集成电路行业衡量其技术性能和进步的主要标准仍然是摩尔定律，该定律指出，每芯片晶体管的数量每两年翻一番。它与每个芯片上的组件的增长率有关，有时可以概括地描述为：每个新一代IC所实现的原始计算能力的指数增长。 IC Insights的2020年版《McClean报告》（于1月发布）显示了在过去的50年中，DRAM，闪存，微处理器和图形处理器如何跟踪Moore预测的曲线（图1）。 图1在过去的10到15年中，诸如功耗和与微缩限制相关的挑战等因素已经影响了某些IC产品的晶体管增长率。例如，在2000年代初期，DRAM晶体管的数量以每年约45％的平均速度增长，但在2016年出现的16Gb代次中，其速度下降到约20％。一年前，三星开始批量生产12Gb DRAM和8Gb芯片。JEDEC仍在最终确定的DDR5标准包括单片24Gb，32Gb和64Gb设备。 到2012年左右，闪存密度的年增长率一直保持在55%-60％， 芯片采购平台但此后一直保持在每年30%-35％。对于传统的2D平面NAND闪存，2020年1月可用的单个芯片的最高密度为128Gb。对于96层四级单元（QLC）器件，目前3D NAND芯片的最大密度为1.33Tb。QLC与新的96层技术相结合将使3D NAND在2020年达到1.5Tb密度，而128层技术将催生2Tb芯片。 截止到2010年，英特尔PC处理器中的晶体管数量每年以大约40％的速度增长，但是在随后的几年中，这一比例下降到一半。该公司服务器MPU的晶体管数量增加在2000年代中期至后期暂停，但随后又开始以每年约25％的速度增长。英特尔在2017年停止透露晶体管数量的详细信息。 自2013年以来，用于iPhone和iPad的Apple A系列应用处理器的晶体管数量以每年43％的速度增长。该比率包括A13处理器及其最新的85亿个晶体管，这是最新的指标。预计在2020年上半年，苹果将推出基于新A13X处理器的iPad Pro。 Nvidia的高端GPU的晶体管数量非常多。与微处理器不同，GPU及其高度并行的结构不包含大量的缓存。Nvidia的一些最新GPU是专门为AI和机器学习设计的神经网络处理单元（NPU）。 永远不能低估IC行业创新突破技术障碍的强大动力，但是关于IC设计和制造的方式正在发生一些非常戏剧性的变化。尽管阻碍下一代发展的某些障碍看起来像是高墙，而不是一般的障碍，但摩尔定律仍然在整个集成电路行业中占有一席之地。

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