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

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

Как устроена мировая робототехника и какие модели стали хитами отрасли

РБК
Сезон веранд Сезон веранд

Как организовать пространство аутдор

Новый очаг
Дом Cердца Дом Cердца

Как старое здание в колониальном стиле превратить в пространство для творчества

Seasons of life
Новое направление Новое направление

Знакомимся ближе с полноразмерным гибридным кроссовером EXLANTIX ET

Y Magazine
Большая четверка Большая четверка

Часть истории российской моды — о поиске, независимости и вере в свое дело

Afternoon Seasons of life
Homo uillaris Homo uillaris

Человек дачный: эта фанатично увлеченная порода людей легкоузнаваема

КАНТРИ Русская азбука
Работа любви Работа любви

Что такое быть вместе, быть разными, быть собой?

Afternoon Seasons of life
Смертельно опасный тренд TikTok: почему мужчины бреют ресницы и чем это грозит? Смертельно опасный тренд TikTok: почему мужчины бреют ресницы и чем это грозит?

Для чего человеку нужны ресницы и что будет, если их сбрить?

Inc.
Вымереть обратно Вымереть обратно

Пророчество фильма «Парк юрского периода»: можно ли воссоздать вымершие виды

Вокруг света
Больше движений! Больше движений!

Нужно больше двигаться, а не искать отговорки, почему не можешь

Y Magazine
Лечим не то не тем Лечим не то не тем

Почему нормы такси по 580-ФЗ плохи для пассажиров и перевозчиков?

Монокль
Андрей Кирсанов Андрей Кирсанов

Андрей Кирсанов по-настоящему круто умеет смотреть объективом в глаза

Собака.ru
Важно не бояться рисковать! Важно не бояться рисковать!

Лиза Федюкова, музыкант, основатель онлайн-платформы «Классиопея»

Лиза
Машины будущего: как бизнесу продавать электрокары, и почему нам рано или поздно придется сказать им «да» Машины будущего: как бизнесу продавать электрокары, и почему нам рано или поздно придется сказать им «да»

Почему мы все еще не пересели на электромобили?

Inc.
В состоянии равновесия В состоянии равновесия

Анна Снаткина о мужском и женском и об энергиях в пространстве

OK!
Жизнь на чемоданах Жизнь на чемоданах

Как избежать ненужных рисков во время путешествия?

Здоровье
Программа возвращения стройности Программа возвращения стройности

Многие женщины в разные периоды жизни хотели бы снизить вес. Как это сделать?

Добрые советы
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
Тепло, еще теплее: будет ли профит от таяния льдов в Арктике Тепло, еще теплее: будет ли профит от таяния льдов в Арктике

Как сокращение площади льда в Арктике повлияет на разные отрасли

Монокль
Те еще овощи! Те еще овощи!

Кое-что о поведении овощей в открытом грунте

КАНТРИ Русская азбука
Визионеры в балете: Нижинский, Баланчин, Нуреев, Эк Визионеры в балете: Нижинский, Баланчин, Нуреев, Эк

Историк танца — о тех, кто решил пойти против течения и перевернуть балетный мир

РБК
Отдых с сюрпризом Отдых с сюрпризом

Пять наиболее распространенных схем обмана, которые могут испортить твой отпуск

Лиза
Поговорим после Поговорим после

Как уйти от неприятного разговора и не чувствовать себя виноватой

Лиза
Дачная палитра Дачная палитра

Как цвета растений на садовом участке влияет на тонус и настроение

Лиза
Самые популярные выпуски шоу «Ильдар-автоподбор» Самые популярные выпуски шоу «Ильдар-автоподбор»

Одни из самых популярных (по количеству просмотров) видео «Ильдар-автоподбора»

Maxim
Океан в деталях Океан в деталях

Пентхаус в Дубае в стиле европейского минимализма с атмосферой курортного отдыха

SALON-Interior
Дачное преображение Дачное преображение

Как можно преобразить дачное пространство своими руками

Здоровье
Пальцы сморщиваются одинаково каждый раз, когда вы долго находитесь в воде Пальцы сморщиваются одинаково каждый раз, когда вы долго находитесь в воде

Как исследование показало, что морщины на коже пальцев остаются неизменными

ТехИнсайдер
«Стоять на обочине с полным баком»: как скромность мешает карьерному росту «Стоять на обочине с полным баком»: как скромность мешает карьерному росту

Как работает профессиональная видимость и можно ли превратить ее в стратегию

Forbes
Трофейный ресурс Трофейный ресурс

Что получил СССР в качестве компенсации от Германии по итогам войны

Эксперт
Открыть в приложении