当前位置:首页 > 模拟 > 模拟
[导读]随着摩尔定律逐渐走向终结,计算机硬件的进步可预测的时代也即将会走到尽头。那计算技术的未来是什么呢?《经济学人》杂志近日撰文指出,决定计算未来的将不再是单纯的硬件性能,而是三个其它的领域:软件、“云”和新计算架构。

随着摩尔定律逐渐走向终结,计算机硬件的进步可预测的时代也即将会走到尽头。那计算技术的未来是什么呢?《经济学人》杂志近日撰文指出,决定计算未来的将不再是单纯的硬件性能,而是三个其它的领域:软件、“云”和新计算架构。

以下是文章主要内容:

1971年,全球最快的汽车是可达280kph(约合174mph)的法拉利代托纳(Daytona),全球最高的大厦是纽约高415米(约合1362英尺)的双子塔。那一年的11月,英特尔推出了首款商用微处理器芯片“4004”,该芯片包含2300个单个红细胞大小的微型晶体管。

自那以后,芯片一直在按照英特尔联合创始人戈登·摩尔(Gordon Moore)的预测持续改进。根据他被称为“摩尔定律”的经验法则,随着晶体管变小,能够更加紧密地装入硅片,提升性能和减少成本,芯片的处理性能大约每两年可提升一倍。

英特尔现代的Skylake处理器包含大约17.5亿个晶体管——当中的一半可以装入“4004”的单个晶体管内——性能达到“4004”的40万倍。这种指数级增长在物质世界是难以实现的。要是自1971年以来汽车和摩天大楼能够以这样的速度增长,那现在最快的汽车的速度可达光速的十分之一,最高的大厦可达地球与月球之间距离的一半。

摩尔定律的影响在现实生活中显而易见。当下,全球有30亿人拥有智能手机;每一台智能手机的性能都比1980年代有房间那么大的超级电脑强大。一个又一个的行业遭到数字革命的颠覆。强大的计算性能甚至可应用于核试验,相比真实的试验,用模拟爆炸来测试原子武器要来得更容易。摩尔定律已经成为了一种哲学:硅谷内外的人都期待科技一年比一年好。

然而,经过50年后,摩尔定律离终结不远了。让晶体管变得更小不再能够保证它们变得更便宜,更快速。这并不意味着计算领域的进步将会一下子陷入停滞,但其进步的本质正在发生改变。芯片仍会变得越来越好,但提升的速度会放缓(英特尔称,芯片性能现在只能每2.5年翻一倍。)计算的未来将会由单纯的硬件性能以外的三个领域的改进所决定。

未来要看三个领域

第一个领域是软件。在过去的一周里,谷歌的人工智能程序AlphaGo连胜世界围棋冠军李世石三局。计算机科学家们对于围棋尤其感兴趣,是因为它非常复杂:可能的变化比宇宙中的粒子都要多。因此,下围棋的系统不能够单纯依靠摩尔定律提供的计算性能提升来取胜。AlphaGo依靠的是“深度学习”技术,该类技术一定程度上依照人类大脑的运作方式。它的成功表明,通过新算法可以取得巨大的性能改进。的确,硬件的进步放缓,将会给业界带来更大的动力去开发更加聪明的软件。

计算进步的第二个领域是“云”:通过互联网提供服务的数据中心网络。当计算机是独立的设备时,不管是大型主机还是台式机,它们的性能都完全取决于其处理器芯片的速度。而现在,无需硬件的改动,计算机也能够变得更加强大。在执行搜索电子邮件、计算最优行驶路线等任务时,它们能够利用云端庞大(且灵活)的计算资源。互联性进一步强化了它们的功能:如今,就智能手机而言,卫星定位、运动传感器、无线支付支持等功能的重要性丝毫不亚于处理器性能。

计算行业进步的第三个领域是新计算架构——针对特定任务而优化的专用芯片,甚至是利用量子力学同时处理多个数据集的独特技术。当通用的微处理器能够快速提升时,追逐这类技术并没什么需要,但时至今日,行业在专门针对云计算、神经网络处理、计算机视觉等任务设计芯片。这类专用硬件将会嵌入云端,需要时即可调用。这也说明,终端用户设备的硬件性能已经没有以往那么重要。

速度不代表一切

在实际中,这将意味着什么呢?摩尔定律从来都不是什么物理定律,但却是一种自我实现的预言。它的终结将会让科技进步速度变得没那么容易预测;全新的提升计算性能的技术在前进道路上难免会磕磕碰碰。但鉴于大多数人都是以功能特性而非处理速度来衡量他们的计算设备,消费者或许会不怎么感觉到计算性能的进步放缓。

对于企业而言,摩尔定律的失效将会被掩盖在向云计算的转移中。目前已经有企业降低升级PC的频率,停止运作它们的电子邮件服务器。然而,这种模式要依靠快速可靠的网络连接。那将会强化宽带基础设施的改进需求:那些联网条件糟糕的企业将难以受益,因为计算的改进将越来越多的发生在云提供商的数据中心内部。

对于科技行业本身而言,摩尔定律的失效强化了已经为一些大公司(包括亚马逊、谷歌、微软、阿里巴巴、百度和腾讯)所强调的集中化云计算的逻辑。它们在努力提升其云基础设施的性能。它们也在搜寻拥有新型技术的初创公司:谷歌在2014年收购了来自英国的AlphaGo开发商Deepmind。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

北京——2024年4月25日 我们的客户选择亚马逊云科技运行他们的关键应用程序和最敏感的数据。每天,世界上发展最快的初创公司、最大的企业和最值得信赖的政府机构都选择亚马逊云科技作为技术基础设施平台。他们之所以选择亚马逊云...

关键字: GPU 计算 生成式AI

只要计算机依然遵循冯·诺依曼体系结构所定义的形态,那么关于计算的发展创新,大多都将围绕着“存”与“算”的协作。不过有趣的是,从古文明到计算机时代,千年以来人类对“存”的需求似乎总是优先于“算”——只要条件允许,人们就倾向...

关键字: 计算 云上存储 人工智能

美国加利福尼亚州圣何塞 —— GTC —— 太平洋时间 2024 年 3 月 18 日 —— NVIDIA 于今日宣布推出 NVIDIA Blackwell 平台以赋能计算新时代。该平台可使世界各地的机构都能够在万亿参数...

关键字: 生成式 AI 大语言模型 计算

【2024年2月28日,德国慕尼黑讯】为实现有雄心的增长目标,英飞凌科技股份公司(FSE代码:IFX / OTCQX代码:IFNNY)正进一步强化其销售组织。自3月1日起,英飞凌的销售团队将围绕三个以客户为中心的业务领域...

关键字: 电子制造 计算 半导体

近日,由中国电子学会主办、百余所高校参与的第十七届中国高校电子信息学院院长(系主任)年会在北京交通大学成功举办。此次年会聚焦新发展格局下电子信息领域创新人才的交流与培养,旨在为工程教育、科研、产学研结合及专业学科建设提供...

关键字: 计算 FPGA 数字经济

世界顶级服务器制造商和云服务提供商即将推出 HGX H200 系统与云实例

关键字: 服务器 生成式 AI 计算

业内消息,本周清华大学自动化系教授、中国工程院院士戴琼海,助理教授吴嘉敏与电子工程系副教授方璐,副研究员乔飞联合攻关提出了一种 “挣脱” 摩尔定律的全新计算架构:光电模拟芯片,算力达到目前高性能商用芯片的 3000 余倍...

关键字: 摩尔定律 清华 光电模拟芯片

高性能计算和人工智能正在形成推动半导体行业飞速发展的双翼。面对摩尔定律趋近极限的挑战,3DIC Chiplet先进封装异构集成系统越来越成为产业界瞩目的焦点。这种创新的系统不仅在Chiplet的设计、封装、制造、应用等方...

关键字: 计算 人工智能 半导体

英国著名科幻小说家阿瑟·克拉克(《2001:太空漫游》)有言:“任何先进的技术,初看都与魔法无异。”在英特尔这家巨大的半导体公司的内部,有一批人正在专注于此,即用新颖的方法,在广泛的前沿研究领域中探索如何帮助人类应对在计...

关键字: 计算 量子计算 数据中心 AI
关闭
关闭