Godine 1965. suosnivač Intela Gordon Moore objavio a izvanredno prezentiran papir koja je predviđala da će se računalne snage udvostručiti otprilike svake dvije godine. Za pola stoljeća taj se postupak udvostručenja pokazao toliko nevjerojatno dosljednim da je danas poznat kao Mooreov zakon i pokrenuo je digitalnu revoluciju.
Zapravo, toliko smo se navikli na ideju da naša tehnologija postaje moćnija i jeftinija da se jedva zaustavljamo i razmišljamo o tome koliko je bez presedana. Svakako, nismo očekivali da će konji ili plugovi - pa čak i parni strojevi, automobili ili avioni - kontinuirano udvostručiti svoju učinkovitost.
jocelyn hudon datum rođenja
Unatoč tome, moderne su se organizacije oslanjale na kontinuirano poboljšanje do te mjere da ljudi rijetko razmišljaju o tome što to znači Mooreov zakon pred kraj , to će biti problem. U sljedećim desetljećima morat ćemo naučiti živjeti bez sigurnosti Mooreova zakona i djelovati u a novo doba inovacija to će biti duboko drugačije.
Von Neumannovo usko grlo
Zbog snage i dosljednosti Mooreova zakona, tehnološki smo napredak povezali s brzinama procesora. Ipak, to je samo jedna dimenzija performansi i postoji mnogo stvari koje možemo učiniti kako bismo postigli da naši strojevi rade više po nižoj cijeni, a ne samo da ih ubrzavaju.
Primarni primjer toga naziva se s Neumannovog uskog grla , nazvan po matematičkom geniju koji je odgovoran za način na koji naša računala pohranjuju programe i podatke na jednom mjestu, a izračune na drugom. Četrdesetih godina prošlog stoljeća, kad se ta ideja pojavila, bio je to velik proboj, ali danas to postaje pomalo problem.
Problem je u tome što, zbog Mooreova zakona, naši čipovi rade tako brzo da u vremenu koje treba informacije da bi putovali naprijed-natrag između čipova - brzinom svjetlosti ne manje - izgubimo puno dragocjenog računarskog vremena. Ironično, kako će se brzine čipova i dalje poboljšavati, problem će se samo pogoršavati.
Rješenje je jednostavno u konceptu, ali nedostižno u praksi. Baš kao što smo integrirali tranzistore u jednu silicijsku pločicu kako bismo stvorili moderne čipove, tako možemo integrirati različite čipove metodom tzv. 3D slaganje . Ako to uspijemo učiniti, možemo povećati performanse za još nekoliko generacija.
Optimizirano računarstvo
Danas svoja računala koristimo za razne zadatke. Pišemo dokumente, gledamo videozapise, pripremamo analize, igramo igre i radimo mnoge druge stvari na istom uređaju koristeći istu arhitekturu čipa. To smo u mogućnosti jer su čipovi koje koriste naša računala dizajnirani kao tehnologija opće namjene.
To čini računala praktičnim i korisnim, ali je užasno neučinkovito za računski intenzivne zadatke. Dugo postoje tehnologije, kao npr ASIC i FPGA, koji su dizajnirani za specifičnije zadatke i u novije vrijeme GPU-ovi postali su popularni za grafiku i funkcije umjetne inteligencije.
Kako je umjetna inteligencija izbila u prvi plan, neke tvrtke, kao što su Google i Microsoft započeli su s dizajniranjem čipova koji su posebno dizajnirani za pokretanje vlastitih alata za duboko učenje. To uvelike poboljšava performanse, ali morate napraviti puno čipova da bi ekonomija funkcionirala, tako da je to za većinu tvrtki nedostižno.
Istina je da su sve ove strategije samo zaustavni koraci. Pomoći će nam da nastavimo napredovati tijekom sljedećeg desetljeća, ali s završetkom Mooreova zakona, pravi je izazov iznijeti neke temeljno nove ideje za računarstvo.
koliko vrijedi Courtney Force
Duboko nove arhitekture
Tijekom posljednjih pola stoljeća Mooreov zakon postao je sinonim za računarstvo, ali računske smo strojeve napravili puno prije nego što je izumljen prvi mikročip. Početkom 20. stoljeća IBM je prvo predstavio elektromehaničke tablice, a zatim su došli vakuumske cijevi i tranzistori prije nego što su integrirani sklopovi izumljeni krajem pedesetih.
Danas se pojavljuju dvije nove arhitekture koje će se komercijalizirati u sljedećih pet godina. Prva je kvantna računala , koji potencijalno mogu biti tisuće, ako ne i milijuni puta moćniji od trenutne tehnologije. I IBM i Google izgradili su radne prototipove, a Intel, Microsoft i drugi imaju aktivne razvojne programe.
Drugi glavni pristup je neuromorfno računanje , ili čips temeljen na dizajnu ljudskog mozga. Oni se ističu u zadacima prepoznavanja uzoraka s kojima imaju problema uobičajeni čipovi. Također su tisuće puta učinkovitiji od trenutne tehnologije i skaliraju se do jedne malene jezgre sa samo nekoliko stotina 'neurona' i do ogromnih nizova s milijunima.
Ipak, obje ove arhitekture imaju svoje nedostatke. Kvantna računala potrebno je ohladiti do apsolutne nule, što ograničava njihovu upotrebu. Oboje zahtijevaju potpuno drugačiju logiku od uobičajenih računala i trebaju nove programske jezike. Prijelaz neće biti nesmetan.
Novo doba inovacija
Posljednjih 20 ili 30 godina inovacije, posebno u digitalnom prostoru, bile su prilično izravne. Mogli smo se osloniti na tehnologiju koja će se poboljšati doglednim tempom, što nam je omogućilo da s velikom razinom sigurnosti predvidimo što će biti moguće u godinama koje dolaze.
To je dovelo do toga da se većina napora na inovacijama usmjeri na aplikacije, s velikim naglaskom na krajnjeg korisnika. Startupi koji su mogli osmisliti iskustvo, testirati ga, prilagoditi i brzo ponoviti mogli bi nadmašiti velike tvrtke koje su imale mnogo više resursa i tehnološke sofisticiranosti. To je agilnost postalo definirajući natjecateljski atribut.
koliko godina ima rodney carrington
U godinama koje dolaze klatno će se vjerojatno prebaciti s aplikacija natrag na temeljne tehnologije koje ih omogućavaju. Umjesto da se možemo pouzdati u pouzdane stare paradigme, mi ćemo uglavnom djelovati u carstvu nepoznatog. Na mnogo načina započet ćemo ispočetka i inovacije će izgledati više kao u 1950-ima i 1960-ima
Računarstvo je samo jedno područje koje doseže svoje teorijske granice. Također trebamo baterije sljedeće generacije za napajanje naših uređaja, električnih automobila i mreže. Istodobno, nove tehnologije, kao što su genomika, nanotehnologija i robotika postaju uzlazni, pa čak i znanstvena metoda dovodi se u pitanje .
Dakle, sada ulazimo u novo doba inovacija i organizacije koje će se najučinkovitije natjecati neće biti one koje će moći poremetiti, već one koje su voljne nositi se s velikim izazovima i istražiti nove horizonte.
