Знаменитое правило вычислений подошло к концу, что же будет дальше?

На протяжении полувека компьютерное развитие развивалось обнадеживающим и предсказуемым образом. Транзисторы — устройства, используемые для переключения электрических сигналов на компьютерном чипе, — стали меньше. В результате компьютерные чипы стали быстрее, и общество незаметно усвоило полученные достижения, почти не заметив этого.

Эти более быстрые чипы обеспечивают большую вычислительную мощность, позволяя устройствам более эффективно выполнять задачи. В результате мы увидели улучшение научного моделирования, прогнозы погоды стали более точными, графики более реалистичными, а позже стали развиваться и процветать системы машинного обучения. Выглядело так, как будто вычислительная мощность сама по себе подчинялась естественному закону.

Это явление стало известно как Закон Мурав честь бизнесмена и ученого Гордона Мура. Закон Мура обобщил эмпирическое наблюдение о том, что количество транзисторов на кристалле удваивается примерно каждые пару лет. Это также позволяет уменьшить размер устройств, что способствует миниатюризации.

Это чувство уверенности и предсказуемости теперь ушло, и не потому, что инновации прекратились, а потому, что физические предположения, которые когда-то лежали в их основе, больше не действуют.

Так что же заменяет старую модель автоматического увеличения скорости? Ответ заключается не в одном прорыве, а в нескольких пересекающихся стратегиях.

Один из них касается новых материалов и конструкций транзисторов. Инженеры совершенствуют конструкцию транзисторов, чтобы уменьшить потери энергии и нежелательные утечки электричества. Эти изменения обеспечивают меньшие, более постепенные улучшения, чем в прошлом, но помогают держать энергопотребление под контролем.

Другой подход — изменить физическую организацию чипов. Вместо того, чтобы размещать все компоненты на одной плоской поверхности, современные чипы все чаще складывайте детали друг на друга или располагайте их плотнее. Это сокращает расстояние, которое приходится преодолевать данным, экономя время и энергию.

Возможно, самая важная смена это специализация. Вместо одного процессора общего назначения, пытающегося сделать все, современные системы объединяют процессоры разных типов. Традиционные процессоры или процессоры осуществлять контроль и принимать решения. Графические процессорыпредставляют собой мощные процессоры, которые изначально были разработаны для обработки графики компьютерных игр и других задач. Ускорители искусственного интеллекта (специализированное оборудование, ускоряющее задачи искусственного интеллекта) ориентированы на большое количество простых вычислений, выполняемых параллельно. Производительность теперь зависит от того, насколько хорошо эти компоненты работают вместе, а не от того, насколько быстр какой-либо из них.

Наряду с этими разработками исследователи изучают новые экспериментальные технологии, в том числе квантовые процессоры (которые используют возможности квантовой науки) и фотонные процессоры, использующие свет вместо электричества.

Это не компьютеры общего назначения, и они вряд ли заменят обычные машины. Их потенциал лежит в очень специфических областях, таких как определенные задачи оптимизации или моделирования, где классическим компьютерам сложно эффективно исследовать большое количество возможных решений. На практике эти технологии лучше всего понимать как специализированные сопроцессоры, используемые выборочно и в сочетании с традиционными системами.

Для большинства повседневных вычислительных задач улучшения обычных процессоров, систем памяти и разработки программного обеспечения будут по-прежнему иметь гораздо большее значение, чем эти экспериментальные подходы.

Для пользователей жизнь после закона Мура не означает, что компьютеры перестанут совершенствоваться. Это означает, что улучшения происходят более неравномерно и зависят от конкретных задач. В некоторых приложениях, таких как инструменты на базе искусственного интеллекта, диагностика, навигация, сложное моделирование, может наблюдаться заметный прирост, в то время как производительность общего назначения увеличивается медленнее.

Новые технологии

На Суперкомпьютер SC25 конференция в Сент-Луисе, гибридные системы сочетание центральных процессоров (процессоров) и графических процессоров (графических процессоров) с новыми технологиями, такими как квантовые или фотонные процессоры, все чаще представлялось и обсуждалось как практическое расширение классических вычислений. Для большинства повседневных задач усовершенствования классических процессоров, памяти и программного обеспечения будут по-прежнему приносить наибольшие выгоды.

Но растет интерес к использованию квантовых и фотонных устройств в качестве сопроцессоров, а не их замены. Их привлекательность заключается в решении определенных классов задач, таких как сложные задачи оптимизации или маршрутизации, где поиск низкоэнергетических или почти оптимальных решений может быть экспоненциально дорогим только для классических машин.

В этой вспомогательной роли они предлагают надежный способ объединить надежность классических вычислений с новыми вычислительными методами, которые расширяют возможности этих систем.

Жизнь после закона Мура — это не история упадка, а история, требующая постоянных преобразований и эволюции. Прогресс вычислений теперь зависит от архитектурной специализации, тщательного управления энергопотреблением и программного обеспечения, которое глубоко учитывает аппаратные ограничения. Опасность заключается в том, чтобы путать сложность с неизбежностью или маркетинговые повествования с решенными проблемами.

Эпоха после Мура требует более честных отношений с вычислениями, когда производительность больше не является чем-то, что мы автоматически наследуем от транзисторов меньшего размера, а является чем-то, что мы должны проектировать, обосновывать и платить за энергию, сложность и компромиссы.

Эта статья переиздана с Разговор по лицензии Creative Commons. Прочтите оригинальная статья.