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

Нереальная любовь Нереальная любовь

Как и почему «эмоциональные» чат-боты стали заменять настоящих партнеров

РБК
Переходим на летнее время Переходим на летнее время

7 актуальных задач, которые легче решить под ярким солнцем

Лиза
Александр Чулок: «Мы не стараемся угадать будущее, мы хотим его создать» Александр Чулок: «Мы не стараемся угадать будущее, мы хотим его создать»

Прогнозист Александр Чулок — о том, чем станет ИИ для общества в будущем

РБК
Худеем на супах Худеем на супах

Надоело скидывать вес на салатах и гречке? Попробуй суповые диеты

Лиза
Телегония, сода для омоложения и другие ошибки советской науки Телегония, сода для омоложения и другие ошибки советской науки

Советские исследователи-биологи безнадежно отставали от западных коллег

Популярная механика
Локализация такси: что останется от отрасли? Локализация такси: что останется от отрасли?

Почему локализации машин такси затормозит таксомоторную отрасль

Монокль
Прийти по-английски Прийти по-английски

Пора взяться за дело по изучению языка всерьез, let’s go!

VOICE
Девять «Оскаров», похвала критиков и один большой скандал: чем велик «Последний император» Бертолуччи Девять «Оскаров», похвала критиков и один большой скандал: чем велик «Последний император» Бертолуччи

Как «Последний император» покорил критиков и возмутил историков

Правила жизни
Битва промптов Битва промптов

Баттл «промпт-инженер против обычного человека с нейросетью»

ТехИнсайдер
Бондарчуки Бондарчуки

Кино как семейное дело: творческая династия Бондарчуков

Караван историй
Семь секретов красивого голоса Семь секретов красивого голоса

Простые хитрости, которые помогут сохранить звучание голоса в любом возрасте

Здоровье
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
Кодзима, Миядзаки, Уэда: 3 геймдизайнера-визионера Кодзима, Миядзаки, Уэда: 3 геймдизайнера-визионера

Разбираемся, кто задает тренды в гейм-индустрии

РБК
Владимир Жириновский Владимир Жириновский

Правила жизни политика Владимира Жириновского

Правила жизни
Насколько вы терпеливый человек? Психологический тест для самопознания Насколько вы терпеливый человек? Психологический тест для самопознания

Выберите свечу и узнайте, насколько вы терпеливы

ТехИнсайдер
Как выбрать брокера Как выбрать брокера

Как выбрать яхтенного брокера и избежать ошибок?

Y Magazine
Как побороть тягу к еде: новое мнение ученых Как побороть тягу к еде: новое мнение ученых

Секрет победы над куском торта может заключаться в следующем… съесть этот кусок!

ТехИнсайдер
Пробежать мышкой Пробежать мышкой

Обзор удобных программ для планирования интерьера дома и участка

КАНТРИ Русская азбука
Первый пошел: как Гарри Кейн одолел проклятие и заработал пожизненный контракт Первый пошел: как Гарри Кейн одолел проклятие и заработал пожизненный контракт

Как Гарри Кейн наконец-то отметил свое первое завоевание

Forbes
Уроки оформления Уроки оформления

Оригинальные дизайнерские идеи для дачного опен-эйра

КАНТРИ Русская азбука
Морские спасатели, фантазийный сад и юная натуралистка: 5 комиксов и графических романов, которые понравятся всем Морские спасатели, фантазийный сад и юная натуралистка: 5 комиксов и графических романов, которые понравятся всем

5 комиксов о природе, смыслах и самопознании

Правила жизни
«Мы жили в кино»: Эйдельштейн и другие актеры о фильмах Романа Михайлова «Мы жили в кино»: Эйдельштейн и другие актеры о фильмах Романа Михайлова

О съемках, о методе Михайлова и о том, как актеров трансформировал этот опыт

РБК
Нейросети в поисках персонала: как компании используют искусственный интеллект в рекрутинге уже сейчас Нейросети в поисках персонала: как компании используют искусственный интеллект в рекрутинге уже сейчас

Как рекрутеры используют нейросети — кейсы из России

ТехИнсайдер
«Любовь к Родине. Куда она может исчезнуть?» «Любовь к Родине. Куда она может исчезнуть?»

Борис Николаев о военных кампаниях на Северном Кавказе, службе в спецназе и вере

Монокль
Валентин Фадеев: «Узлы в щитовидной железе – чаще всего вариант нормы, как родинки на коже» Валентин Фадеев: «Узлы в щитовидной железе – чаще всего вариант нормы, как родинки на коже»

Щитовидка, лишний вес и гормоны: разбираемся в тонкостях с эндокринологом

Здоровье
Пресноводные русалки Пресноводные русалки

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

Знание – сила
Представь, что... Представь, что...

Почему стоит довериться роботу и спланировать путешествие с помощью Chat GPT

Новый очаг
Разборки из-за жаб Разборки из-за жаб

К чему может привести путешествие с лягушкой в кармане и при чем здесь Трамп?

Правила жизни
Нерусская водка: какие бренды популярнее всего за рубежом Нерусская водка: какие бренды популярнее всего за рубежом

О самых популярных брендах иностранной «беленькой»

Maxim
Женщины выбирают вокал: как гендер влияет на музыкальные предпочтения Женщины выбирают вокал: как гендер влияет на музыкальные предпочтения

Влияет ли пол на музыкальные предпочтения?

Forbes
Открыть в приложении