로는 오히려 제조 비용이 상승한다”라고 이야기했고, 핸델 존스 IBS CEO도 “반도체 업계는 칩 면적을 줄이면서 원가를 낮춰왔지만 차세대 공정에선 그 간의 원가 절감은 기대할 수 없다" 라고 언급하기도 했다. 실제로 반도체 업계의 고위 관계자들은 20nm 이후로는 기술적 구현의 측면이 아니라 경제성의 측면에서 무어의 법칙이 멈출 것으로 점치고 있다. 또한, 아래에서 제시한대로 새로운 방법을 사용한다고 해도 경제성의 문제는 여전히 해결하기 어려운 난제로 남아 있을 것이다.[8]
사실 CPU의 집적도를 높여서 연산 속도를 높이는 방식은 이미 한참 전에 끝나 있다. 멀티코어 프로세서가 그 때문에 도입된 기술이고, 현재 멀티 프로세싱 기술은 코어 당 클럭의 숫자 그대로 온전히 연산 속도를 내지 못한다. 현재 CPU 속도는 L2 캐시와 아키텍처 개선을 통해 높이는 것이 대세. 또한 GPGPU 같이 작은 코어를 잔뜩 때려박아서 연산 속도를 높이는 방식은 아직도 유효하다. 슈퍼컴퓨터 역시 같은 원리로 성능이 향상 중이다. 그리고 SoC처럼 하나의 칩에 다양한 기능을 넣는 등 컴퓨터 기술은 다양하고 광범위한 방향으로 발전하고 있다. 4GHz의 벽도 읽어보면 이해하는 데 도움이 될 것이다.
CPU의 집적도를 제외하고도 성능을 올릴 수 있는 방법은 그 외에도 여러가지가 있다. 예를 들면 IBM에서 저장 밀도를 100배까지 올릴 수 있는 기술도 찾아냈다. 하지만 이 기술은 보관 온도나 소음, 작은 충격에도 예민할 가능성이 높아서 상용화는 아직 먼 미래. SSD, SD카드, USB 메모리 등을 포괄하는 플래시 메모리가 무어의 법칙이 현재진행형으로 적용되는 몇 안 남은 분야. 그나마도 성장세가 둔화되고 있다. 위 사진에서 2014년에 128GB MicroSD가 나왔으나, 3년이 지난 2017년 말에도 256GB, 400GB, 2018년에 512GB MicroSD가 나온 것이 전부다. 아직까지는 무어의 법칙이 지켜지고 있으나 앞으로의 흐름을 생각해보았을 때, 마이크로SD카드에서도 무어의 법칙이 곧 깨질 것이다. 무엇보다도 컴퓨터와 다르게 256GB와 같은 고용량 마이크로SD카드는 저용량 마이크로SD카드에 밀려 잘 팔리지도 않고, 많이 팔지도 않는다. 2018년 현재로서는 3D 수직적층 낸드 기술이 가장 유력한 희망인 상황.그러나 2019년에 다시 1TB 마이크로SD카드가 발표되었다. 2020년에는 산화 하프늄(HfO2)을 사용한 원자 단위 메모리를 만들 가능성이 열리게 되었다. 관련 기사 이는 이론적 한계치에 도달하는 수준이며, 상용화에 성공할 경우 손톱만한 저장장치에 500TB의 데이터를 저장 가능할 것으로 보인다.
연산성능과 정보밀도에 관련되어선 무어의 법칙이 물리 법칙에 제한받아서 사실상 폐기되면 개인용 컴퓨팅 환경에서 성능향상을 꾀하기 위한 대안은 크게 2가지로 나뉜다:
1. 개요
Moore's Law
인텔의 고든 무어가 1965년에 주장한 법칙. $1000로 살 수 있는 반도체의 집적회로 성능은 2년마다 2배로 증가한다는 법칙이다. 좀 더 광범위하게 정의하면 '''컴퓨터의 성능은 일정 시기마다 배가하며 기하급수적으로 증가한다'''는 법칙을 말한다고 볼 수 있다.
원래는 잡지 '일렉트로닉스'에 논문 형식으로 실었던 '글'이었으나, 캘리포니아 공과대학 교수와 파이오니어사의 카버 미드에 의해 '법칙'으로 인정받게 되었다. IT업계에 관심있거나 업계종사자라면 한번쯤은 다 들어봤을법한 유명한 법칙이다.
10년후인 1975년에는 법칙을 수정해서 2년마다 2배로 증가한다고 바꿨다. 그리고 65년도에는 "'18개월마다'라고 말한 적은 한 번도 없었는데 누가 자꾸 18개월마다라고 주석을 붙인다."라고 했다.
2. 한계
가장 근본적인 물리법칙상 란다우어의 원리에 따르면 정보를 지울때 발생하는 열에너지(=소모되는 전기에너지)는 25°C의 실온에서 1ZB당 22.83J(=1ZiB당 26.95J)보다 작을 수 없다.[2] 이것을 깬다는 것은 열역학 제2법칙을 깬다는 것과도 같으며 여러가지 현실적인 문제들까지 감안하면 이것보다 훨씬 높은 값에서 실질적인 한계치에 도달할 가능성이 높다.
무어의 법칙은 안 좋은 의미로 깨질 조짐이 보여 왔다. 일단 CPU의 초당 계산 속도는 2010년 즈음부터 이미 2년마다 2배라는 법칙을 따라가지 못하는 중이다.[3][4] 이유는 멀티코어 프로세서에서 자세히 나와있는데, 주된 이유로는 발열 등으로 코어 하나의 집적도를 높이기 힘들어진 것이 주된 이유.
공정도 점점 세밀해져, 2019년 기준 최신 CPU인 AMD의 마티스 기준으로 '''7nm''' 공정까지 왔다. 하지만 5nm 쯤으로 가면 기존 불화아르곤 공법으로는 생산이 불가능할 정도로 미세할 뿐만 아니라 터널링 현상으로 인해 회로를 구성하는 원자의 전자가 다른 곳으로 워프하는 양자역학적인 문제가 생기기 때문에 근접 회로에 합선이 일어날 수 있다. 이 때쯤이면 더 이상 집적도를 높일 수 없기에 무어의 법칙은 반드시 깨지게 된다. 2010년 들어 느려진 무어의 법칙으로 예측하더라도 공정이 5~6nm인 수준에 도달하려면 2020년 이후가 될 것이고 이 이후에는 발전 속도가 늦어질 것이라는 전망이 있었다. 하지만 이 문제를 극복하기 위한 EUV(극자외선)공법과 GAAFET 공법이 각각 적용/개발중이다. # 그리고 2019년 삼성이 '''무려 5nm 공정을 개발'''하여 무어의 법칙이 깨질 시기가 뒤로 늦춰졌다.http://underkg.co.kr/news/2467394
2017년에 10nm 공정인 캐논레이크를 출시한다고 했었다.[5] 인텔은 무어의 법칙을 향후 10년은 더 끌고 가 집적회로의 크기를 5nm까지 줄이겠다고 했다. 하지만 쉽지 않을 것이라는 전망이 있었고 결국 캐논레이크는 2018년으로 연기됐다.[6] 그런데 2018년에도 내지 못하고 2020년의 10~11세대 CPU를 기다려야 할듯 하다. 그런데 AMD는 슬슬 7nm 공정 CPU를 판매일을 발표했다.(...). 그리고 정상적으로 출시해 엄청난 가성비로 i5 라인업을 씹어드셨다. 그러나 인텔 10nm는 또 연기되어 12세대 엘더레이크는 되어야 10nm 인텔 CPU를 볼 수 있을 듯 하다.
2015년 7월 IBM에서 7nm 공정으로 시험생산한 칩을 발표하며 이 이상으로 무어의 법칙은 유지되기 힘들것이니, 무어의 법칙을 겉보기 집적도라는 개념으로 재정의하자는 의도의 글을 실었다. 즉, 공정 미세화가 이루어지지 않더라도 공정 미세화가 이루어진 효과(저전력, 성능향상, 다이면적 감소 등)는 일어나게 하자는 것.[7]
또한, 무어의 법칙은 또다른 한계에 직면했다. 그것은 바로 경제성의 문제다. 과거에는 집적도가 오를수록 원가 절감도 동시에 이루어졌지만, 이제는 원가 절감이 불가능한 영역에까지 이르렀다는 것. 조엘 하트만 ST마이크로일렉트로닉스 제조 총괄 부사장은 “회로선폭은 어떻게든 줄일 수 있겠지만 28nm 이후로는 오히려 제조 비용이 상승한다”라고 이야기했고, 핸델 존스 IBS CEO도 “반도체 업계는 칩 면적을 줄이면서 원가를 낮춰왔지만 차세대 공정에선 그 간의 원가 절감은 기대할 수 없다" 라고 언급하기도 했다. 실제로 반도체 업계의 고위 관계자들은 20nm 이후로는 기술적 구현의 측면이 아니라 경제성의 측면에서 무어의 법칙이 멈출 것으로 점치고 있다. 또한, 아래에서 제시한대로 새로운 방법을 사용한다고 해도 경제성의 문제는 여전히 해결하기 어려운 난제로 남아 있을 것이다.[8]
사실 CPU의 집적도를 높여서 연산 속도를 높이는 방식은 이미 한참 전에 끝나 있다. 멀티코어 프로세서가 그 때문에 도입된 기술이고, 현재 멀티 프로세싱 기술은 코어 당 클럭의 숫자 그대로 온전히 연산 속도를 내지 못한다. 현재 CPU 속도는 L2 캐시와 아키텍처 개선을 통해 높이는 것이 대세. 또한 GPGPU 같이 작은 코어를 잔뜩 때려박아서 연산 속도를 높이는 방식은 아직도 유효하다. 슈퍼컴퓨터 역시 같은 원리로 성능이 향상 중이다. 그리고 SoC처럼 하나의 칩에 다양한 기능을 넣는 등 컴퓨터 기술은 다양하고 광범위한 방향으로 발전하고 있다. 4GHz의 벽도 읽어보면 이해하는 데 도움이 될 것이다.
CPU의 집적도를 제외하고도 성능을 올릴 수 있는 방법은 그 외에도 여러가지가 있다. 예를 들면 IBM에서 저장 밀도를 100배까지 올릴 수 있는 기술도 찾아냈다. 하지만 이 기술은 보관 온도나 소음, 작은 충격에도 예민할 가능성이 높아서 상용화는 아직 먼 미래. SSD, SD카드, USB 메모리 등을 포괄하는 플래시 메모리가 무어의 법칙이 현재진행형으로 적용되는 몇 안 남은 분야. 그나마도 성장세가 둔화되고 있다. 위 사진에서 2014년에 128GB MicroSD가 나왔으나, 3년이 지난 2017년 말에도 256GB, 400GB, 2018년에 512GB MicroSD가 나온 것이 전부다. 아직까지는 무어의 법칙이 지켜지고 있으나 앞으로의 흐름을 생각해보았을 때, 마이크로SD카드에서도 무어의 법칙이 곧 깨질 것이다. 무엇보다도 컴퓨터와 다르게 256GB와 같은 고용량 마이크로SD카드는 저용량 마이크로SD카드에 밀려 잘 팔리지도 않고, 많이 팔지도 않는다. 2018년 현재로서는 3D 수직적층 낸드 기술이 가장 유력한 희망인 상황.그러나 2019년에 다시 1TB 마이크로SD카드가 발표되었다. 2020년에는 산화 하프늄(HfO2)을 사용한 원자 단위 메모리를 만들 가능성이 열리게 되었다. 관련 기사 이는 이론적 한계치에 도달하는 수준이며, 상용화에 성공할 경우 손톱만한 저장장치에 500TB의 데이터를 저장 가능할 것으로 보인다.
3. 전망
연산성능과 정보밀도에 관련되어선 무어의 법칙이 물리 법칙에 제한받아서 사실상 폐기되면 개인용 컴퓨팅 환경에서 성능향상을 꾀하기 위한 대안은 크게 2가지로 나뉜다:
- 가정용 컴퓨터의 서버화: 컴덕과 워크스테이션 환경에선 이미 진행되는 추세로, 말 그대로 CPU와 GPU 여러개를 박아넣는 식으로 해결하는 방식이다. 대표적인 예로 NVidia가 최근 발표한 RTX 미니 서버 워크스테이션이 있다. 물론 병렬연산과 그와 관련된 최적화 부분에서 기술적 발전이 필요하긴 하지만 점진적인 발전이 계속해서 있는 분야이기도 하고, 이쪽은 물리 법칙과 씨름할 필요 없이 공밀레로(...) 잡고, 충분히 냉각과[9] 소음만 적절히 잡으면 근미래에서 충분한 메리트가 있는 방법이다. 이쪽으로 나가게 되면 90년대처럼 컴퓨터를 아예 냉장고 같은 가구로 변모시키거나, 에어컨 설비처럼 눈에 안 보이게 때려박고 중요한 IO 단자를 가정에 확보하는 식으로 나아갈 것이다. 가정에 있는 사람들 개개인이 컴퓨터를 가지지 않고 적절하게 연산량을 배분 받아서 쓸수 있고, 이론적으론 휴대기기들을 가정환경에선 그냥 원격 입출력기기로 쓰는 식으로 성능제한 없이 마음껏 누린다는 점도 눈여겨 볼수 있다.
- 클라우드 컴퓨팅 말 그대로 클라우드에 있는 컴퓨터를 리즈해서 월간 혹은 연간 비용을 얼마씩 지불하고 연산력을 할당받는 체계이다. 상술한 가정용 서버에 비해서 조기투자 비용이 들지 않고 개인 차원에선 전력의 부담이 줄어든다는 장점이 있다. 나머지 장단점은 서버가 집(혹은 근처에) 있냐, 아니면 외딴곳 데이터 센터의 있냐의 차이를 제외하면 대다수 공유한다. 구글과 다른 기업들도 이 분야로 꾸준히 투자를 하고 있으며, 클라우드 게이밍이 가능해질 정도로 레이턴시와 통신기술이 발전함에 따라 이쪽도 상당한 가능성이 있다. 양자컴퓨팅이 가정환경에서 만일 상용화 된다면 이 방향으로 나갈 가능성이 높다. 다만 이 경우 통신 인프라의 대역폭과 신뢰성이 매우 우수해야 하기 때문에 위의 가정용 컴퓨터의 서버화보다는 시간이 더 걸릴 것이다.
- 양자 컴퓨터 - 실리콘이 더 이상 사용될 수 없게 될 정도로 성능이 높아졌을 때의 대안이 될 수 있는 기술이다. 자세한 내용은 해당 문서 참조. 그러나 2019년 기준으로 한창 연구개발중이기 때문에 상용화나 대중화까지는 시간이 걸릴 것으로 보인다. 양자 컴퓨터의 대중화가 지체될 경우 아래의 방법들이 그 전까지 대안이 될 수 있다.
- 새로운 소재 - 기존의 실리콘 대신 아예 새로운 재료를 사용하는 방법이다. 후보 물질로는 산화갈륨(Ga2O3), 텔루륨 등이 있으며, 그래핀 또는 탄소나노튜브를 재료로 하는 탄소 기반 반도체도 연구중이다. 탄소나노튜브 트랜지스터의 경우 1nm의 크기도 가능할 것으로 보고 있으며, 특히 나선 구조를 가진 텔루륨을 이용할 경우 원자 크기에 가까운 트랜지스터를 만들 수 있을것으로 예상되고 있다. #
- 3차원 적층 - 마치 도시에서 토지가 부족하면 고층 건물을 건설하듯이 한정된 칩 공간을 더 효율적으로 활용하는 방법이다. 2차원 칩에서 빙 돌아가야 했던 배선을 위아래로 이어서 단축할 수 있을 뿐만 아니라 여러 층으로 쌓인 구조는 리버스 엔지니어링을 어렵게 만드므로 보안상의 장점도 가진다. 이미 일부 메모리 반도체는 이 방법을 활용하고 있다. 비메모리 반도체의 경우 층과 층 사이에서 발생하는 열을 배출해야 하는 문제가 있기 때문에 다층화까지는 다소 시간이 걸릴 전망이다.
- 광학 컴퓨터 - 전자 회로 대신 광자를 이용한 광학 회로를 이용하여 연산하는 방법이다. 기존 실리콘 칩에 비해 에너지 소모와 발열이 적고 처리 속도도 빠르다.
- 다진법 회로 - 기존 이진법 회로 대신 3진법 이상의 다진법 회로를 이용하여 연산하는 방법이다. 같은 숫자를 저장하거나 나타낼 때 자릿수가 적게 드는 장점이 있으며, 절전 효과도 있다.
- 스핀트로닉스
4. 기타
- 이름이 비슷한 무어스의 법칙이라는 것도 있다. 캘빈 무어스라는 학자가 59년에 먼저 발표한 이 법칙은 정보를 검색하고 소유하는 과정이 그로 인해 얻는 정보의 가치보다 더 귀찮고 가치가 없을 때 해당 시스템은 사용되지 않는다는 의미로 위의 무어의 법칙과 달리 오늘날 정보검색시스템의 설계에 있어서 여전히 핵심적 의미를 가진다고 평가받고 있다.
- 황의 법칙
2002년에 삼성전자의 황창규 기술총괄 사장이 발표한 것으로 집적회로를 뛰어넘는 메모리의 발전으로 인해서 앞으로는 1년에 2배씩 용량이 뛰어오를거라고 주장한 것인데 이는 계속해서 낸드플래시 계열의 메모리가 지속적으로 발전하면서 실제로 증명되었다. 하지만 2010년, 불과 8년만에 황의 법칙은 깨졌다. 무어의 법칙보다 늦게 주장한 법칙인데 깨지긴 더 일찍 깨졌다. 하늘 높은 줄 모르고 솟던 램 용량과 바닥 낮은 줄 모르고 떨어지던 가격은 2014년 현재 정체 중. 삼성이라는 이미지 홍보와 기술과시를 위해 주장한 다소 무리한 법칙이었다. 그래도 8년이나 가능했던 이유는 물론 삼성전자가 이 법칙을 억지로 맞추기위해 공돌이를 갈아 넣었기 때문.
- 왕의 법칙
- P의 법칙: 팬택이 주장한 2~3년 주기로 새로운 모바일 디바이스가 등장할 전망, PC는 휴대성 결여라는 약점이 부각돼 5년 안에 사라질 것이라는 법칙. # 그런데 팬택이 먼저 사라졌다.(...)
- 이룸의 법칙 (Eroom's law)
무어의 법칙의 반대 개념으로 지수적 성장을 하지 못하고 발전이 정체되거나 오히려 로가리듬처럼 시간이 갈수록 발전 속도가 느려지는 분야에 사용되는 용어이다. 주로 신약 개발, 신소재, 배터리 등의 분야에서 이러한 현상이 발생한다.
5. 관련문서
[1] 1024배가 아닌 이유는 기억장치/표기 용량과 실제 문서 참조.[2] 무손실 압축 포맷으로 압축 가능한 이론상 최소 용량 기준이다.[3] 그래서 계산속도는 비슷하나 계산을 하기위해 필요한 자원량을 낮추고 있다.[4] 당장 2011년 출시 샌디브릿지와 2017년 출시 커피레이크의 성능 차이는 2배를 살짝 넘는 수준이다. 심지어 HDD의 용량 또한 2011년에 4TB의 벽에 부딪힌 이후 증가속도가 더뎌졌다. 물론 AMD의 부진도 무시 못한다지만 이미 샌디브릿지부터가 2009년 출시 린필드대비 37%에 불과하다.[5] 본래 2016년 출시 예정이었으나 공정 문제로 인해 2017년으로 연기했었다. 2018년으로 또 연기되었다.[6] 사실 인텔은 2009년에 2022년에는 4nm공정의 CPU를 만들겠다고 호언장담했다. 근데 16nm를 2014년에 내놓겠다고 했지만 14nm를 사실상 2015년에 내놓았고 그나마 2017년에 내놓겠다고 했던 10nm공정도 2018년에 코어 i3-8121U 하나 내놓은게 전부다.물론 현재 인텔 10nm가 이전의 노드 명명 기준으로 따지면 8.7nm에 해당하는 집적도인 점을 감안할 필요는 있지만 2018년에도 대량 출시를 못했으므로 저 로드맵은 완전히 붕괴된 셈이다.[7] 예시로 MOSFET의 산화막 교체를 들 수 있다. 본래는 SiO2를 사용하지만 SiO2를 너무 얇게 하면 상술한 터널링 등의 문제가 심각해지는데, 이를 유전율이 더 높은 HfO2로 대체하여 SiO2보다 더 두꺼우면서 같은 효과를 내는 것. 예를 들어 만약 SiO2의 1nm와 HfO2의 5nm가 같은 효과를 보여준다면 실제로는 HfO2 5nm를 사용하지만 겉보기엔 SiO2 1nm를 사용한 것으로 간주하는 것이다.[8] AMD의 자료를 보면 미세 공정화가 계속될수록 다이 면적 당 가격이 가파르게 상승하고 있다. 특히 14nm/16nm와 7nm의 가격 차이는 무려 2배에 달한다. 괜히 I/O 다이를 따로 분리해 놓은 것이 아닌 셈.[9] 칩이 많아지면 그만큼 발열이 많아지니 그 열을 어딘가로 빼기는 해야 한다.