През 1965 г. съосновател на Intel Гордън Мур публикува a забележително предвидима хартия което прогнозира, че изчислителната мощност ще се удвоява приблизително на всеки две години. В продължение на половин век този процес на удвояване се оказа толкова забележително последователен, че днес е известен като Законът на Мур и е двигател на цифровата революция.
Всъщност ние толкова свикнахме с идеята, че нашата технология става по-мощна и по-евтина, че едва спираме и мислим колко е безпрецедентна. Разбира се, не очаквахме коне или плугове - или дори парни машини, автомобили или самолети - да удвоят своята ефективност с непрекъсната скорост.
Въпреки това съвременните организации разчитат на непрекъснато усъвършенстване до такава степен, че хората рядко се замислят какво означава и с какво Законът на Мур е на път да приключи , това ще бъде проблем. През следващите десетилетия ще трябва да се научим да живеем без сигурността на закона на Мур и да действаме в нова ера на иновациите това ще бъде дълбоко различно.
Тесното гърло на Фон Нойман
Поради силата и последователността на закона на Мур, ние сме свързали технологичния напредък със скоростите на процесора. И все пак това е само едно измерение на производителността и има много неща, които можем да направим, за да накараме нашите машини да правят повече на по-ниска цена, отколкото просто да ги ускорят.
Основен пример за това се нарича от тесното място на Нойман , кръстен на математическия гений, който е отговорен за начина, по който нашите компютри съхраняват програми и данни на едно място и правят изчисления на друго. През 40-те години на миналия век, когато тази идея се появи, това беше сериозен пробив, но днес това донякъде се превръща в проблем.
мъжът овен и жената скорпион се карат
Въпросът е, че поради закона на Мур нашите чипове работят толкова бързо, че във времето, необходимо на информация, за да пътувате напред-назад между чиповете - със скоростта на светлината не по-малко - губим много ценно изчислително време. По ирония на съдбата, тъй като скоростите на чипа продължават да се подобряват, проблемът само ще се влошава.
Решението е просто в концепция, но трудно на практика. Точно както интегрирахме транзистори върху една силиконова пластина, за да създадем съвременни чипове, ние можем да интегрираме различни чипове с метод, наречен 3D подреждане . Ако успеем да направим това, можем да увеличим производителността за още няколко поколения.
Оптимизирани изчисления
Днес ние използваме нашите компютри за различни задачи. Пишем документи, гледаме видеоклипове, подготвяме анализи, играем игри и правим много други неща на едно и също устройство, използвайки една и съща чип архитектура. Ние сме в състояние да направим това, тъй като чиповете, които нашите компютри използват, са проектирани като технология с общо предназначение.
Това прави компютрите удобни и полезни, но е ужасно неефективен за изчислително интензивни задачи. Отдавна има технологии, като ASIC и FPGA, които са предназначени за по-специфични задачи и в по-ново време GPU са станали популярни за графики и функции за изкуствен интелект.
Тъй като изкуственият интелект се издига на преден план, някои фирми, като Google и Microsoft са започнали да проектират чипове, които са специално проектирани да работят със собствени инструменти за дълбоко обучение. Това значително подобрява производителността, но трябва да направите много чипове, за да накарате икономиката да работи, така че това е недостъпно за повечето компании.
Истината е, че всички тези стратегии са просто спирки. Те ще ни помогнат да продължим да напредваме през следващото десетилетие, но с приключването на закона на Мур истинското предизвикателство е да измислим някои принципно нови идеи за изчисленията.
Дълбоко нови архитектури
През последния половин век законът на Мур се превърна в синоним на изчисления, но ние направихме изчислителни машини много преди изобретяването на първия микрочип. В началото на 20-ти век IBM първо въвежда електромеханични табулатори, след това идва вакуумни лампи и транзистори, преди интегралните схеми да бъдат изобретени в края на 50-те години.
Днес се появяват две нови архитектури, които ще бъдат комерсиализирани през следващите пет години. Първият е квантови компютри , които имат потенциал да бъдат хиляди, ако не и милиони пъти по-мощни от настоящите технологии. И IBM, и Google са изградили работещи прототипи, а Intel, Microsoft и други имат активни програми за разработка.
Вторият основен подход е невроморфни изчисления , или чипове въз основа на дизайна на човешкия мозък. Те превъзхождат задачите за разпознаване на шаблони, с които конвенционалните чипове имат проблеми. Те също са хиляди пъти по-ефективни от съвременните технологии и се мащабират до едно малко ядро само с няколкостотин „неврони“ и до огромни масиви с милиони.
И двете тези архитектури имат своите недостатъци. Квантовите компютри трябва да бъдат охладени до почти абсолютна нула, което ограничава тяхното използване. И двете изискват дълбоко различна логика от конвенционалните компютри и се нуждаят от нови езици за програмиране. Преходът няма да бъде безпроблемен.
Нова ера на иновации
През последните 20 или 30 години иновациите, особено в цифровото пространство, бяха доста ясни. Можем да разчитаме на технологията да се подобри с предвидими темпове и това ни позволи да предвидим с висока степен на сигурност какво ще бъде възможно през следващите години.
Това доведе до това, че повечето иновационни усилия са насочени към приложения, с голям акцент върху крайния потребител. Стартъпите, които са успели да проектират опит, да го тестват, адаптират и итератират бързо, могат да надминат големите фирми, които са имали много повече ресурси и технологична сложност. Това превърна пъргавината в определящ състезателен атрибут.
В следващите години махалото вероятно ще се премести от приложенията обратно към основните технологии, които ги правят възможни. Вместо да можем да разчитаме на верни стари парадигми, ние до голяма степен ще работим в сферата на неизвестното. В много отношения ще започнем отначало и иновациите ще изглеждат по-скоро като през 50-те и 60-те години
Изчислителната техника е само една област, достигаща своите теоретични граници. Ние също се нуждаем батерии от следващо поколение за захранване на нашите устройства, електрически автомобили и мрежата. В същото време новите технологии, като геномика, нанотехнологии и роботика стават възходящи и дори научният метод е поставен под въпрос .
Така че сега навлизаме в нова ера на иновации и организациите, които ще се конкурират най-ефективно, ще бъдат не тези, които могат да нарушат, а тези, които са готови да справяне с големи предизвикателства и изследвайте нови хоризонти.
