6 удивительных инноваций вычислительной техники

По мере того как кремниевые транзисторы становятся настолько крошечными, что противоречат законам физики, производственные технологии перестают идти в ногу со временем.

Это свидетельствует о верхних пределах закона Мура, согласно которому количество транзисторов в микропроцессоре (и, следовательно, его вычислительная мощность) может удваиваться каждые два года. Но означает ли это, что эпоха экспоненциальных технологических изменений вот-вот остановится? Точно нет. Закон Мура никогда не был неизменной истиной, как гравитация или сохранение энергии. Это было больше похоже на самоисполняющееся пророчество: оно заставляло производителей микросхем соответствовать ожиданиям, что они и сделали. Это помогло разжечь неутолимый голод мира по все большей и большей вычислительной мощности - и этот спрос не исчезнет только потому, что мы продвинули микропроцессоры на основе кремния настолько далеко, насколько это возможно. Итак, теперь нам нужно исследовать новые способы размещения большей мощности во все более крошечных пространствах. Будущее вычислений определяется транзисторами, изготовленными не из кремния, а из других материалов. Это усиливается подходами, которые не имеют ничего общего со скоростью транзисторов, такими как программное обеспечение глубокого обучения и возможность краудсорсинга избыточной вычислительной мощности для создания того, что составляет распределенные суперкомпьютеры. Это может даже переопределить сами вычисления.

Вот некоторые вехи на новых рубежах вычислительной техники:

1. Транзисторы на основе графена: графен - толщиной в один атом углерода и более проводящий, чем любой другой известный материал - можно свернуть в крошечные трубки и объединить с другими 2D-материалами для перемещения электронов быстрее, в меньшем пространстве и с меньшим энергопотреблением, чем даже у других известных материалов. самый маленький кремниевый транзистор. Однако до недавнего времени производство нанотрубок было слишком беспорядочным и подверженным ошибкам, чтобы быть коммерчески целесообразным. Однако в 2019 году группа исследователей Массачусетского технологического института разработала процесс создания 16-битного микропроцессора из углеродных нанотрубок, который успешно выполнил набор инструкций для печати сообщения, начинающегося с «Hello, World!». Этот процесс устранил достаточно дефектов в нанотрубках, и их можно было перемещать из лаборатории на фабрику менее чем за пять лет.

2. Квантовые вычисления: даже самый мощный обычный компьютер может присвоить каждому биту только единицу или ноль. Квантовые вычисления, напротив, используют квантовые биты или кубиты, которые могут быть нулем, единицей, обоими сразу или какой-то промежуточной точкой, все одновременно. Современные квантовые компьютеры громкие и ненадежные, но в следующие 10 или 20 лет они смогут помочь нам разработать новые материалы и химические соединения, а также создать защищенные от взлома каналы связи для защиты всего, от финансовых транзакций до передвижения войск.

3. Хранение данных ДНК: конвертируйте данные в базу 4, и вы можете закодировать их на синтетической ДНК. Зачем нам это нужно? Просто: мы уже знаем, как секвенировать (читать), синтезировать (записывать) и копировать ДНК. Немногое хранит много информации; некоторые исследователи полагают, что мы могли бы удовлетворить все потребности мира в хранении данных в течение года с помощью кубического метра порошкообразного e. coli ДНК. И он удивительно стабилен, что доказали ученые, успешно использовавшие куски кости для реконструкции генома пещерного медведя, умершего 300 000 лет назад. Хранение данных на основе ДНК как услуга (потому что вы, вероятно, не собираетесь вкладывать средства в собственные инструменты для редактирования генов) может появиться всего через несколько лет.

4. Нейроморфная технология: цель этой технологии - создать компьютер, имитирующий архитектуру человеческого мозга, чтобы достичь человеческого уровня решения проблем - и, возможно, даже познания в какой-то момент - при этом потребляя в сотни тысяч раз меньше энергии, чем у компьютера. Мы еще не достигли этого, но в начале 2020 года Intel представила новый сервер на основе нейроморфных чипов, который, по ее утверждениям, имеет примерно такую же нейронную емкость, как мозг мелких млекопитающих. И в ходе разработки, которая когда-то была научной фантастикой, международная группа исследователей соединила искусственные и биологические нейроны, чтобы общаться, как биологическая нервная система, но с использованием интернет-протоколов.

5. Оптические вычисления: возможность вычислений с использованием фотонов, то есть путем сопоставления данных с уровнями интенсивности света и последующего изменения интенсивности света для выполнения вычислений, все еще находится на ранних стадиях, но может обеспечить высокую эффективность обработки и обработки данных с низким энергопотреблением.

6. Распределенные вычисления. Каждый компьютер, который находится в спящем режиме или не работает на полную мощность, имеет вычислительные циклы, которые можно использовать для других целей. Клиент, работающий в фоновом режиме, позволяет этому компьютеру загружать рабочие нагрузки с удаленного сервера, выполнять вычисления локально и выгружать результаты обратно на сервер. В настоящее время вершиной этой распределенной модели является Folding @ home, которая моделирует белковые молекулы для поиска лекарств от таких болезней, как болезнь Альцгеймера, рак и, совсем недавно, COVID-19. В настоящее время проект насчитывает около 750 000 участников и совокупную мощность 1,5 экзафлопса, то есть способность выполнять квинтиллион вычислений в секунду. Это 75% от прогнозируемой скорости суперкомпьютера El Capitan, который, как ожидается, станет самым быстрым в мире, когда он выйдет в 2023 году.

Возможно, мы приближаемся к пределам возможностей кремниевых чипов, но сама технология все еще ускоряется. Вряд ли он перестанет быть движущей силой современной жизни. Его влияние будет только возрастать по мере того, как новые вычислительные технологии подталкивают робототехнику, искусственный интеллект, межмашинные интерфейсы, нанотехнологии и другие революционные достижения, выходящие за рамки сегодняшних общепринятых ограничений. Короче говоря, экспоненциальный рост вычислительной техники не может продолжаться вечно, но его конец еще гораздо дальше, чем мы думаем.

Статья переведена мною с английского языка. Авторы оригинала: Dan Wellers and Fawn Fitter. Свободные картинки взяты из Pinterest.