Какие новые технологии вычислений придут на смену классическим компьютерам

РБКHi-Tech

Расчеты на будущее

Какие новые технологии вычислений придут на смену классическим компьютерам

Автор: Анастасия Михалева

Компьютерам все чаще поручают новые сложные задачи — от обучения нейросетей до симуляции биологических процессов. Рассказываем, почему старые архитектуры вычислительных машин уже не справляются с этой работой и какие технологии придут им на смену.

Память из прошлого: где потолок для традиционного «железа»

Долгое время развитие компьютеров следовало правилу, которое вошло в историю как закон Мура. В 1965 году Гордон Мур, один из основателей компании Intel, заметил: каждые два года количество транзисторов на микросхеме примерно удваивается. А значит, чипы становятся быстрее, мощнее и дешевле.

Транзистор — это крошечный электронный переключатель, управляющий током. Чем больше таких переключателей на чипе, тем выше его вычислительная мощность.

Это простое наблюдение стало двигателем всей индустрии: с 1971 года, когда появился процессор Intel 4004 (2300 транзисторов, размер — 10 микрометров), и до наших дней количество транзисторов в микросхемах росло в геометрической прогрессии. Но важно понимать: закон Мура — это не физический закон, а скорее инженерная цель, которую индустрия долгое время успешно достигала.

Сегодня эта гонка начинает замедляться. Транзисторы уже настолько малы, что их сложно производить: электроны начинают «просачиваться» сквозь границы, чипы перегреваются, а энергозатраты растут. Производство становится все более дорогим и сложным. Скорость и эффективность растут все медленнее — эпоха бесконечного масштабирования подходит к концу.

И дело не только в «железе». Современные задачи — от обучения нейросетей и обработки больших данных до симуляций климата или биологических процессов — требуют не только скорости, но и иного подхода к вычислениям. Большинство компьютеров до сих пор устроены по модели фон Неймана, предложенной еще в середине XX века. Она основана на разделении памяти и процессора: данные хранятся в одном месте, обрабатываются в другом и постоянно перемещаются между ними.

Этот принцип хорошо работал десятилетиями, но при оперировании огромными объемами информации он превращается в узкое горлышко. Даже самый быстрый процессор не сможет эффективно работать, если все время простаивает, ожидая данные из памяти.

Поэтому сегодня речь идет не только о том, чтобы делать чипы еще быстрее. Ученые все чаще задумываются о другом: как изменить саму архитектуру вычислений под задачи XXI века. И здесь на сцену выходят новые, неклассические подходы.

Нейроморфные вычисления: думать, как мозг

Сегодня, когда классические компьютеры начинают буксовать, исследователи все чаще обращаются к природе, а точнее — к самому совершенному вычислительному устройству, которое мы знаем, — человеческому мозгу. Так появился подход под названием нейроморфные вычисления.

Нейроморфные вычисления не просто запускают нейросети на обычных чипах, а создают «железо», которое само работает по принципам мозга.

В отличие от привычных процессоров (CPU) и видеокарт (GPU), где данные обрабатываются поочередно и строго по инструкции, нейроморфные чипы работают параллельно и асинхронно, как нейроны в мозге. Вместо непрерывного сигнала — короткие импульсы, которые напоминают всплески активности между нейронами. Это делает такие системы не только более естественными для работы с искусственным интеллектом, но и гораздо более энергоэффективными.

Это может пригодиться прежде всего там, где нужно обрабатывать данные быстро и с минимальными затратами, — например, в «умных» камерах, сенсорных системах, роботах, мобильных устройствах, в которых важно экономить заряд. Нейроморфные чипы могут распознавать образы или речь почти мгновенно и без облака — прямо «на месте».

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Плюсы и минусы Плюсы и минусы

Рассмотрим шансы электромобилей завоевать дороги всего мира

РБК
Ученые выяснили, какие продукты могут помочь лучше выглядеть с возрастом Ученые выяснили, какие продукты могут помочь лучше выглядеть с возрастом

Всего одно яблоко в день может замедлить старение нашего организма

ТехИнсайдер
Нереальная любовь Нереальная любовь

Как и почему «эмоциональные» чат-боты стали заменять настоящих партнеров

РБК
«Мы жили в кино»: Эйдельштейн и другие актеры о фильмах Романа Михайлова «Мы жили в кино»: Эйдельштейн и другие актеры о фильмах Романа Михайлова

О съемках, о методе Михайлова и о том, как актеров трансформировал этот опыт

РБК
От Севастополя до Галлиполи От Севастополя до Галлиполи

«Что для вечности временность гибели?» — духовное положение Белых в изгнании

Дилетант
Анна Глаубэ: «У меня просто другой путь» Анна Глаубэ: «У меня просто другой путь»

Я все еще доказываю себе и другим, что достойна, что могу. Это профессия такая

Коллекция. Караван историй
В космосе обнаружили разрушительное явление, которому нет равных по масштабу В космосе обнаружили разрушительное явление, которому нет равных по масштабу

В просторах Вселенной разворачиваются драмы поистине космического масштаба

Inc.
Шимпанзе способны оказывать медицинскую помощь друг другу Шимпанзе способны оказывать медицинскую помощь друг другу

Приматы не только залечивают собственные раны, но и помогают сородичам

ТехИнсайдер
«Следующие 500 лет: Как подготовить человека к жизни на других планетах» «Следующие 500 лет: Как подготовить человека к жизни на других планетах»

Зачем превращать одни клетки в другие

N+1
Зеленые защитники Зеленые защитники

Cамые благоприятные комнатные растения по знаку зодиака

Лиза
Стравинский. Танцы. Люди Стравинский. Танцы. Люди

Денис Мережковский разбирается в правилах хореографического импортозамещения

Moodboard
Как побороть тягу к еде: новое мнение ученых Как побороть тягу к еде: новое мнение ученых

Секрет победы над куском торта может заключаться в следующем… съесть этот кусок!

ТехИнсайдер
Клопы использовали химическую сигнализацию пчел для охоты на них самих Клопы использовали химическую сигнализацию пчел для охоты на них самих

Клопы-хищнецы научились обманывать жертв, заманивая их в ловушку

N+1
Анатолий Шульев: Свойство таланта в том, чтобы преодолевать неудачи Анатолий Шульев: Свойство таланта в том, чтобы преодолевать неудачи

Анатолий Шульев о смыслах, заложенных в спектакль о физике Льве Ландау

Ведомости
Экспансия из рая Экспансия из рая

Кто первым и зачем покинул океан

Вокруг света
Франшиза: Что скрывается за этим словом? Франшиза: Что скрывается за этим словом?

Франшиза — идеальный рецепт успеха или сложная система с подводными камнями?

Наука и техника
Лазеры решат проблему ядовитой пыли от автомобильных тормозов Лазеры решат проблему ядовитой пыли от автомобильных тормозов

Brembo сократил количество ядовитой пыли от тормозов в 5 раз

ТехИнсайдер
Uber в образовании Uber в образовании

Может ли искусственный интеллект заменить учителя?

ТехИнсайдер
Святые разбойники Святые разбойники

Как религиозная атрибутика становится частью жизни криминальных структур

Правила жизни
Вошли в историю Вошли в историю

Читать литературные дневники интересно. Вести личные дневники — душеспасительно

Afternoon Seasons of life
Дворец чистоты Дворец чистоты

Какими были и остались Сандуновские бани?

RR Люкс.Личности.Бизнес.
Психологический портрет: что такое синдром незавершенных дел и синдром Феникса Психологический портрет: что такое синдром незавершенных дел и синдром Феникса

Психология: что лежит в основе синдромов Феникса и незавершенных дел?

Forbes
Уроки оформления Уроки оформления

Оригинальные дизайнерские идеи для дачного опен-эйра

КАНТРИ Русская азбука
«Почему мы помним. Как раскрыть способность памяти удерживать важное» «Почему мы помним. Как раскрыть способность памяти удерживать важное»

Как гиппокамп участвует в работе памяти

N+1
Под знаком футбола Под знаком футбола

Интервью с Марией Галай, футболисткой с девяти лет

Лиза
Трудный возраст Трудный возраст

История клуба «Зенит» соткана не только из побед, и это делает его сильнее

Ведомости
Естественно искусственный Естественно искусственный

Какую роль играет ИИ в коллективных инвестициях в мире и в России

Деньги
Замечательный сосед Замечательный сосед

5 вещей, которые надо успеть сделать в Минске за выходные

Лиза
Зоолог впервые заснял самого крупного грызуна Австралии и Океании Зоолог впервые заснял самого крупного грызуна Австралии и Океании

Зоолог впервые запечатлел на фото и видео низинную мохнатую крысу

N+1
«Эффективность ЭКО можно увеличить вдвое, если мужчина не останется в стороне» «Эффективность ЭКО можно увеличить вдвое, если мужчина не останется в стороне»

Как можно снизить количество попыток ЭКО при имеющихся ресурсах

Ведомости
Открыть в приложении