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

Культурный гид Культурный гид

Что почитать о хакерах, развитии инноваций и технофеодализме?

РБК
Отставить панику! Отставить панику!

Причины повышенной тревожности и как с ней справиться

Добрые советы
Какие риски несет использование искусственного интеллекта в бизнесе Какие риски несет использование искусственного интеллекта в бизнесе

Сможет ли бизнес пользоваться ИИ, не создавая серьезных проблем?

Монокль
Как дети, честное слово Как дети, честное слово

Как изобретали детство: когда появились детские игрушки, одежда и литература

Вокруг света
Увидеть Армагеддон и выжить Увидеть Армагеддон и выжить

Израиль находит, чем удивить путешественника, помимо библейских древностей

Вокруг света
Совсем другой сюжет Совсем другой сюжет

Портрет итальянской верфи Cantiere del Pardo и самые актуальные ее модели

Y Magazine
Отдых в стиле прованс Отдых в стиле прованс

Загородная дача в авторском прочтении французской классики

SALON-Interior
Прокатят по деньгам Прокатят по деньгам

Как развивается и от чего зависит цена на сталь в России

Ведомости
Цена труда Цена труда

Как меняется уровень заработной платы и производительности труда в России?

Ведомости
Всем построиться! Всем построиться!

Сергей Кузнецов охотно делится взглядом на архитектуру и урбанистику

Men Today
Признание на стекле: как «Ролан Гаррос» подарил теннису самую узнаваемую традицию Признание на стекле: как «Ролан Гаррос» подарил теннису самую узнаваемую традицию

Почему традиция теннисистов расписываться на линзе камере родилась во Франции

Forbes
Билет туда-обратно Билет туда-обратно

1200 км без дозаправки — гибридный кроссовер Exlantix ET удивляет

Автопилот
Флирт по сезону Флирт по сезону

Самые летние способы обольщения и флирта

Лиза
Столкновение умов: как не проиграть конкуренцию в борьбе за лидерство в области ИИ Столкновение умов: как не проиграть конкуренцию в борьбе за лидерство в области ИИ

Как на самом деле развивается ИИ в России?

Forbes
«Джинсовая лихорадка»: как джинсы в СССР были культом, символом и объектом желания «Джинсовая лихорадка»: как джинсы в СССР были культом, символом и объектом желания

Что положило начало так называемой джинсовой лихорадке в СССР?

Правила жизни
Семь чудес одной страны Семь чудес одной страны

Где найти в России самые инопланетные пейзажи?

Вокруг света
Причины таяния льдов Арктики. Астрономический фактор Причины таяния льдов Арктики. Астрономический фактор

Каковы причины таяния льдов Арктики и нынешнего потепления климата

Наука и жизнь
Пресноводные русалки Пресноводные русалки

Когда-то давно, 200 тысяч лет назад, в Евразии появился необыкновенный зверь

Знание – сила
Летняя косметичка: что убавить, что прибавить Летняя косметичка: что убавить, что прибавить

Как пережить жару и сохранить красоту? Золотые правила ухода

Добрые советы
«Умри, моя любовь»: хоррор с Дженнифер Лоуренс о сложном опыте материнства «Умри, моя любовь»: хоррор с Дженнифер Лоуренс о сложном опыте материнства

Как Линн Рэмси превращает сюжет, знакомый многим семьям, в мрачный хоррор

Forbes
Американские врачи выполнили первую в мире пересадку мочевого пузыря Американские врачи выполнили первую в мире пересадку мочевого пузыря

Хирурги впервые в мире пересадили пациенту мочевой пузырь от мертвого донора

N+1
Правила игры Правила игры

Индия во многом остаётся загадкой... как избежать недоразумений с партнерами?

RR Люкс.Личности.Бизнес.
Спортивная фигура Спортивная фигура

Прежде чем начать заниматься, нужен контекст. И форма

Afternoon Seasons of life
Больше, ярче, сочнее Больше, ярче, сочнее

Простые советы по уходу за посадками, которые помогут избежать проблем

КАНТРИ Русская азбука
Замечательный сосед Замечательный сосед

5 вещей, которые надо успеть сделать в Минске за выходные

Лиза
Как выбрать кроссовки для спорта Как выбрать кроссовки для спорта

8 советов, которые помогут подобрать правильную обувь для тренировок

Лиза
Незнакомые символы Незнакомые символы

Зачем клубам – даже очень популярным – нужен редизайн эмблемы

Ведомости
Естественно искусственный Естественно искусственный

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

Деньги
6 самых безумных предметов, которые когда-либо крали 6 самых безумных предметов, которые когда-либо крали

Некоторые из самых странных вещей, которые когда-либо были украдены

ТехИнсайдер
Секреты мастерства Секреты мастерства

Princess F58: свежая модель в линейке британской верфи

Y Magazine
Открыть в приложении