În 1965, cofondatorul Intel Gordon Moore a publicat un hârtie remarcabil prevăzătoare ceea ce a prezis că puterea de calcul se va dubla aproximativ la fiecare doi ani. Timp de o jumătate de secol, acest proces de dublare sa dovedit a fi atât de remarcabil de consistent încât astăzi este cunoscut sub numele de Legea lui Moore și a condus revoluția digitală.
De fapt, ne-am obișnuit atât de mult cu ideea că tehnologia noastră devine mai puternică și mai ieftină, încât abia ne oprim și ne gândim cât de fără precedent este. Cu siguranță, nu ne așteptam caii sau plugurile - sau chiar motoarele cu aburi, automobilele sau avioanele - să își dubleze eficiența la un ritm continuu.
cati ani are Kristy Swanson
Cu toate acestea, organizațiile moderne au ajuns să se bazeze pe îmbunătățirea continuă într-o asemenea măsură încât oamenii rareori se gândesc la ce înseamnă și, cu Legea lui Moore pe cale să se termine , asta va fi o problemă. În deceniile viitoare, va trebui să învățăm să trăim fără certitudinea legii lui Moore și să operăm într-un noua eră a inovației asta va fi profund diferit.
Gâtul de sticlă Von Neumann
Datorită puterii și consecvenței Legii lui Moore, am ajuns să asociem progresul tehnologic cu viteza procesorului. Cu toate acestea, aceasta este doar o dimensiune a performanței și există multe lucruri pe care le putem face pentru ca mașinile noastre să facă mai mult la un cost mai mic decât să le accelereze.
Un exemplu principal în acest sens se numește de la blocajul Neumann , numit după geniul matematic care este responsabil pentru modul în care computerele noastre stochează programe și date într-un loc și fac calcule într-un alt loc. În anii 1940, când a apărut această idee, a fost o descoperire majoră, dar astăzi devine oarecum o problemă.
Problema este că, din cauza legii lui Moore, cipurile noastre funcționează atât de repede încât în timpul necesar informațiilor pentru a călători înainte și înapoi între cipuri - cu viteza luminii nu mai puțin - pierdem mult timp de calcul valoros. În mod ironic, pe măsură ce viteza cipului continuă să se îmbunătățească, problema se va agrava.
Soluția este simplă în concepție, dar evazivă în practică. La fel cum am integrat tranzistoarele pe o singură placă de siliciu pentru a crea jetoane moderne, putem integra diferite jetoane cu o metodă numită Stivuire 3D . Dacă putem face acest lucru, putem crește performanța pentru încă câteva generații.
Calcul optimizat
Astăzi ne folosim computerele pentru o varietate de sarcini. Scriem documente, vizionăm videoclipuri, pregătim analize, jucăm jocuri și facem multe alte lucruri pe același dispozitiv folosind aceeași arhitectură de cipuri. Putem face acest lucru deoarece cipurile pe care le folosesc computerele noastre sunt concepute ca o tehnologie de uz general.
Acest lucru face computerele convenabile și utile, dar este teribil de ineficient pentru sarcini intensive din punct de vedere al calculației. Au existat mult timp tehnologii, cum ar fi ASIC și FPGA, care sunt concepute pentru sarcini mai specifice și, mai recent, GPU-uri au devenit populare pentru funcțiile de grafică și inteligență artificială.
Pe măsură ce inteligența artificială a crescut în prim plan, unele firme, precum Google și Microsoft au început să proiecteze jetoane special concepute pentru a rula propriile instrumente de învățare profundă. Acest lucru îmbunătățește foarte mult performanța, dar trebuie să faceți o mulțime de jetoane pentru a face economia să funcționeze, deci acest lucru nu este la îndemâna majorității companiilor.
Adevărul este că toate aceste strategii sunt doar opritoare. Acestea ne vor ajuta să continuăm să avansăm în următorul deceniu sau cam așa ceva, dar odată cu încheierea Legii lui Moore, adevărata provocare este să venim cu idei fundamental noi pentru calcul.
când s-a născut Ellie Zeiler
Arhitecturi profund noi
În ultima jumătate de secol, Legea lui Moore a devenit sinonimă cu calculul, dar am făcut mașini de calcul cu mult înainte de a fi inventat primul microcip. La începutul secolului al XX-lea, IBM a fost primul pionier al tabulatoarelor electromecanice, apoi au apărut tuburile de vid și tranzistoarele înainte ca circuitele integrate să fie inventate la sfârșitul anilor 1950.
Astăzi, apar două noi arhitecturi care vor fi comercializate în următorii cinci ani. Primul este calculatoare cuantice , care au potențialul de a fi de mii, dacă nu chiar milioane, de ori mai puternice decât tehnologia actuală. Atât IBM, cât și Google au construit prototipuri de lucru, iar Intel, Microsoft și alții au programe de dezvoltare active.
A doua abordare majoră este calcul neuromorf , sau cipuri bazate pe designul creierului uman. Acestea excelează la sarcinile de recunoaștere a modelelor cu care cipurile convenționale au probleme. De asemenea, acestea sunt de mii de ori mai eficiente decât tehnologia actuală și sunt scalabile până la un singur nucleu mic, cu doar câteva sute de „neuroni” și până la matrice enorme cu milioane.
Cu toate acestea, ambele arhitecturi au dezavantajele lor. Calculatoarele cuantice trebuie răcite până la zero absolut, ceea ce le limitează utilizarea. Ambele necesită o logică profund diferită de computerele convenționale și au nevoie de noi limbaje de programare. Tranziția nu va fi perfectă.
O nouă eră a inovației
În ultimii 20 sau 30 de ani, inovația, în special în spațiul digital, a fost destul de simplă. Ne-am putea baza pe tehnologie pentru a ne îmbunătăți într-un ritm previzibil și asta ne-a permis să prezicem, cu un grad ridicat de certitudine, ceea ce ar fi posibil în anii următori.
Acest lucru a determinat majoritatea eforturilor de inovare să se concentreze asupra aplicațiilor, cu un accent puternic pe utilizatorul final. Startup-urile care au reușit să proiecteze o experiență, să o testeze, să se adapteze și să repete repede ar putea depăși performanța firmelor mari care aveau mult mai multe resurse și rafinament tehnologic. Acest lucru a făcut din agilitate un atribut competitiv definitoriu.
austin carlile data nasterii
În anii următori, pendulul va trece probabil de la aplicații înapoi la tehnologiile fundamentale care le fac posibile. În loc să ne putem baza pe vechile paradigme de încredere, vom opera în mare măsură în domeniul necunoscutului. În multe privințe, vom începe din nou, iar inovația va arăta mai mult ca în anii 1950 și 1960
Calculul este doar un domeniu care își atinge limitele teoretice. De asemenea, avem nevoie baterii de generație următoare pentru a alimenta dispozitivele noastre, mașinile electrice și rețeaua. În același timp, noile tehnologii, cum ar fi genomică, nanotehnologie și robotică devin ascendente și chiar metoda științifică este pusă sub semnul întrebării .
Așa că intrăm într-o nouă eră a inovației și organizațiile care vor concura cel mai eficient nu vor fi cele cu capacitatea de a perturba, ci cele care sunt dispuse să abordează provocările mărețe și sondează noi orizonturi.
