1965-ben az Intel társalapítója Gordon Moore megjelent a figyelemreméltóan elõzetes papír amely azt jósolta, hogy a számítási teljesítmény körülbelül kétévente megduplázódik. Fél évszázadon át ez a megduplázási folyamat olyan figyelemre méltóan következetesnek bizonyult, hogy manapság általánosan ismert Moore törvénye és hajtotta a digitális forradalmat.
Valójában már annyira megszoktuk az ötletet, hogy technológiánk erősebbé és olcsóbbá válik, hogy alig állunk meg, és belegondolunk, milyen példátlan. Természetesen nem számítottunk rá, hogy a lovak vagy ekék - vagy akár gőzgépek, gépkocsik vagy repülőgépek - folyamatosan megduplázzák hatékonyságukat.
Mindazonáltal a modern szervezetek olyan mértékben támaszkodnak a folyamatos fejlesztésre, hogy az emberek ritkán gondolkodnak azon, hogy mit is jelent, és ezzel együtt Moore törvénye hamarosan véget ér , ez problémát fog okozni. A következő évtizedekben meg kell tanulnunk Moore törvényének bizonyossága nélkül élni, és a az innováció új korszaka ez mélyen más lesz.
A Von Neumann palacknyak
Moore törvényének ereje és következetessége miatt a technológiai fejlődést összekapcsoljuk a processzor sebességével. Pedig ez csak a teljesítmény egy dimenziója, és sok mindent megtehetünk annak érdekében, hogy gépeinket alacsonyabb költség mellett többet, nem csupán felgyorsítsák.
Ennek elsődleges példáját nevezzük a Neumann szűk keresztmetszetétől , a matematikai géniuszról nevezték el, aki felelős azért, hogy számítógépeink az egyik helyen tárolják a programokat és az adatokat, a másikban pedig számításokat végeznek. Az 1940-es években, amikor ez az ötlet felmerült, komoly áttörést jelentett, de ma már kissé problémává válik.
mi a horoszkóp augusztus 23-ra
A kérdés az, hogy Moore törvénye miatt chipjeink olyan gyorsan futnak, hogy idő alatt információra van szükség ahhoz, hogy oda-vissza haladjunk a chipek között - nem kevésbé fénysebességgel -, sok értékes számítási időt veszítünk. Ironikus módon, mivel a chip sebessége folyamatosan javul, a probléma csak súlyosbodni fog.
A megoldás koncepciója szerint egyszerű, de a gyakorlatban megfoghatatlan. Ahogy integráltuk a tranzisztorokat egyetlen szilícium ostyába a modern chipek létrehozásához, a különböző chipeket integrálhatjuk egy ún. 3D egymásra rakás . Ha sikerül ezt a munkát megvalósítani, akkor még néhány generáción keresztül növelhetjük a teljesítményt.
Optimalizált számítástechnika
Ma különféle feladatokhoz használjuk számítógépeinket. Dokumentumokat írunk, videókat nézünk, elemzéseket készítünk, játékokat játszunk és sok minden mást csinálunk ugyanazon az eszközön ugyanazon chip architektúra segítségével. Erre azért vagyunk képesek, mert a számítógépeink által használt chipeket általános célú technológiának tervezték.
Ez kényelmessé és hasznossá teszi a számítógépeket, de rettenetesen hatástalan a számításigényes feladatokhoz. Régóta léteznek olyan technológiák, mint pl ASIC és FPGA, amelyeket konkrétabb feladatokra terveztek, és újabban GPU-k népszerűvé vált a grafika és a mesterséges intelligencia funkciói számára.
Mivel a mesterséges intelligencia előtérbe került, néhány cég, mint például a Google és a Microsoft elkezdtek olyan chipeket tervezni, amelyeket kifejezetten saját mély tanulási eszközeik futtatására fejlesztettek ki. Ez nagymértékben javítja a teljesítményt, de a gazdaság működéséhez sok zsetont kell készítenie, így ez a legtöbb vállalat számára elérhető.
Az az igazság, hogy ezek a stratégiák csupán leállások. Segíteni fognak bennünket abban, hogy tovább haladjunk az elkövetkező évtizedben, de Moore törvényének lejártával az igazi kihívás néhány alapvetően új ötlet előállítása a számítástechnika terén.
Alapvetően új architektúrák
Az elmúlt fél évszázadban Moore törvénye a számítástechnika szinonimájává vált, de számológépeket készítettünk jóval az első mikrochip feltalálása előtt. A 20. század elején az IBM először úttörő szerepet játszott az elektromechanikus táblákban, majd vákuumcsövek és tranzisztorok jöttek létre, mielőtt az ötvenes évek végén feltalálták volna az integrált áramköröket.
Ma két új architektúra jelenik meg, amelyeket a következő öt évben értékesítenek. Az első az kvantum számítógépek amelyek potenciálisan ezer, ha nem milliószor nagyobbak lehetnek, mint a jelenlegi technológia. Mind az IBM, mind a Google működő prototípusokat épített, az Intel, a Microsoft és mások pedig aktív fejlesztői programokkal rendelkeznek.
A második fő megközelítés az neuromorf számítástechnika , vagy az emberi agy kialakításán alapuló chipek. Ezek kiválóak azoknak a mintafelismerési feladatoknak, amelyekkel a hagyományos chipek gondjai vannak. Ezenkívül több ezerszer hatékonyabbak, mint a jelenlegi technológia, és egyetlen apró magra méretezhetők le, csak néhány száz „idegsejt” és akár hatalmas tömbök, milliókkal.
Ennek ellenére mindkét architektúrának megvannak a maga hátrányai. A kvantum számítógépeket le kell hűteni az abszolút nulla közelébe, ami korlátozza azok használatát. Mindkettő mélyen más logikát igényel, mint a hagyományos számítógépek, és új programozási nyelvekre van szükségük. Az átmenet nem lesz zökkenőmentes.
Új korszak az innovációról
Az elmúlt 20 vagy 30 évben az innováció, különösen a digitális térben, meglehetősen egyszerű volt. Bízhatunk abban, hogy a technológia előrelátható ütemben fejlődik, és ez lehetővé tette számunkra, hogy nagy biztonsággal megjósolhassuk, mi lesz lehetséges az elkövetkező években.
Ez vezetett a legtöbb innovációs erőfeszítéshez, hogy az alkalmazásokra összpontosítsanak, nagy hangsúlyt fektetve a végfelhasználóra. Azok a startupok, amelyek képesek voltak egy élmény megtervezésére, tesztelésére, alkalmazkodásra és gyors iterációra, felülmúlhatták azokat a nagyvállalatokat, amelyek sokkal több erőforrással és technológiai kifinomultsággal rendelkeztek. Ez az agilitást meghatározó versenyjellemzővé tette.
Az elkövetkező években az inga valószínűleg visszalendül az alkalmazásoktól az azokat lehetővé tevő alapvető technológiák felé. Ahelyett, hogy megbízható régi paradigmákra támaszkodhatnánk, nagyrészt az ismeretlenek területén fogunk működni. Sok szempontból újra kezdjük, és az innováció inkább úgy fog kinézni, mint az 1950-es és 1960-as években
A számítástechnika csak egy olyan terület, amely eléri elméleti határait. Nekünk is szükségünk van új generációs elemek készülékeink, elektromos autóink és a hálózat áramellátására. Ugyanakkor új technológiák, mint pl genomika, nanotechnológia és robotika emelkedővé válnak, sőt a tudományos módszer megkérdőjeleződik .
Tehát most az innováció új korszakába lépünk, és nem a legeredményesebben versenyezni képes szervezetek lesznek képesek megzavarni, hanem azok, amelyek hajlandók kezelni a nagy kihívásokat és új távlatokat vizsgál.
