`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Тимур Ягофаров

Moore’s Law и все-все-все

+66
голосов

Довольно долго основополагающим в области вычислений был Закон Мура, но по мере приближения к пределу дальнейшего уменьшения размеров транзистора на передний план начинают выходить и другие факторы.

Изначально рост вычислительной мощи подчинялся Закону Мура, который предсказывал удвоение плотности размещения транзисторов каждые два года. Несколько десятилетий инженеры старались упаковать их как можно плотнее на кремниевой пластине, чтобы получившийся процессор смог перемолачивать цифры еще быстрее. Но на определенном этапе стало ясно, что одним лишь увеличением плотности размещения элементов повысить скорость вычислений не удастся, поэтому в ход пошли хитрости, связанные с изменениями микроархитектуры, такими как многопоточность и многоядерность. Поэтому более актуальным стало уже не понятие о повышении плотности транзисторов, а увеличение вычислительной плотности. Понятно, что и у нее, наверняка, есть какие-то пределы роста. Как раз изучению факторов, влияющих на ее увеличение, и посвящена публикация в свежем журнале Nature профессора Мичиганского университета Игоря Маркова. По его мнению, пределы применения Закона Мура не настолько уж ограничены, как это казалось еще совсем недавно. Хотя, конечно, исследователи уже начали сталкиваться с прежде неизвестными проблемами.

Естественно, существуют фундаментальные непреодолимые ограничения, которые, впрочем, в обозримом будущем вряд ли затронут сферу вычислений. Например, никто не собирается оспаривать такие фундаментальные принципы, как Планковская длина (задающая предел измерений), предел Бекенштейна (определяющий максимальный объем информации, необходимой для описания физической системы вплоть до квантового уровня) и радиус Шварцшильда (задающий пороговое значение радиуса сферы, менее которого она становится черной дырой).

Игорь Марков написал: «Сравнивая закон Амдала (ограничение на рост производительности при распараллеливании вычислений) и ограничение Густафсона (оценка максимально достижимого ускорения выполнения параллельной программы, в зависимости от количества одновременно выполняемых потоков вычислений) в параллельных вычислениях, и наблюдая за развитием промышленности, можно увидеть некий аналог естественного отбора для приложений. Выживают те из них, что лучше приспособлены для параллелизма и менее затронуты фундаментальными ограничениями».

Еще один тип ограничений, влияющий на построение чипов, получил у Маркова название «тирания интерконнекта». Основываясь на скорости света, минимальных физических размерах вычислительного элемента и числе доступных измерений, он задает предел ускорению, которое можно получить от использования параллельный вычислений, если наполнить вычислительными элементами все доступное пространство. С одной стороны, это ограничение, а с другой – направление для дальнейшего наращивания возможностей, если перейти из двумерного пространства в трехмерное. Впрочем, стекирование двумерных слоев в трехмерный сэндвич подчиняется тем же законам масштабирования, что и при наращивании на плоскости.

Следующий фактор – использование новых материалов, которые позволяют увеличивать скорость интерконнектов и повышать их энергоэффективность. Например, использование транзисторов на базе углеродных нанотрубок даже с металлическими соединениями упрощает буферизацию интерконнекта, сокращает задержки, уменьшает энергопотребление и размеры всех цепей в целом. Но с другой стороны, фундаментальные ограничения одинаково применимы и к новым, и к существующим технологиям. Поэтому важно оценить их возможности до того, как будет заявлено о новой революции в производительности, потреблении и т.д.

Среди перспективных путей развития называют и эмуляцию природных систем, которые, вроде бы, не подчиняются Закону Мура, но при этом работают лучше, чем полупроводниковые. Хотя и у них есть ограничения, которые никак не связаны с этим законом. Если в качестве примера взять мозг, то стоит отметить, что в нем реализован принцип объемного интерконнекта, но каким бы мощным он ни был, все же есть ограниченность и для него. Безусловно, мозг гораздо энергоэффективнее, но в нем используются более низкие скорости переключения при более низком напряжении питания, а также применяется жидкостное охлаждение. Но он также требует отдыха и химически очищает себя, и влияние этих факторов на компьютинг пока не ясно.

Возможности мозга в роли компьютера общего назначения не впечатляют, так как он не в состоянии оперировать с большим количеством 64-разрядных чисел в секунду или обрабатывать сразу несколько задач параллельно, почему, собственно, и запрещено отправлять СМС во время вождения автомобиля. Но при этом мозг является превосходным мультимедийным процессором, в состоянии справиться с неопределенностью, способен решать задачи интуитивно и креативно. Так что исследователям с изучением этих возможностей еще есть где развернуться.
Moor’s Law и все-все-все

У закона Мура есть много препятствий, одни выражены в виде фундаментальных законов природы (как например, в первой колонке по инжинирингу), другие же не настолько жесткие как это кажется на первый взгляд (источник, Игорь Марков)

 

+66
голосов

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT