<<
>>

Продление демократизирующего влияния закона Мура[7]

Цифровые компьютерные вычисления стали технологией общего назначения, которая служила движущей силой Третьей промышленной революции благодаря экспоненциальному снижению размера и стоимости транзисторов с момента их изобретения в 1947 году.

Новые компьютерные технологии сохранят свою важность, поскольку повсеместно распространенные, надежные, эффективные и дешевые цифровые средства – это основа технологий и систем Четвертой промышленной революции, а также ввиду перспектив появления принципиально новых подходов, создающих новые возможности и новые проблемы.

Развитие вычислений базируется на инновациях в области материалов, сборки и конструирования, которые используются для обработки, хранения и взаимодействия с информацией. Вычисления распадаются на несколько областей, таких как централизованные облачные вычисления, квантовые вычисления, обработка данных в нейронных сетях, хранение биологических данных, оптические вычисления и вычисления в сетях. Эти средства требуют разрабатывать новое ПО и новые формы криптографии.

Они позволяют ставить и решать задачи в области кибербезопасности, предоставляя поддержку обработке естественного языка и обещая в перспективе огромное повышение эффективности в таких областях, как применение в медицине и моделировании физических и химических процессов. Новые вычислительные технологии, возможно, помогут решить часть самых сложных проблем, которые стоят перед нами. Но без бдительного управления, гарантирующего равный доступ к достижениям и контроль за безопасностью новых технологий, последние могут создавать значительные риски.

Закон Мура носит имя сооснователя компании Intel Гордона Мура (Gordon Moore) и основан на том наблюдении, что с середины 1960-х годов плотность транзисторов на интегральной схеме удваивается с периодом 1,5–2 года.

Это означает, что размер компьютеров уменьшается, а быстродействие повышается с экспоненциальной скоростью, при этом стоимость ежегодно снижается примерно на 30 %. Если бы не закон Мура, мы были бы лишены потребительских мобильных вычислений, в которых используются очень маленькие процессоры и средства хранения данных. Также мы бы не знали мобильной телефонии. Как показывают результаты исследований центра Pew Research Center, именно благодаря влиянию мобильной телефонии 43 % людей в мире обладает смартфоном того или иного типа{69}{70}. Кроме того, исследователям, предпринимателям в области технологий и корпорациям была бы недоступна невиданная скорость современных быстрых компьютеров.

Замечательная тенденция снижения цены и роста производительности должна продолжиться, даже когда закон Мура перестанет действовать. Более чем у четырех миллиардов людей нет доступа к Интернету, но использование технологий обработки цифровой информации, – мощная движущая сила экономического развития{71}. На протяжении нескольких лет производители микросхем и материаловеды обеспокоены тем, что мы практически достигли физического предела, за которым невозможно дальнейшее уменьшение размеров транзисторов. Повышение скорости и снижение энергопотребления транзисторов (описываемые законом Деннарда) завершились практически десятилетие тому назад. Современные транзисторы меньше вирусов – сейчас самый малый промышленный стандарт составляет 14 нанометров. Производство кристаллов с более мелким шагом (10 нм) начнется[8] в 2017 году, а в течение следующих пяти лет компания Intel планирует производить кристаллы с шагом 7 нм. Для сравнения: толщина человеческого волоса составляет 50 тыс. нм.

Пять нанометров, скорее всего, является физическим пределом размера транзистора на кристалле кремния из-за того, что при таком масштабе начинают проявляться эффекты квантового туннелирования электронов, то есть прямого перехода электронов сквозь тонкие материалы, а также другие формы утечки тока, которые могут повреждать кристалл или сильно снижать его эффективность[9].

Как говорится в Международном плане по развитию полупроводниковой технологии (International Technology Roadmap for Semiconductors, ITRS): «Полупроводниковая промышленность приближается к пределу горизонтального развития»{72}. Одно из решений – вертикальная упаковка транзисторов, но в этом подходе есть свои проблемы, например отвод снижающего производительность тепла, которое образуется в многоуровневом кристалле. Возможно, использование новых материалов позволит устранить это ограничение на размер и сделать транзисторы еще меньше.

Исследователи из университета в Беркли создали на основе углеродных трубок и дисульфида молибдена работающий транзистор с затвором размером всего в один нанометр{73}. Рано или поздно удвоение числа транзисторов на единицу площади станет физически невозможным. Но даже задолго до достижения этого предела изготовление уменьшенных транзисторов в промышленности станет невозможным. Закон Рока, дополнение к закону Мура, говорит, что стоимость заводов, выпускающих кристаллы с новыми, уменьшенными транзисторами, удваивается каждые четыре года, потому что требуется оборудование, отличающееся более высокой точностью и более низким уровнем ошибок. Как заметили Питер Деннинг (Peter Denning) и Тед Льюис (Ted Lewis), из закона Рока следует, что размер рынка для каждого нового поколения кристаллов должен быть как минимум в два раза больше существующего рынка – только так можно экономически оправдать расходы на новые производственные мощности{74}. Из-за необходимости бо? льших инвестиций и резкого усложнения производства кристаллов период удвоения плотности увеличился с 2 до 2,5 лет{75}.

Чтобы продолжить экспоненциальный рост вычислительных мощностей, потребуется другой подход к совершенствованию систем, отличный от простого уменьшения размера транзисторов. В 2016 году в Институте инженеров электротехники и электроники признали необходимость нового подхода: многие годы IEEE направлял инвестиции в разработку кристаллов, публикуя отчеты о сокращении размера транзисторов, но в будущем в IEEE переориентируются на разработку «Международного плана по развитию устройств и систем» (International Roadmap for Devices and Systems), который призван «сформулировать новый «закон Мура» для производительности компьютеров и ускорить появление на рынке новых, инновационных технологий вычислений»{76}.

Новые пути повышения производительности и эффективности предполагается искать в создании новейших материалов, новых архитектур и системного подхода к вычислениям. Это означает, что повсеместные и недорогие вычисления станут доступными все большему числу людей и организаций.

Один из возможных способов сохранения такого же ускорения роста производительности – переход к более специализированным процессорам, как это делалось на заре вычислительной техники, когда кристаллы создавались специально для выполнения определенных задач. С 1970-х годов в цифровых вычислениях доминировали стандартизованные, массово производимые микропроцессоры общего назначения, которые можно было программировать для выполнения любых задач{77}. Но для выполнения задач обработки больших объемов данных, когда одна и та же операция выполняется множество раз, эффективность стандартного центрального процессора сравнительно невысока. Сегодня второе место по распространенности после центрального процессора занимает графический процессор – специализированное устройство, обеспечивающее отображение информации на экране и выполняющее ресурсоемкую задачу создания и обновления трехмерных изображений.

Повышение важности и расширение применения машинного обучения создали спрос на новые виды нестандартных вычислительных архитектур. Компания Google, один из крупнейших покупателей процессоров, разработала большое количество тензорных процессоров – специализированных интегральных схем, предназначенных для алгоритмов глубинного обучения. В компании заявляют, что тензорные процессоры применялись в программе AlphaGo, которая в 2016 году в серии из пяти игр обыграла Ли Седола (Lee Sedol), чемпиона мира по игре в го. Новые структуры памяти и обработки вызывают к жизни новый класс микропроцессоров, которые называют «ускорителями искусственного интеллекта». Архитектура этих устройств оптимизирована для операций, которые выполняются в искусственных нейронных сетях многих систем машинного обучения. Такие процессоры обеспечивают скорость, экономичность и энергоэффективность, которые нужны для широкомасштабного применения алгоритмов искусственного интеллекта{78}.

Увеличение предложения и повышение производительности – всего лишь часть возможного решения стоящих перед нами проблем. Нам нужно не только больше вычислительной мощности и скорости или больше транзисторов – нам надо уметь справляться с новыми потребностями, возникающими в связи с распространением устройств и данных. Мы должны уметь использовать вычислительные возможности в ситуациях и контекстах, которые имеют смысл в реальной жизни. Например, в масштабах планеты облачные вычисления выполняются за считаные секунды, но, чтобы искусственный интеллект мог работать с людьми и выполнять основные функции, такие как обеспечение общественной безопасности или управление дорожной сетью, требуется уметь обрабатывать экзабайты данных за милли- или даже микросекунды. Главные составляющие проблем, которые мы пытаемся решить, связаны не с объемом, а со скоростью, временем ожидания и энергией.

Но в самом крайнем случае успехи физики и материаловедения позволят создавать не просто более эффективные специализированные процессоры, устанавливаемые на цифровые компьютеры, а новые виды вычислений, и наиболее многообещающий и новаторский из них – квантовые вычисления.

<< | >>
Источник: Клаус Шваб, Николас Дэвис. Технологии Четвертой промышленной революции. 2018

Еще по теме Продление демократизирующего влияния закона Мура[7]:

  1. Продление срока внешнего управления
  2. Продление или пересмотр сроков выкупа акций
  3. Продление внешнего управления по ходатайству органа местного самоуправления
  4. Общие научные законы. Законы экономики
  5. Глава 7. Закон стоимости как основной закон товарного производства
  6. Задание. Произвести оценку поставщиков № 1 и № 2 по результатам работы для принятия решения о продлении договорных отношений с одним из них.
  7. 7.2. Закон стоимости как закон цен
  8. Законы организации производственных процессов и возможности оптимизации организации материальных потоков в пространстве и во времени. Законы организации производства и конкурентоспособность
  9. Вступление закона в силу
  10. Федеральные законы
  11. Всеобщие научные законы
  12. Законы, регулирующие иностранные инвестиции
  13. ЭЛ РАЙС, ДЖЕК ТРАУТ. 22 НЕПРЕЛОЖНЫХ ЗАКОНА МАРКЕТИНГА, 2007
  14. Цели закона
  15. Законы о минимальной заработной плате
  16. Цель закона
  17. 4.9. Некоторые Законы рынка