Файл: Перспективы развития технологий ПК (Перспективы развития архитектур современных ЭВМ и компьютерных систем).pdf

В свою очередь, на их основе можно будет создавать нанопроцессоры, наночипы памяти и полнофункциональные однокристальные нанокомпьютеры. По своему разнообразию мир нанокомпьютеров будет необычайно широк. Нанокомпьютеры минимального размера в несколько микрон смогут содержать сотни тысяч транзисторов. Однокристальные нанокомпьютерные гиганты с размером кристалла порядка дюйма будут содержать уже триллионы транзисторов. Для обеспечения их работы на предельной частоте порядка 1000 ГГц понадобятся специальные меры по снижению ландауэровского тепловыделения.

Среди разрабатываемых в настоящее время нейроБИС выделяются модели фирмы Adaptive Solutions (США) и Hitachi (Япония). НейроБИС фирмы Adaptive Solutions, вероятно, станет одной из самых быстродействующих: объявленная скорость обработки составляет 1,2 млрд. соединений/с. (НС содержит 64 нейрона и 262144 синапса). НейроБИС фирмы Hitachi позволяет реализовать НС, содержащую до 576 нейронов. Эти нейроБИС, несомненно, станут основой новых нейрокомпьютеров и специализированных многопроцессорных изделий.

На сегодняшний день предложены варианты конструкции квантовых компьютеров на основе квантовых точек и сверхпроводящих переходов. Более того, есть заявления коммерческих организаций о создании реальных процессоров на базе кубитов, например, компьютер «Orion». Он основан на микросхеме, содержащей 16 «кубитов».

Выполнение унитарных логических операций над элементами в квантовых компьютерах предполагается осуществлять с помощью соответствующих внешних воздействий, которыми управляют классические компьютеры.

Уже предложена новая архитектура будущего суперкомпьютера гибридно-технологическая многопоточная архитектура (Hybrid Technology Multithreaded Architecture, HTMT), в основе которой лежит использование нетрадиционных технологий ("гибридность") и расщепление параллельных процессов на более мелкие независимые фрагменты: потоки и нити ("многопоточность"). За новым петафлопсным суперкомпьютером закрепился термин "гиперкомпьютер". Важнейшей коммуникационной артерией гиперкомпьютера является широкополосная оптическая многоступенчатая пакетная сеть. Эта сеть, соединяет друг с другом все банки динамической и статической полупроводниковой памяти. Еще одна оптическая компонента гиперкомпьютера голографическая память. Один кристалл голографической памяти будет вмещать 1 Гигабайт информации, которая может быть считана или записана в виде одномегабайтных страниц.

2.2 Основные проблемы создания нанокомпьютеров

Основные проблемы создания нанокомпьютеров. Если выделить эти проблемы в качестве доминирующих по различным видам нанокомпьютеров, то получим следующую картину.

Если рассматривать оптическую связь между элементами, то в системе одна молекула один фотон надежность переключения будет невелика из-за относительно малой вероятности перехода молекулы в возбужденное состояние. Кроме того, элемент должен однозначно переключаться в требуемое состояние и находиться в нем достаточно долго – до следующего воздействия. Для сравнительно простых молекул это требование, как правило, не выполняется: если переходом в возбужденное состояние можно управлять, то обратный переход может происходить спонтанно.

В квантовых компьютерах существуют проблемы, связанные с неоднозначностью интерпретации информации, поэтому заявления о создании квантовых компьютерах ставятся в научном сообществе под сомнение. Существующие квантовые системы еще не способны обеспечить надежные вычисления, так как они либо недостаточно управляемы, либо очень подвержены влиянию шумов. Существует также проблема ввода-вывода информации. Необходимость связи компьютера с внешним миром, а также отдельных его частей друг с другом может приводить к существенным потерям в скорости вычислений.

Основной проблемой, стоящей перед учеными, является синхронизация работы отдельных элементов оптического компьютера в единой системе, поскольку существующие элементы характеризуются различными параметрами рабочей волны светового излучения (интенсивность, длина волны), и уменьшение размера компьютера. Имеются и другие факторы, препятствующие оптической технологии построения компьютеров. Наиболее важными из них являются: каскадирование интегрирование большого числа оптических вентилей.

Ошибка считывания и копирования информации на ДНК в 1000 раз превышает ошибку магнитных накопителей. Тем не менее, ученые смотрят на ДНК-компьютеры с большим оптимизмом, нежели на квантовые, ведь при производстве некоторых узкоспециализированных расчетов они будут незаменимы.

Объемная плотность транзисторов в разрабатываемых интегральных наносхемах предельно высока. В таких условиях вопросы энергетики перспективного нанокомпьютера оказываются чрезвычайно важными. Существует фундаментальное ограничение плотности упаковки логических элементов, связанное уже не с атомной структурой вещества, а с термодинамикой вычислительного процесса как такового. В настоящее время просматриваются различные пути решения проблемы перегрева процессора.

Следует упомянуть о радиационной опасности, грозящей нанокомпьютерам со стороны обычных материалов, используемых в электронике. Дело в том, что в числе незначительных примесей, всегда присутствующих даже в самых чистых материалах, есть радиоактивные элементы. Особую опасность представляют альфа-активные изотопы тория. Одна альфа-частица с типовой энергией 1 МэВ даже в условиях обычной микроэлектроники при попадании в кристалл способна освободить из связанного состояния миллионы электронов. С этим борются, применяя помехоустойчивое кодирование.

Наночастицы имеют одно свойство, которое очень мешает их использованию. Они могут образовывать агломераты, то есть, сливаться друг с другом. Эту проблему пытаются решить, например, используя вещества – дисперсанты.

Поиски альтернативных способов изготовления нанотранзисторов и сборки из них компьютеров составляют еще одно важное направление современных исследований в области нанотехнологий.

Проблема финансирования. Борьба с накладываемыми на вычислительный процесс фундаментальными ограничениями – дело чрезвычайно сложное и дорогостоящее, доступное лишь высокоразвитым странам в рамках крупных национальных программ.

Архитектурно-структурные методы повышения производительности КС. Технологические приемы, положенные в основу реализации любой парадигмы обеспечения высокой производительности КС, по различным причинам достигнут своего технологического предела. В настоящее время это особенно наглядно проявляется при создании полупроводниковых БИС, технологический предел для которых может быть достигнут в ближайшее время (10 – 15 лет) при размерах полупроводниковых элементов менее 0.1мкм. В этот период времени, вряд ли уже будут созданы полноценные суперЭВМ, выполненные в соответствие с другими парадигмами организации вычислительного процесса: квантовой, нейронной, химической и др. Анализ зарубежных источников показал, что такие компьютеры, появятся не менее, чем через 50 – 100 лет, хотя уже имеются определенные успехи в части создания отдельных узлов и блоков. Появившийся промежуток времени между технологическими пределами полупроводниковой техники и нанокомпьютерами, выполненными на другой физической основе, может быть заполнен компьютерными системами, выполненными на полупроводниковой элементной базе. При этом требуемое повышение производительности может быть реализовано новыми архитектурными решениями по всем указанным выше линиями их развития, для которых уже на настоящее время существуют определенные заделы.

Архитектура для вычислений пространственной решетки отображает непосредственно на кристалле БИС, используемого в качестве узла больших систем, особенности алгоритмов моделирования, двумерной и трехмерной обработки изображения и представления, и других трудоемких задач обработки данных.

Архитектура КС типа “Memory-in-Processor” (“Память-в-процессоре”) или MIP-система, которая обеспечивает логическую и физическую интеграции памяти в функциональных блоках микропроцессора. MIP – системы и содержит блоки обработки с высокими функциональными возможностями (HLF

– Higher Layer Function), каждый из которых связан со своим функциональным блоком и может работать на 128-битовых данных. MIP спроектирована на одном кристалле с “компилятором-на-кремнии”, генерирующим команды для модулей HLF.

Архитектура КС типа “Процессор-в-памяти” (“Processor-in-memory”) или PIM-система, которая отличается от КС с классической архитектурой широкой полосой пропускания по каналам процессорпамять, низкой потребляемой мощностью, невысокими габаритами и весом за счет размещения на одном кристалле большого количества банков памяти, присоединённых к ним средств обработки (до нескольких тысяч) и обеспечивающих считывание из этих банков памяти и одновременную обработку нескольких сот и даже тысяч операндов.

Архитектура типа “Циклоп” – архитектура для высокоэффективных параллельных компьютеров, которая основана на трех основных принципах: интеграция логики обработки и памяти на одной подложке кремния; использование массового параллелизма внутри чипа; ячеистый подход к построению больших систем. Большие системы с тысячами чипов могут быть построены, применяя чип Циклопа как стандартный узел распределенной КС.

Архитектура с реконфигурируемым информационным каналом использует методы реконфигурации архитектуры и динамического перераспределения ресурсов с помощью среды реконфигурации, например, программируемых логических схем (ПЛИС) и соответствующих средств их программирования пользователем.

Реконфигурируемая архитектура системы памяти использует блок коммутации информации, с помощью которого осуществляется настройка архитектуры БИС системы памяти на конкретный класс задач. Таким образом, множество устройств памяти имеет соответствующее множество связанных процессоров, и все они вместе размещены на одной БИС.

Архитектура типа “Импульс направлена на ускорение доступа к ячейкам памяти путем применения более совершенного контроллера памяти с расширенными функциональными возможностями, не требуя изменений в организации процессора, памяти типа КЭШ или типа DRAM. Импульс поддерживает предвыборку памяти, которая может скомпенсировать (скрыть) часть задержки доступа к DRAM, а также задержку переадресации адресной трансляции Импульса.

Архитектура псевдоинтеллектуальной памяти (CPIM) ориентирована на интенсивное использование данных, при решении рекурсивных и высокопараллельных задач, например, задач обработки графических изображений.

Процессорные ускорители (акселераторы) используются как правило в качестве приставки к процессору, существенно повышая его производительность при обработке графических изображений. Кроме того, они могут быть также самостоятельно использованы в качестве процессоров для построения высокопроизводительных компьютерных систем, ориентированных на выполнение задач, содержащих массовые операции, характерные для обработки и отображения графических объектов.

Другие разновидности архитектур различных линий развития.

2.3. Анализ ключевых компьютерных технологий будущего

Bank of America Merrill Lynch изучили технологии будущего, которые могут изменить нашу жизнь и оказать влияние на промышленность общей стоимостью более $13 трлн. Результаты исследования Bank of America Merrill Lynch предоставил TAdviser 8 октября 2019 года.

• Квантовые компьютеры могли бы решать проблемы, на которые у традиционных компьютеров ушел бы миллиард лет.
• Скорость загрузки 6G может превышать 400 Гбит/с.
• Наноспутники смогут обеспечить интернетом всю планету.
• Из недр океана можно добыть в 3 раза больше кобальта для производства электромобилей, чем из недр земли.
• У графена (самого тонкого и прочного материала, известного человеку) может быть множество революционных применений.
• Искусственный интеллект может сравняться с человеческим уже в 2029 году.

Это лишь некоторые из 15 ключевых технологий из этого отчета, которые могут изменить нашу жизнь и ускорить воздействие глобальных мегатрендов. Несмотря на то, что эти технологии выглядят как идеи далекого будущего, они не так далеки, как мы думаем. Неспособность идентифицировать их может означать пропуск следующей технологической революции.

Темпы трансформации бизнеса значительно ускорились; ожидается еще больший экспоненциальный рост в ближайшие годы. Таким образом, то, что, кажется, произойдет только через 10-15 лет, может случиться гораздо быстрее. Увеличение количества данных (удваивающихся каждые 2-3 года), большая вычислительная мощность и все более активное распространение искусственного интеллекта (200 млрд подключаемых устройств к 2025 году), приведут к быстрому внедрению прорывных технологий.