Файл: Состав и свойство вычислительных систем.pdf

Американский президент Джордж Буш-старший, в то же время, объявил о начале «Десятилетия мозга» и призвал спонсировать программы, направленные на изучение этого органа. Все это дало толчок к развитию нейроинформатики и вычислительной нейробиологии и привело к созданию инфраструктуры для дальнейшего изучения темы. [8]

В последние годы знания о работе мозга вышли на новый уровень. С 2013 года Швейцария занимается развитием проекта Human Brain Project (HBP). В том же году Америка запустила программу BRAIN Initiative. Данные проекты сильно повлияли на сферу систем искусственного интеллекта и привели к появлению новых нейроморфных технологий.

Нейроморфные устройства позволяют ускорить обучение нейросетей. Таким чипам, Главным отличием нейроморфных чипов от классических процессоров состоит в отсутствии необходимости постоянных обращений к регистрам или памяти за необходимыми данными. Нужная информация постоянно хранится в искусственных нейронах. Эта особенность позволит обучать нейронные сети локально (без подключения к хранилищу со сводом тестовых данных).

Ожидается, что нейроморфные процессоры найдут применение в смартфонах и устройствах интернета вещей. Но пока масштабное внедрение технологии в пользовательские устройства не планируется.

Также одним из приоритетных направлений развития вычислительных систем являются квантовые машины.

Основу квантовых компьютеров составляют кубиты. Их работа основывается на принципах квантовой физики — запутанности и суперпозиции. Суперпозиция позволяет кубиту находиться в состоянии нуля и единицы одновременно. Запутанность — это явление, при котором состояния нескольких кубитов оказываются взаимосвязанными. Такой подход позволяет проводить операции с нулем и единицей одновременно. [7]

Квантовые компьютеры позволяют решать ряд задач гораздо быстрее традиционных систем. В качестве примера можно привести построение математических моделей в финансовой, химической и медицинской областях, а также криптографические операции.

На сегодняшний день развитием квантовых вычислений занимается относительно небольшое число компаний. Среди них можно выделить IBM с их 50-кубитным квантовым компьютером, Intel с 49-кубитным и InoQ, которая тестирует 79-кубитное устройство. Также в этой области работают Google, Rigetti и D-Wave.

Массовое внедрение квантовых компьютеров пока также не запланировано. Кроме высокой стоимости таких аппаратов, они имеют серьезные технологические ограничения. Квантовые машины работают при температуре близкой к абсолютному нулю. Поэтому устанавливаются такие аппараты только в специализированных лабораториях. Это вынужденная мера для защиты хрупких кубитов, способных поддерживать суперпозицию на протяжении всего нескольких секунд (любые температурные колебания приводят к их декогеренции).

Так, в начале 2019 года компания IBM представила квантовый компьютер, который может работать за пределами лаборатории с жестко контролируемой средой — например, в локальных дата-центрах компаний. Несмотря на это, в продаже аппарат пока не появился, однако можно арендовать его мощности через облачную платформу. По заявлению компании, в будущем этот компьютер будет доступен любому желающему. [7, 8]

Подводя итог вышесказанному следует отметить, несмотря на прогресс последних лет, нейроморфные вычислительные системы находятся на ранних этапах своего развития. Как следствие, задачи перед нейроморфными системами ограничиваются распознаванием объектов. Однако представители ИТ-индустрии считают, что в будущем нейроморфное аппаратное обеспечение позволит проводить полноценные симуляции и откроет совершенно новые вычислительные возможности. 

Заключение

На основании проведенного исследования можно сделать следующие выводы.

Основными свойствами вычислительных систем являются их масштабируемость, универсальность, производительность Реконфигурируемость.

В состав вычислительной системы входит аппаратное, программное обеспечение, информация и данные. Наряду с аппаратным и программным обеспечением средств вычислительной техники в некоторых случаях целесообразно рассматривать информационное обеспечение, под которым понимают совокупность программ и предварительно подготовленных данных, необходимых для работы данных программ.

Математическое обеспечение вычислительных систем - совокупность программ и программных комплексов, посредством которых происходит преобразование алгоритмов программы пользователя, записанных на алгоритмических языках высокого уровня, в последовательность команд, понимаемых электроникой ЭВМ

Возможности согласованной работы вычислительных средств определяются программной, информационно-логической и аппаратной совместимостью. Данная совместимость определяет эффективность их комплексирования.

В настоящее время ведутся разработки концепции, способное трансформировать принципы работы традиционных вычислительных систем. Основными из них являются следующие: квантовые машины, нейроморфные чипы и компьютеры на основе ДНК.

За последнее время знания в области изучения человеческого мозга достигли нового уровня, в связи с этим, исследования ведутся в данном направлении, как одном из самых перспективных на современном этапе.