В 1965 году соучредитель Intel Гордон Мур опубликовал замечательно пророческий документ который предсказывал, что вычислительные мощности будут удваиваться примерно каждые два года. За полвека этот процесс удвоения оказался столь удивительно последовательным, что сегодня он широко известен как Закон Мура и привел к цифровой революции.
Фактически, мы настолько привыкли к идее, что наши технологии становятся более мощными и дешевыми, что мы даже не останавливаемся и не задумываемся о том, насколько это беспрецедентно. Конечно, мы не ожидали, что лошади или плуги - или даже паровые машины, автомобили или самолеты - будут постоянно удваивать свою эффективность.
Тем не менее, современные организации полагаются на постоянное совершенствование до такой степени, что люди редко задумываются о том, что это означает, и Закон Мура скоро закончится , это будет проблемой. В ближайшие десятилетия нам придется научиться жить без определенности закона Мура и действовать в новая эра инноваций это будет совершенно иначе.
Узкое место фон Неймана
Из-за силы и последовательности закона Мура мы стали связывать технологический прогресс со скоростью процессора. Тем не менее, это только один аспект производительности, и мы можем сделать многое, чтобы заставить наши машины делать больше при меньших затратах, чем просто ускорять их.
Первичный пример этого называется из узкого места Неймана , названный в честь математического гения, ответственного за то, как наши компьютеры хранят программы и данные в одном месте и производят вычисления в другом. В 1940-х годах, когда эта идея появилась, это был большой прорыв, но сегодня это становится проблемой.
Проблема в том, что из-за закона Мура наши микросхемы работают так быстро, что за время, необходимое для перемещения информации между микросхемами - не меньше скорости света - мы теряем много ценного вычислительного времени. По иронии судьбы, по мере того, как скорость чипа продолжает улучшаться, проблема только усугубляется.
Решение простое по идее, но неуловимое на практике. Подобно тому, как мы интегрировали транзисторы на одной кремниевой пластине для создания современных микросхем, мы можем интегрировать разные микросхемы с помощью метода, называемого 3D укладка . Если нам удастся добиться этого, мы сможем повысить производительность еще на несколько поколений.
Оптимизированные вычисления
Сегодня мы используем наши компьютеры для множества задач. Мы пишем документы, смотрим видео, подготавливаем анализ, играем в игры и делаем многое другое на одном устройстве, используя ту же архитектуру микросхемы. Мы можем это сделать, потому что микросхемы, которые используются в наших компьютерах, разработаны как технология общего назначения.
Это делает компьютеры удобными и полезными, но ужасно неэффективными для ресурсоемких задач. Давно существуют такие технологии, как ASIC а также ПЛИС, которые предназначены для более конкретных задач и, в последнее время, GPU стали популярными благодаря функциям графики и искусственного интеллекта.
По мере того, как искусственный интеллект стал выдвигаться на первый план, некоторые фирмы, такие как Google и Microsoft начали разрабатывать микросхемы, специально разработанные для работы с их собственными инструментами глубокого обучения. Это значительно улучшает производительность, но вам нужно сделать много микросхем, чтобы экономика работала, поэтому для большинства компаний это недоступно.
Правда в том, что все эти стратегии - всего лишь временные препятствия. Они помогут нам продолжать развиваться в течение следующего десятилетия или около того, но с окончанием действия закона Мура настоящая задача состоит в том, чтобы придумать принципиально новые идеи для вычислений.
Совершенно новые архитектуры
За последние полвека закон Мура стал синонимом вычислений, но мы создали вычислительные машины задолго до изобретения первого микрочипа. В начале 20-го века IBM первой изобрела электромеханические табуляторы, затем появились электронные лампы и транзисторы, прежде чем в конце 1950-х были изобретены интегральные схемы.
Сегодня появляются две новые архитектуры, которые будут коммерциализированы в течение следующих пяти лет. Первый - это квантовые компьютеры , которые могут быть в тысячи, если не в миллионы раз мощнее современных технологий. И IBM, и Google создали рабочие прототипы, а у Intel, Microsoft и других есть активные программы разработки.
Второй важный подход: нейроморфные вычисления , или чипы, основанные на дизайне человеческого мозга. Они превосходно справляются с задачами распознавания образов, с которыми у обычных микросхем есть проблемы. Они также в тысячи раз более эффективны, чем современные технологии, и масштабируются до одного крошечного ядра с несколькими сотнями «нейронов» и до огромных массивов с миллионами.
Однако обе эти архитектуры имеют свои недостатки. Квантовые компьютеры необходимо охладить почти до абсолютного нуля, что ограничивает их использование. Оба требуют совершенно иной логики, чем обычные компьютеры, и новых языков программирования. Переход не будет плавным.
Новая эра инноваций
Последние 20 или 30 лет инновации, особенно в цифровом пространстве, были довольно простыми. Мы могли рассчитывать на то, что технологии улучшатся предсказуемыми темпами, и это позволило нам с высокой степенью уверенности предсказать, что станет возможным в ближайшие годы.
Это привело к тому, что большинство инновационных усилий было сосредоточено на приложениях, с упором на конечного пользователя. Стартапы, которые могли быстро спроектировать опыт, протестировать его, адаптироваться и выполнить итерацию, могли превзойти крупные фирмы, у которых было гораздо больше ресурсов и технологической сложности. Это сделало маневренность определяющим атрибутом конкуренции.
В ближайшие годы маятник, скорее всего, вернется от приложений к фундаментальным технологиям, которые делают их возможными. Вместо того, чтобы полагаться на старые верные парадигмы, мы в основном будем действовать в сфере неизведанного. Во многих отношениях мы начнем сначала, и инновации будут больше похожи на то, что было в 1950-х и 1960-х годах.
Вычислительная техника - лишь одна из областей, достигающих теоретических пределов. Нам также нужно батареи нового поколения для питания наших устройств, электромобилей и электросети. В то же время новые технологии, такие как геномика, нанотехнологии и робототехника становятся все более популярными, и даже научный метод ставится под сомнение .
Итак, сейчас мы вступаем в новую эру инноваций, и организации, которые будут наиболее эффективно конкурировать, будут не теми, которые способны разрушить, а теми, которые готовы решать грандиозные задачи и исследуют новые горизонты.