Закон Мура, трюизм, согласно которому количество необработанной вычислительной мощности, доступной за доллар, имеет тенденцию удваиваться примерно каждые восемнадцать месяцев, является частью компьютерных знаний с 1965 года, когда Гордон Мур впервые заметил эту тенденцию и написал статью о ней. В то время бит «Закон» был шуткой. 49 лет спустя никто не смеется.
В настоящее время компьютерные чипы изготавливаются с использованием чрезвычайно изысканного, но очень старого метода изготовления . Листы кристаллов очень чистого кремния покрыты различными веществами, гравированы высокоточными лазерными лучами, протравлены кислотой, засыпаны высокоэнергетическими примесями и покрыты гальваническим покрытием.
Происходит более двадцати слоев этого процесса, создавая наноразмерные компоненты с точностью, которая, откровенно говоря, ошеломляет. К сожалению, эти тенденции не могут продолжаться вечно.
Мы быстро приближаемся к точке, в которой гравируемые транзисторы будут настолько малы, что экзотические квантовые эффекты будут мешать основной работе машины. Общепризнанно, что последние достижения в области компьютерных технологий выйдут за пределы кремния примерно к 2020 году , когда компьютеры будут примерно в шестнадцать раз быстрее, чем сегодня. Итак, чтобы общая тенденция Закона Мура продолжалась, нам нужно разделить пути с кремнием, как мы это делали с вакуумными трубками, и начать создавать чипы, используя новые технологии, которые имеют больше возможностей для роста.
4. Нейроморфные чипсы
По мере продвижения рынка электроники к более интеллектуальным технологиям, которые адаптируются к пользователям и автоматизируют более интеллектуальную работу, многие проблемы, которые должны решать компьютеры, связаны с машинным обучением и оптимизацией. Одной из мощных технологий, используемых для решения таких проблем, являются «нейронные сети».
Нейронные сети отражают структуру мозга: у них есть узлы, которые представляют нейроны, и взвешенные связи между этими узлами, которые представляют синапсы. Информационные потоки через сеть, управляемые весами, для решения проблем. Простые правила определяют, как меняются веса между нейронами, и эти изменения можно использовать для обучения и интеллектуального поведения. Такое обучение требует вычислительных затрат при моделировании на обычном компьютере.
Нейроморфные чипы пытаются решить эту проблему с помощью специального оборудования, специально разработанного для имитации поведения и обучения нейронов. Таким образом, может быть достигнуто огромное ускорение при использовании нейронов, которые ведут себя больше как настоящие нейроны в мозге.
IBM и DARPA возглавили исследования в области нейроморфных чипов в рамках проекта под названием SyNAPSE , о котором мы уже упоминали, прежде чем Синапс имеет конечную цель — создать систему, эквивалентную полному человеческому мозгу, реализованную аппаратно, не больше реального человеческого мозга. В ближайшем будущем IBM планирует включить нейроморфные чипы в свои системы Watson , чтобы ускорить решение определенных подзадач в алгоритме, который зависит от нейронных сетей.
Нынешняя система IBM реализует язык программирования для нейроморфного аппаратного обеспечения, который позволяет программистам использовать предварительно обученные фрагменты нейронной сети (называемые «корлетами») и связывать их вместе для создания надежных машин решения проблем. Вероятно, у вас в течение долгого времени не будет нейроморфных чипов, но вы почти наверняка будете использовать веб-сервисы, которые используют серверы с нейроморфными чипами всего через несколько лет.
3. Микронный гибридный куб памяти
Одним из основных узких мест для современного компьютерного дизайна является время, которое требуется для извлечения данных из памяти, на которой процессор должен работать. Время, необходимое для разговора со сверхскоростными регистрами внутри процессора, значительно короче, чем время, необходимое для извлечения данных из ОЗУ, что, в свою очередь, намного быстрее, чем извлечение данных с громоздкого, громоздкого жесткого диска.
В результате процессор часто остается ждать в течение длительного периода времени, прежде чем поступят данные, чтобы он мог выполнить следующий раунд вычислений. Кэш-память процессора примерно в десять раз быстрее оперативной памяти, а оперативная память примерно в сто тысяч раз быстрее жесткого диска. Иными словами, если разговаривать с кешем процессора — это все равно, что ходить к соседнему дому, чтобы получить какую-то информацию, то разговаривать с оперативной памятью — это все равно, что идти в магазин на пару миль за одной и той же информацией. иду на луну.
Технология Micron может вывести отрасль из строя по сравнению с обычной технологией памяти DDR, заменив ее собственной технологией , которая объединяет модули оперативной памяти в кубы и использует кабели с более высокой пропускной способностью, чтобы ускорить общение с этими кубами. Кубы встроены непосредственно в материнскую плату рядом с процессором (а не вставляются в слоты, такие как конвенциональный ОЗУ). Гибридная архитектура куба памяти предлагает процессору в пять раз большую пропускную способность, чем оперативная память DDR4, выходящая в этом году, и потребляет на 70% меньше энергии. Ожидается, что технология появится на рынке суперкомпьютеров в начале следующего года, а на потребительском рынке — несколько лет спустя.
2. Мемристор хранения
Другой подход к решению проблемы с памятью — проектирование компьютерной памяти, которая имеет преимущество более чем одного вида памяти. Как правило, компромиссы с памятью сводятся к стоимости, скорости доступа и волатильности (волатильность — это свойство постоянного снабжения энергией для хранения данных). Жесткие диски очень медленные, но дешевые и энергонезависимые.
Баран изменчив, но быстр и дешев. Кэш и регистры изменчивы и очень дороги, но также очень быстры. Лучшая из двух технологий — это энергонезависимая, быстро доступная и дешевая в создании. Теоретически мемристоры предлагают способ сделать это.
Мемристоры похожи на резисторы (устройства, которые уменьшают протекание тока через цепь), с тем уловом, что у них есть память. Пропустите ток через них в одну сторону, и их сопротивление возрастет. Пройдите ток через другой путь, и их сопротивление уменьшится. В результате вы можете создавать недорогие, высокоскоростные ячейки памяти в стиле ОЗУ, которые являются энергонезависимыми и могут быть изготовлены дешево.
Это повышает вероятность того, что блоки оперативной памяти будут такими же большими, как и жесткие диски, на которых хранится вся ОС и файловая система компьютера (например, огромный энергонезависимый диск ОЗУ, ), все из которых могут быть доступны на скорости RAM. Нет больше жесткого диска. Больше не ходить на Луну.
HP разработала компьютер с использованием мемристорной технологии и специализированной конструкции ядра, в которой используется фотоника (связь на основе света) для ускорения взаимодействия между вычислительными элементами. Это устройство (называемое «Машина») способно выполнять сложную обработку сотен терабайт данных за доли секунды. Память мемристора в 64-128 раз плотнее, чем у обычной оперативной памяти, что означает, что физическая площадь устройства очень мала — и весь шебанг потребляет гораздо меньше энергии, чем серверные помещения, которые он будет заменять. HP надеется вывести на рынок компьютеры на базе The Machine в ближайшие два-три года.
1. Графеновые процессоры
Графен — это материал из сильно связанных решеток атомов углерода (аналог углеродных нанотрубок). Он обладает рядом замечательных свойств, включая огромную физическую прочность и почти сверхпроводимость. Существует множество потенциальных применений графена, от космических лифтов до бронежилетов и более качественных аккумуляторов , но в этой статье важна их потенциальная роль в компьютерных архитектурах.
Другой способ сделать компьютеры быстрее, чем уменьшить размер транзистора, — просто заставить эти транзисторы работать быстрее. К сожалению, поскольку кремний не очень хороший проводник, значительная часть энергии, передаваемой через процессор, превращается в тепло. Если вы попытаетесь поднять тактовую частоту кремниевых процессоров выше девяти гигагерц, высокая температура будет мешать работе процессора. 9 гигагерц требует чрезвычайных усилий охлаждения (в некоторых случаях с использованием жидкого азота). Большинство потребительских чипов работают намного медленнее. (Чтобы узнать больше о том, как работают обычные компьютерные процессоры, прочитайте нашу статью об этом ).
Графен, напротив, является отличным проводником. Графеновый транзистор теоретически может работать на частоте до 500 ГГц без каких-либо проблем с нагревом, и вы можете вытравить его так же, как травление кремния. IBM уже выгравировала простые аналоговые графеновые чипы , используя традиционные методы чип-литографии. До недавнего времени проблема была двоякой: во-первых, очень трудно производить графен в больших количествах, и, во-вторых, у нас нет хорошего способа создания графеновых транзисторов, которые бы полностью блокировали поток тока при их отключении. ‘ штат.
Первая проблема была решена, когда гигант электроники Samsung объявил, что его исследовательское подразделение обнаружило способ массового производства цельных кристаллов графена с высокой чистотой. Вторая проблема сложнее. Проблема в том, что, хотя чрезвычайная проводимость графена делает его привлекательным с точки зрения нагрева, это также раздражает, когда вы хотите создать транзисторы — устройства, которые предназначены для прекращения пропускания миллиардов раз в секунду. Графену, в отличие от кремния, не хватает «запрещенной зоны» — такой скорости тока, которая настолько мала, что вызывает падение материала до нулевой проводимости. К счастью, похоже, что на этом фронте есть несколько вариантов.
Компания Samsung разработала транзистор, который использует свойства интерфейса кремний-графен для получения желаемых свойств , и построила с ним ряд базовых логических схем. Хотя эта схема не является чисто графеновым компьютером, она сохранит многие полезные эффекты графена. Другим вариантом может быть использование «отрицательного сопротивления» для создания транзистора другого типа, который можно использовать для создания логических вентилей, которые работают с более высокой мощностью, но с меньшим количеством элементов.
Из технологий, обсуждаемых в этой статье, графен является наиболее удаленным от коммерческой реальности. Для того чтобы технология стала достаточно зрелой, чтобы полностью заменить кремний, может потребоваться до десяти лет. Однако в долгосрочной перспективе весьма вероятно, что графен (или вариант материала) станет основой вычислительной платформы будущего.
Следующие десять лет
Наша цивилизация и большая часть нашей экономики стали во многом зависеть от закона Мура, и огромные учреждения вкладывают огромные суммы денег, пытаясь предотвратить его конец. Ряд незначительных улучшений (например, архитектура трехмерных чипов и устойчивые к ошибкам вычисления) помогут сохранить закон Мура после его теоретического шестилетнего горизонта, но такого рода вещи не могут длиться вечно.
В какой-то момент в ближайшее десятилетие нам нужно будет перейти на новую технологию, и умные деньги будут на графене. Это изменение может серьезно поколебать статус-кво в компьютерной индустрии, а также заработать и потерять много состояний. Конечно, даже графен не является постоянным решением. Вполне вероятно, что через несколько десятилетий мы снова окажемся здесь, обсуждая, какие новые технологии возьмут верх, теперь, когда мы достигли пределов графена.
Как вы думаете, в каком направлении пойдут новейшие компьютерные технологии? Как вы думаете, какая из этих технологий имеет больше шансов вывести электронику и компьютеры на новый уровень?
Кредиты изображений: Женская рука в перчатках ESD Via Shutterstock