V roce 1965 spoluzakladatel Intel Gordon Moore publikoval a pozoruhodně předvídavý papír což předpovídalo, že výpočetní výkon se zdvojnásobí přibližně každé dva roky. Po půl století se tento proces zdvojnásobení ukázal tak pozoruhodně konzistentní, že dnes je obecně známý jako Moorův zákon a řídil digitální revoluci.
Ve skutečnosti jsme si tak zvykli na myšlenku, že naše technologie je výkonnější a levnější, že se sotva zastavíme a přemýšlíme o tom, jak je to bezprecedentní. Určitě jsme neočekávali, že koně nebo pluhy - nebo dokonce parní stroje, automobily nebo letadla - budou nepřetržitě zdvojnásobovat svou účinnost.
jak starý je brett trup
Moderní organizace se nicméně stále spoléhají na neustálé zlepšování do takové míry, že lidé málokdy přemýšlejí o tom, co to znamená, as čím Moorův zákon brzy skončí , to bude problém. V nadcházejících desetiletích se budeme muset naučit žít bez jistoty Moorova zákona a pracovat v nová éra inovací to bude úplně jiné.
Úzké místo Von Neumann
Vzhledem k síle a konzistenci Mooreova zákona jsme si začali spojovat technologický pokrok s rychlostmi procesoru. Přesto je to jen jedna dimenze výkonu a existuje mnoho věcí, které můžeme udělat, aby naše stroje dokázaly dělat více při nižších nákladech než jen jejich urychlení.
Primární příklad tohoto se nazývá od úzkého hrdla Neumanna , pojmenovaný podle matematického génia, který je zodpovědný za způsob, jakým naše počítače ukládají programy a data na jednom místě a provádějí výpočty na jiném místě. Ve 40. letech 20. století, kdy se tato myšlenka objevila, to byl zásadní průlom, ale dnes se stává poněkud problémem.
Jde o to, že kvůli Mooreovu zákonu běží naše čipy tak rychle, že v době, kdy je potřeba informace k cestování tam a zpět mezi čipy - rychlostí světla o nic méně - přijdeme o spoustu cenného výpočetního času. Je ironií, že jak se rychlosti čipů stále zlepšují, problém se bude jen zhoršovat.
Řešení je koncepčně jednoduché, ale v praxi nepolapitelné. Stejně jako jsme integrovali tranzistory na jednu křemíkovou destičku, abychom vytvořili moderní čipy, můžeme integrovat různé čipy pomocí metody zvané 3D stohování . Pokud dokážeme, aby to fungovalo, můžeme zvýšit výkon pro několik dalších generací.
Optimalizované výpočty
Dnes používáme naše počítače pro různé úkoly. Píšeme dokumenty, sledujeme videa, připravujeme analýzy, hrajeme hry a děláme mnoho dalších věcí na stejném zařízení pomocí stejné architektury čipů. Dokážeme to, protože čipy, které naše počítače používají, jsou navrženy jako univerzální technologie.
Díky tomu jsou počítače pohodlné a užitečné, ale je to strašně neefektivní pro výpočetně náročné úkoly. Již dlouho existují technologie, jako např ASIC a FPGA, které jsou určeny pro konkrétnější úkoly a v poslední době GPU se staly populární pro funkce grafiky a umělé inteligence.
Jak se umělá inteligence dostala do popředí, některé firmy, jako Google a Microsoft začali navrhovat čipy, které jsou speciálně navrženy pro provozování vlastních nástrojů pro hluboké učení. Tím se výrazně zvyšuje výkon, ale aby ekonomika fungovala, musíte udělat hodně čipů, takže je to pro většinu společností nedostupné.
Pravdou je, že všechny tyto strategie jsou pouze mezerami. Pomohou nám pokračovat v příštím desetiletí, ale s koncem Moorova zákona je skutečnou výzvou přijít s několika zásadně novými nápady pro výpočetní techniku.
kdy se narodila ellie zeiler
Hluboce nové architektury
Za poslední půlstoletí se Mooreův zákon stal synonymem pro výpočetní techniku, ale my jsme vyrobili počítací stroje dlouho předtím, než byl vynalezen první mikročip. Na počátku 20. století společnost IBM nejprve propagovala elektromechanické tabulátory, poté přišla elektronky a tranzistory, než byly na konci 50. let vynalezeny integrované obvody.
Dnes vznikají dvě nové architektury, které budou komercializovány během příštích pěti let. První je kvantové počítače , které mají potenciál být tisíce, ne-li milionykrát silnější než současná technologie. IBM i Google vytvořily funkční prototypy a Intel, Microsoft a další mají aktivní vývojové programy.
Druhým hlavním přístupem je neuromorfní výpočty nebo čipy založené na konstrukci lidského mozku. Ty vynikají v úlohách rozpoznávání vzorů, s nimiž mají konvenční čipy problémy. Jsou také tisíckrát účinnější než současná technologie a jsou škálovatelné až na jedno malé jádro s pouhými několika stovkami „neuronů“ a až do obrovských polí s miliony.
Přesto obě tyto architektury mají své nevýhody. Kvantové počítače musí být ochlazeny na absolutní nulu, což omezuje jejich použití. Oba vyžadují výrazně odlišnou logiku než běžné počítače a potřebují nové programovací jazyky. Přechod nebude bezproblémový.
Nová éra inovací
Za posledních 20 nebo 30 let byly inovace, zejména v digitálním prostoru, poměrně jednoduché. Mohli jsme se spoléhat na to, že se technologie předvídatelným tempem zlepší, což nám umožnilo s vysokou mírou jistoty předpovědět, co by bylo možné v následujících letech.
To vedlo k tomu, že většina inovačních snah byla zaměřena na aplikace, s velkým důrazem na koncového uživatele. Startupy, které dokázaly navrhnout zkušenost, otestovat ji, rychle se přizpůsobit a iterovat, mohly překonat velké firmy, které měly mnohem více zdrojů a technologickou vyspělost. Díky tomu byla agilita určujícím konkurenčním atributem.
jak vysoký je colin hanks
V nadcházejících letech se kyvadlo pravděpodobně změní od aplikací zpět k základním technologiím, které je umožňují. Namísto toho, abychom se mohli spolehnout na stará důvěryhodná paradigmata, budeme převážně působit v říši neznáma. V mnoha ohledech začneme znovu a inovace budou vypadat spíše jako v 50. a 60. letech
Výpočet je jen jedna oblast, která dosahuje svých teoretických limitů. Také potřebujeme baterie nové generace k napájení našich zařízení, elektromobilů a sítě. Současně nové technologie, jako např genomika, nanotechnologie a robotika se stávají stoupajícími a dokonce i vědecká metoda je zpochybňována .
Nyní tedy vstupujeme do nové éry inovací a organizace, které budou nejúčinněji konkurovat, nebudou ty, které mají schopnost narušit, ale ty, které jsou ochotny řešit velké výzvy a zkoumat nové obzory.
