Aastal 1965 oli Inteli asutaja Gordon Moore avaldatud a märkimisväärselt ettenägelik paber mis ennustas, et arvutusvõimsus kahekordistub umbes iga kahe aasta tagant. Pool sajandit on see kahekordistumisprotsess osutunud nii märkimisväärselt järjepidevaks, et tänapäeval tuntakse seda tavaliselt Moore'i seadus ja on juhtinud digitaalset revolutsiooni.
Tegelikult oleme ideega nii harjunud, et meie tehnoloogia muutub võimsamaks ja odavamaks, et vaevalt peatume ja mõtleme, kui pretsedenditu see on. Kindlasti ei eeldanud me, et hobused või adrad - või isegi aurumasinad, autod või lennukid - oma efektiivsust pidevalt kahekordistavad.
kui vana on tia maria torres
Sellegipoolest on tänapäevased organisatsioonid hakanud lootma pidevale arengule sedavõrd, et inimesed mõtlevad harva, mida see tähendab ja millega Moore'i seadus hakkab lõppema , see saab olema probleem. Järgnevatel aastakümnetel peame õppima elama ilma Moore'i seaduse kindluseta ja tegutsema a uus ajastu innovatsiooni see on sügavalt erinev.
Von Neumanni pudelikael
Moore'i seaduse võimsuse ja järjepidevuse tõttu oleme hakanud tehnoloogilist arengut seostama protsessori kiirustega. Ometi on see ainult üks jõudluse mõõde ja me saame palju teha, et oma masinad saaksid teha vähem ja vähem kulusid kui lihtsalt kiirendada.
Selle esmast näidet nimetatakse Neumanni pudelikaelast , mis on nimetatud matemaatilise geeniuse järgi, kes vastutab selle eest, kuidas meie arvutid ühes kohas programme ja andmeid salvestavad ning teises kohas arvutusi teevad. 1940. aastatel, kui see idee tekkis, oli see suur läbimurre, kuid täna on see muutumas mõnevõrra probleemiks.
Küsimus on selles, et Moore'i seaduse tõttu töötavad meie kiibid nii kiiresti, et aja jooksul, mis kulub teabe edastamiseks kiipide vahel edasi-tagasi - valguskiirusel mitte vähem -, kaotame palju väärtuslikku arvutusaega. Irooniline, et kiibi kiiruse jätkuva paranemisega süveneb probleem ainult veelgi.
Lahendus on kontseptsioonilt lihtne, kuid praktikas raskesti mõistetav. Nii nagu integreerisime transistorid tänapäevaste kiipide loomiseks ühele räniplaadile, saame integreerida erinevad kiibid meetodiga nimega 3D virnastamine . Kui suudame selle töö teha, võime suurendada jõudlust veel paar põlvkonda.
Optimeeritud andmetöötlus
Täna kasutame oma arvuteid mitmesuguste ülesannete täitmiseks. Kirjutame dokumente, vaatame videoid, valmistame analüüse, mängime mänge ja teeme paljusid muid asju ühes ja samas seadmes, kasutades sama kiibiarhitektuuri. Oleme võimelised seda tegema, kuna meie arvutites kasutatavad kiibid on loodud üldotstarbelise tehnoloogiana.
See muudab arvutid mugavaks ja kasulikuks, kuid on arvutuslikult intensiivsete ülesannete jaoks kohutavalt ebaefektiivne. Juba ammu on olnud tehnoloogiaid, näiteks ASIC ja FPGA, mis on mõeldud konkreetsemate ülesannete jaoks ja hiljuti GPU-d on muutunud populaarseks graafika ja tehisintellekti funktsioonide jaoks.
Kuna tehisintellekt on esiplaanile tõusnud, on mõned ettevõtted, nagu Google ja Microsoft on hakanud kujundama kiipe, mis on spetsiaalselt loodud oma sügavate õppevahendite kasutamiseks. See parandab oluliselt jõudlust, kuid majanduse toimimiseks peate tegema palju kiipe, nii et see on enamiku ettevõtete jaoks kättesaamatu.
Tõsi on see, et kõik need strateegiad on lihtsalt peatused. Need aitavad meil jätkata edasiliikumist umbes järgmise kümnendi jooksul, kuid kui Moore'i seadus lõpeb, on tegelik väljakutse välja pakkuda mõned põhimõtteliselt uued ideed arvutamiseks.
kui vana on tammy bradshaw
Sügavalt uued arhitektuurid
Viimase poole sajandi jooksul on Moore'i seadus muutunud arvutamise sünonüümiks, kuid arvutusmasinad valmistasime juba ammu enne esimese mikrokiibi leiutamist. 20. sajandi alguses oli IBM esimene elektromehaaniliste tabulaatorite teerajaja, seejärel tulid vaakumtorud ja transistorid, enne kui integreeritud vooluahelad leiutati 1950. aastate lõpus.
Täna on tekkimas kaks uut arhitektuuri, mis turustatakse järgmise viie aasta jooksul. Esimene on kvantarvutid , mille potentsiaal võib olla tuhandeid, kui mitte miljoneid kordi võimsam kui praegune tehnoloogia. Nii IBM kui ka Google on loonud töötavad prototüübid ning Intelil, Microsoftil ja teistel on aktiivsed arendusprogrammid.
Teine suurem lähenemine on neuromorfne arvutus või kiibid, mis põhinevad inimese aju kujundusel. Need sobivad mustrite tuvastamise ülesannetega, millega tavapärastel kiipidel on probleeme. Samuti on need tuhandeid kordi efektiivsemad kui praegune tehnoloogia ja on skaleeritavad kuni ühe väikese südamikuni, millel on vaid mõnisada „neuronit“ ja kuni tohutute massiivideni miljonitega.
Mõlemal neist arhitektuuridest on siiski oma puudused. Kvantarvutid tuleb jahutada absoluutse nulli lähedale, mis piirab nende kasutamist. Mõlemad nõuavad tavapärastest arvutitest sügavalt erinevat loogikat ja vajavad uusi programmeerimiskeeli. Üleminek ei toimu sujuvalt.
Uus ajastu innovatsiooni
Viimased 20 või 30 aastat on innovatsioon, eriti digitaalses ruumis, olnud üsna sirgjooneline. Võiksime loota tehnoloogiale, et see areneks prognoositavas tempos ja see võimaldas meil suure kindlusega ennustada, mis on võimalik järgmistel aastatel.
See viis enamiku uuendustegevuste suunamise rakendustele, pöörates suurt tähelepanu lõppkasutajale. Startupid, kes suutsid kogemusi kujundada, neid katsetada, kohaneda ja kiiresti korduda, võivad edestada suurettevõtteid, kellel on palju rohkem ressursse ja tehnoloogilist keerukust. See muutis agiilsuse määravaks konkurentsiomaduseks.
vanna valge enne ja pärast
Järgnevatel aastatel pöördub pendel tõenäoliselt rakendustest tagasi nende põhitehnoloogiate juurde, mis neid võimaldavad. Selle asemel, et saaksime tugineda usaldusväärsetele vanadele paradigmadele, tegutseme suures osas tundmatus. Alustame paljuski otsast peale ja innovatsioon näeb välja rohkem nagu 1950. ja 1960. aastatel
Arvutamine on vaid üks valdkond, mis jõuab oma teoreetiliste piirideni. Me vajame ka järgmise põlvkonna patareid meie seadmete, elektriautode ja võrgu toitmiseks. Samal ajal on uued tehnoloogiad, näiteks genoomika, nanotehnoloogia ja robootika on tõusuteel ja isegi teaduslik meetod on kahtluse alla seatud .
Niisiis oleme nüüd sisenemas uude innovatsiooni ajastusse ja kõige tõhusamalt konkureerivad organisatsioonid ei suuda häirida, vaid on valmis tulla toime suurte väljakutsetega ja uurida uusi silmaringi.
