華爲"τ(韜)定律"論文到底講了什麼？

論文信息

大致閱讀了一下，分爲了六個模塊

• 背景 : 幾何時代的終結 (平面到極限了)

• 新方向 : (重)時間，而非空間 (都是縮時間)

• 解決方法 : 邏輯摺疊

• 應用方向 : 移動SoC/AI數據中心/存儲

• 缺點 : 開放性挑戰

• 畫餅 : 略

• The End of the Geometic Era

• Time , not space

• LogicFolding

• A Mobile-SoC Proof Point

  from Picoseconds to Microseconds

  Logic and Memory

• Open Challenges

接下來由我重新組織語言講解

             一、新的迭代方向

前面就講了一件事:摩爾定律已經終結，現在需要新的方向，我們不斷縮小尺寸就是爲了縮短時間

最後引出新原則:我們將時間納入並確立爲指標，空間變爲次要指標爲時間讓位

關於思路的描述

隨後提出新的原則(Principle): τ微縮

韜微縮定義

根據以上的定義，再定義出代際標準，以及常數α的定義

代際的定義

               二、應用&方向

上來直接說成功在手機上面實現了，使用的方法爲邏輯摺疊(LogicFolding)

相關描述

這裏就是"案例"的重頭戲了:麒麟9050(可能？)的能力全方位提升

Kirin 2026 的提升

隨後就是AI算力層面了，因爲前文堆疊獲得了算力提升，所以通信成爲了瓶頸。於是提出了兩套自研開源方案:UB和Hi-ONE,也就是新互聯架構和封裝級光學IO。

UB一個協議就讓繁瑣的PCIE、NVLink等等額外協議轉換的花銷給省了

UB

Hi-ONE

3D堆疊對AI算力的優勢

提一嘴這裏，很多人喜歡歪曲原文。這裏N^2和N指的是“目前AI行業的算力芯片的縮小和N^2(面積)有關，而互聯、供電等的縮小還是沿着扇形的N(周長)來。所以這裏並不是在吹牛說進步速度是N^2（有人不看清楚原文和我爭笑得我）

                    三、畫餅

最後講了存儲領域的拓展，以及說明了"方法論會在數月內發出來"。還講了一些缺點，比如雖然算力犯了十倍，但是耗電也一樣翻了十倍，

笑死我了

然後就是垂直花銷和晶圓工藝問題。還有一個章節畫餅我就不介紹了

缺點缺陷

總結: 這一次厲害在把處理器、AI算力、存儲的方面給整合了，以及爲了防止通信出現瓶頸爲推出了花銷更小的UB和Hi-ONE作爲構建一整個體系的基礎。難在於這是一套體系。不過說起來我更關注今年mate90pro max的性能到底多厲害，我想試試水！

給我⚡！