ムーアの法則のイラスト

技術原理 / 経験的観察

ムーアの法則

Moore's Law

ムーアの法則は、歴史的に強力な産業上の観察として理解するのが最も適切です：チップ密度は指数関数的なペースで改善され続けましたが、この法則は自然からの約束ではなく、傾向と目標です。

人気度

有用性

別名

ムーアの法則 / ムーアの観察 / トランジスタ密度のスケーリング

分野

半導体産業 / 集積回路 / コンピュータハードウェア / 電子工学 / 技術予測

定義

ムーアの法則とは、集積回路上のトランジスタや部品の数が一定の期間ごとに倍増する傾向にある一方で、部品あたりのコストは比例して上昇しないという観察である。一般的に使われている現代版はおおよそ「2年ごとに倍増」と言われているが、ムーアが1965年に行った元々の予測では、約10年間、1年ごとに倍増する率を用いた。

要点

コンピュータハードウェアが急速に進歩するのは、エンジニアがより多くの部品を集積回路に低コストで組み込むことを続けるからである。
それは自然の物理法則ではなく、経験的な傾向および業界の目標である。
以前のルールはいまだに重要である：より高い集積密度、低コスト、および高性能が半導体の進歩の「基準」となった。

仕組み

ムーアは初期の集積回路データを研究し、部品の密度が急速に増加していることに気付きました。
1965年、彼はチップあたりの部品数が約10年間毎年倍増し続けると予測しました。
1975年には、将来的な増加率を約2年ごとに倍増すると修正しました。
半導体業界はその後、この傾向を設計および製造の目標として扱い、リソグラフィ、ウェーハサイズ、プロセス技術、回路設計、パッケージング、材料の進歩を推進しました。

具体例

製品プランナーは、将来のチップが同程度のコストでより高い計算能力、メモリ容量、またはエネルギー効率を提供するだろうという漠然とした期待としてムーアの法則を使用することがある。
例: あるソフトウェア会社が5年先の製品を計画する場合、今日では高価または実用的でない作業負荷を通常の消費者向けデバイスが処理できると期待するかもしれないが、「法則」を盲目的に信頼するのではなく、実際のハードウェアのロードマップを確認することもある。

代表例

例：マイクロプロセッサのトランジスタ数は、1970年代の初期チップの小規模なものから2010年代には数十億トランジスタにまで増加しました。コンピュータ歴史博物館によると、最大のマイクロプロセッサは1971年から2010年にかけて、約2年ごとにトランジスタ数が倍増しました。
このルールに当てはまる理由：ムーアの法則が示す、集積回路密度の長期的な増加を示しています。

適用場面 / 当てはまる状況

半導体の長期トレンド分析
ハードウェアのロードマップ計画
コンピュータがなぜ小型化、低価格化、高性能化したかの説明
処理能力、メモリ、デジタルエレクトロニクスの歴史的成長の理解
ソフトウェアの期待がハードウェアの能力とともに拡大した理由の議論

当てはまらない場面 / よくある誤用

これは物理法則として保証されたものとして扱わないでください。
すべての性能が2年ごとに倍になると仮定しないでください。トランジスタ数、性能、コスト、エネルギー効率は関連していますが、同一ではありません。
1965年の元の声明と後の2年版を混同しないでください。
「18か月」バージョンには注意してください：よく引用されますが、ムーアが1965年に作ったオリジナルの公式ではありません。
現代のチップに対する正確な予測として使用する場合は、現在の半導体ロードマップ、製造上の限界、およびパッケージング手法を確認してください。

提唱 / 起源

発明者: ゴードン・E・ムーア
発明年: 1965年（発表論文の場合）; 関連する初期のフェアチャイルド社内部文書は1964年に作成。
発祥国 / 文脈: アメリカ合衆国; フェアチャイルド・セミコンダクターおよび初期の集積回路産業。当時ムーアはフェアチャイルド・セミコンダクターの研究開発部門ディレクター。
命名についての注記: 「ムーアの法則」という用語は後にカーバー・ミードに帰せられた、とコンピュータ歴史博物館による。

実践的な要点

ムーアの法則は、歴史的に強力な業界の観察として理解するのが最も適しています：チップの密度は指数関数的なペースで向上し続けましたが、この法則は傾向や目標であり、自然からの約束ではありません。