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

В Германии о Германии без Германии В Германии о Германии без Германии

Главное место в работе Потсдамской конференции занял германский вопрос

Дилетант
Рост на цифрах Рост на цифрах

Какие факторы способствуют увеличению рынка ЦФА

Ведомости
Овечкин Овечкин

Как Овечкин пытается расколоть гретцкий орех

СНОБ
Асимметричная военная работа Асимметричная военная работа

Для США Вторая мировая война стала мощным экономическим стимулом

Монокль
Рейтинг публикационной активности университетов Рейтинг публикационной активности университетов

Исследование публикационной активности университетов

Эксперт
Откуда берутся деньги Откуда берутся деньги

Как доллар превратился в глобальное оружие

Деньги
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.
Еда до востребования Еда до востребования

Прежде всего стоит определиться, чем и как начинять банки

КАНТРИ Русская азбука
Что имеем – сохраним Что имеем – сохраним

Жаркие дни – весомый повод задуматься, правильно ли ты хранишь свою косметику

Лиза
Перепрошивка памяти: новая модель памяти, которая работает как мозг Перепрошивка памяти: новая модель памяти, которая работает как мозг

Ученые создали модель памяти, устойчивую к шуму и забыванию

ТехИнсайдер
Болотинг Болотинг

Зачем люди ходят по болотам и какие красоты там можно увидеть?

Новый очаг
Флагман «Адмирала» Флагман «Адмирала»

Platinum от Admiral Yachts: суперъяхта, опередившая своё время

Y Magazine
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
Мягкая сила: как бывшие спецназовцы развивают региональную сеть фитнес-студий Мягкая сила: как бывшие спецназовцы развивают региональную сеть фитнес-студий

Как армейские друзья создали сеть студий «мягкого» фитнеса

Forbes
Новые археологические памятники открыты на Кольском полуострове Новые археологические памятники открыты на Кольском полуострове

Уникальные находки древнескандинавской культуры гресбакен

Знание – сила
10 самых засмотренных до дыр мультфильмов разных поколений 10 самых засмотренных до дыр мультфильмов разных поколений

Самые засмотренные мультфильмы за все время, разбитые по десятилетиям

Maxim
От полицейских собак до «умных» хирургов От полицейских собак до «умных» хирургов

Как устроена мировая робототехника и какие модели стали хитами отрасли

РБК
Кино по правилам и без Кино по правилам и без

Фильмы, создатели которых не побоялись нарушить заданные стандарты

Правила жизни
Общая проблема: как мужчины работают в организациях, которые помогают жертвам насилия Общая проблема: как мужчины работают в организациях, которые помогают жертвам насилия

Почему помогающим организациям важно работать с мужской аудиторией

Forbes
Петербургские часы Петербургские часы

Константин Чайкин поделился воспоминаниями о городе своего детства и юности

RR Люкс.Личности.Бизнес.
Сага мужества и стойкости Сага мужества и стойкости

Четыре года схваток сплотили союзников сильнее, чем дипломатические трактаты

Монокль
Uber в образовании Uber в образовании

Может ли искусственный интеллект заменить учителя?

ТехИнсайдер
Как работает Межвселенский насос – удивительный источник энергии, придуманный Айзеком Азимовым Как работает Межвселенский насос – удивительный источник энергии, придуманный Айзеком Азимовым

Как работает насос между вселенными и как Азимов изобрел его

ТехИнсайдер
Нерусская водка: какие бренды популярнее всего за рубежом Нерусская водка: какие бренды популярнее всего за рубежом

О самых популярных брендах иностранной «беленькой»

Maxim
Прокатят по деньгам Прокатят по деньгам

Как развивается и от чего зависит цена на сталь в России

Ведомости
У берегов Явы обнаружили обломки черепов поздних эректусов У берегов Явы обнаружили обломки черепов поздних эректусов

Впервые были описаны фрагменты черепов архаичных людей, поднятые у острова Ява

N+1
Слава: «Я всегда мечтаю о том, что может сбыться» Слава: «Я всегда мечтаю о том, что может сбыться»

25 лет на сцене — певица Слава по праву может гордиться этим достижением

Добрые советы
Наши соседи: солдатик, пожарник, кобылка и другие Наши соседи: солдатик, пожарник, кобылка и другие

Весной одними из первых появляются насекомые, которые зимуют взрослыми

Наука и жизнь
Не работает тачпад на ноутбуке: причины и способы решения проблемы Не работает тачпад на ноутбуке: причины и способы решения проблемы

Что делать, если перестал работать тачпад на ноутбуке с Windows

CHIP
Дворец чистоты Дворец чистоты

Какими были и остались Сандуновские бани?

RR Люкс.Личности.Бизнес.
Открыть в приложении