إن موضوع تحديث قانون مور من خلال إيجاد تبعيات أكثر تعقيدًا لتطور أنظمة الحوسبة التي تم طرحها للمناقشة أصبح مفهومًا جيدًا اليوم من قبل الباحثين في مجال تقنيات الطحالب والنانو.
هام: معظم الروابط في المقالة تؤدي إلى مواد باللغة الإنجليزية. لا يوجد الكثير من الباحثين المحليين في مجال الضوئيات في روسيا ، والذين يفضلون نشرهم باللغة الإنجليزية.
لدراسة إضافية للموضوع في وقت فراغك وأنت تتناول كوبًا من الشاي ، فأنت مدعو للاستماع إلى تقرير ديمتري فيديانين - أحد الباحثين الروس الرائدين في تطبيق تقنيات النانو في أنظمة الحوسبة.
ديمتري فيديانين هو باحث أول في MIPT.
وبعد ذلك سنقوم بتحليل مقال مثير للاهتمام حيث تقترح مجموعة من المؤلفين مفهومًا أصليًا للغاية لمقياس نمو الإنتاجية ، وهو بديل لقانون مور الكلاسيكي. لقد نضجت الفكرة بفضل تحليل القيود المادية الطبيعية في التقنيات الحالية لتشغيل نوى المعالج ، فضلاً عن التوقعات المؤكدة تجريبياً للأنظمة الجديدة القائمة على تقنية النانو.
أدت المطالب المستمرة التي يقدمها النظام الصناعي الحديث لتحسين الكفاءة الحسابية وعرض النطاق الترددي للاتصالات إلى وصول تقنيات أشباه الموصلات إلى حدودها في وضعها الحالي. وقد أدى ذلك إلى ظهور تقنيات جديدة يمكنها تجاوز الحلول التقليدية. نحن نتحدث عن المعالجات المسبقة الفوتونية أو المسرعات والدوائر الهجينة بين الإلكترون والفوتون والشبكات العصبية. ومع ذلك ، فإن الجهود المبذولة لوصف وتوقع تطور أداء أنظمة الحوسبة لا تسمح للتنبؤ بدقة وبالتالي شرح معدل التطور المرصود بالفعل ؛ أي أن جميع المؤشرات المقترحة تنتهي في الانحراف عن مسار تطورها بعد عدة سنوات من اقتراحها في الأصل. يتطلب هذا التناقض مقياسًا متوازنًا ،والتي من شأنها أن تشمل مجموعة شاملة من القوى الدافعة وراء تطور أنظمة الحوسبة.
اقترح فريق دولي من الباحثين (Shuai Sun، Vikram K. Narayana، Mario Miscuglio، Lionel C. Kimerling، Tarek El-Ghazawi، Volker J. Sorger) المفهوم الأصلي لمقياس جديد يسمى القدرة على مقاومة الكمون (CLEAR ). وفقًا لمؤلفي المقال (انظر هنا) يغطي هذا المقياس ديناميكيات التغييرات في معدلات المزامنة وكفاءة الطاقة وقياس الحجم المادي لأجهزة الكمبيوتر والتكاليف الاقتصادية. وفقًا للمؤلفين ، يعد CLEAR المقياس الوحيد اليوم الذي يصف بشكل صحيح التطور التاريخي لأنظمة الحوسبة. حتى مع وجود خيارات مختلفة ومجموعات تكنولوجية متبادلة ، تتوافق CLEAR مع معدل النمو الثابت الملاحظ ، بما في ذلك تقنيات الحوسبة السائدة المقترحة للتنفيذ في المستقبل (التنبؤ) يتم تقديم CLEAR للقراء كدليل للتنبؤ الكمي بنمو إنتاجية أنظمة الحوسبة الآن وفي المستقبل.
على الرغم من حقيقة أنه، بصفة عامة، وتطور الحوسبة الأداء في تزايد مستمر، وسرعة الملاحظة أداء الأجهزة القائمة على صناعة أشباه الموصلات الموجودة يبطئ بشكل ملحوظ، وخاصة في مجال تكنولوجيا 14nm (انظر هنا و هنا ). ويرجع ذلك إلى كل من القيود المادية الطبيعية والتكاليف الاقتصادية المتزايدة للعملية المستمرة لإنتاج الرقائق الصناعية.
لهذه الأسباب ، تمت مراجعة قانون مور باعتباره خارطة طريق لصناعة أشباه الموصلات عدة مرات لإزالة هذه العقبات (انظر هنا). وبالمثل ، فإن ديناميكيات التطور (الاعتماد على الوقت) للعلاقات الأخرى للكميات المادية ، مثل مؤشر كفاءة استخدام قوة الحوسبة ( قانون كومي ) أو مؤشر قوة الحوسبة المشتقة من نسبة استهلاك الطاقة والحجم والتكلفة ( قانون ماكيموتو ) ، نتيجة لذلك ، كل نفس الانحرافات مقارنة بالمعدل الملحوظ لتطور التكنولوجيا (الشكل 1) - وظيفة الوقت المختارة في المؤشر (على سبيل المثال ، متعددة النواة ، تكلفة التصنيع) في الممارسة العملية لا يمكن أن توفر النمو الأسي.
على سبيل المثال ، لا يزال أداء المعالج ذي النوى N مقيدًا بنسبة 1 / ((1-p) + p / N) ، حيث p هو مستوى الموازاة (انظر.هنا ). لذلك ، يصبح من الصعب أكثر فأكثر تتبع تطور أداء نظام الحوسبة إذا استخدمنا قانون مور فقط (أو مقاييس التنبؤ الحالية الأخرى) ، حيث يتم استخدام عامل أو عدة عوامل دافعة لوصف أداء نظام الحوسبة (انظر هنا ). بالإضافة إلى ذلك ، تتغير فوائد تطبيقات الأجهزة المختلفة (مثل الكهربائية والبصرية) بطرق مختلفة بمرور الوقت ، مما يجعل التنبؤ التطوري أكثر صعوبة.
على سبيل المثال ، يمكن للضوئيات المدمجة وربما plasmonics توسيع قنوات اتصال معينة على لوحة أو حتى على شريحة. نتيجة لذلك ، سيتم التخفيف بشكل كبير من مشكلات تبديد الطاقة الحرارية ، بالإضافة إلى زيادة عرض النطاق الترددي للبيانات مع القدرة على التغلب على حاجز الكفاءة الرقمية الإلكترونية من خلال الأساليب المفاهيمية مثل تعدد الإرسال بتقسيم الطول الموجي ( WDM ) ، أو الزخم الزاوي البصري ، أو تنسيقات التعديل الأعلى مثل تعديل سعة الاستقطاب. تعديل (على سبيل المثال، QAM )، حيث تستخدم مرحلة الاستقطاب والسعة في وقت واحد (انظر هنا و هنا ).
فيما يتعلق بالمقايضات مع التقنيات الأخرى ، يحتل ترانزستور إلكتروني واحد مع عقدة عملية 14 نانومتر مساحة 3 أوامر من حيث الحجم أقل من المغير الدائري للقرص الدقيق الفوتوني ، ومع ذلك ، توفر الضوئيات التوصيل البيني على مستوى القناة بدون أسلاك شحن / تفريغ سعوية ، على الرغم من أنها تآزرية فيما يتعلق بما سبق ميزات فريدة تدعم معدلات نقل البيانات حتى Tbps (انظر هنا ). الشكل 1. يمكن تمثيل طبيعة تطور أنظمة الحوسبة ، من عام 1946 إلى يومنا هذا ، في شكل أربعة مؤشرات مختلفة: (أ) قانون مور - استنادًا إلى نمو عدد المكونات على شريحة ، مقاسة بوحدات العدد العددي للترانزستورات ؛ (ب)
قانون كومي - يعكس كفاءة الطاقة لكل وحدة حسابية ، بت / (ثانية * جول) ؛ (ج) مؤشر Makimoto ، الذي يشمل "الذكاء" وقوة النظام وحجمه وتكلفته - مقاسة بوحدات MIPS / (W * mm3 * $) ؛ و (د) درجة CLEAR المحددة في المعادلة (4) ، والتي تأخذ في الاعتبار زمن انتقال النظام بالإضافة إلى درجة Makimoto والتكاليف الاقتصادية المرتبطة بإدخال التكنولوجيا الجديدة: MIPS / (s * W * mm3 * $). تستند بيانات Photonic CLEAR إلى تنبؤات Intel لضوئيات السيليكون. تمثل الخطوط المتقطعة ملاءمة خطية (لوغاريتمي) بناءً على معدل النمو الأولي ، مع مضاعفة الإنتاجية السنوية.
وفقًا للمؤلفين ، فإن مؤشر 5-Factor CLEAR (الذي يمثل اسمه الاختصار Capability-to-Latency-Energy-Amount-Resistance) هو الأكثر موثوقية إلى حد بعيد لوصف تطور أداء الحوسبة طوال الفترة التاريخية المعروفة ، بدءًا من بداية ظهور تقنيات الحوسبة في الأربعينيات. وحتى الوقت الحاضر. يغطي هذا المؤشر كلاً من العوامل المادية والاقتصادية المرتبطة بوتيرة تطوير الخيارات المختلفة للحوسبة. وبالتالي ، يمكن استخدام CLEAR كمؤشر كمي مستقل عن التكنولوجيا ، لأنه يشمل كلا من التبعيات المادية والاقتصادية الأساسية.
بناءً على الملاحظات والتحليلات ، استخلص المؤلفون استنتاجين رئيسيين:
- , ;
- ( ) , (.. CLEAR) ( ) .
يتطلب تقدم الفيزياء الأساسية وإدارة تكنولوجيا أشباه الموصلات والتكاليف الاقتصادية تغييرًا وتكييفًا مستمرين من أجل التقدم التدريجي لتكنولوجيا أنظمة الحوسبة. منذ تأسيس صناعة أشباه الموصلات ، غيّر قانون مور العوامل الأساسية عدة مرات: من عد الترانزستورات ، تتوسع الصناعة (الانتقال الأول) إلى البصمة وقياس الترانزستور بسبب قيود حجم القالب وزيادة التعقيد الكلي للنظام (انظر هنا ).
حدثت القفزة الثانية عندما كانت سرعة الساعة تتلمس بسبب قيود تبديد كثافة الطاقة الموضحة في قانون Dennard (انظر هنا). مع اقتراب مقياس الترانزستورات من الحدود الفيزيائية الأساسية ، يستمر عدد الترانزستورات في الزيادة في هذا الوقت بسبب التوازي المطبق في بنى غير متجانسة متعددة النواة ومتوازية بشكل كبير. يؤدي هذا إلى زيادة عنق الزجاجة في الاتصال البيني ، مما يؤدي إلى الحاجة إلى تعطيل مناطق معينة من الشريحة ( "السيليكون الداكن" ). لذا فقد تغير معدل النمو من الضعف الأولي كل 12 شهرًا إلى حوالي 24 شهرًا الآن.
في الآونة الأخيرة ، ظهرت قوة دافعة جديدة من مجال مختلف تمامًا يؤثر على تطور أنظمة الحوسبة وهو الضوئيات المدمجة والضوئيات النانوية الهجينة ، حيث يتم توجيه إشارة الضوء بواسطة مكونات ضوئية متكاملة سلبية ، بينما يتم تضخيم المكونات النشطة الكهروضوئية بواسطة حلول جديدة:
- مواد قابلة لإعادة التشكيل
- تفاعلات قوية من الضوء مع المادة، مثل plasmonics أو الضوئيات ENZ (epsilion شبه صفر)، جنبا إلى جنب توفير وصلة البيانات وعرض النطاق الترددي متجاوزا الالكترونيات التقليدية على مستويين: رقاقة والأساسية (انظر هنا ).
بالنسبة لهذه التقنيات الجديدة ، لا يمكن ببساطة حساب عدد المكونات لكل قالب أو قياس البصمة والتكلفة كمقياس منفصل لأنه لا يعكس بدقة أكبر تغيير الأداء الفعلي. ومن الأهمية بمكان أيضًا الاتجاه نحو ظهور تقنيات أخرى ، مثل تلك المستخدمة في الاتصالات الضوئية ، حيث يتم تجميع إشارات متعددة ذات أطوال موجية مختلفة في نفس القناة المادية وبالتالي تحسين استخدام الأجهزة. هذا عامل مهم في تقييم أداء النظام. لذلك ، يلزم وجود مقياس شامل يأخذ في الاعتبار قوى دافعة متعددة لتوفير مقارنة دقيقة لمساهمة الحلول التكنولوجية المختلفة في تطور أنظمة الحوسبة.
مؤشر واحد لتطور أنظمة الحوسبة
للحصول على مقياس مستقل عن التكنولوجيا ، جمع المؤلفون بيانات حول أداء أجهزة الكمبيوتر المكتبية ، وأجهزة الكمبيوتر المحمولة ، والأجهزة المحمولة ، والخوادم ، ومحطات العمل ، وأجهزة الكمبيوتر العملاقة منذ الأربعينيات وقارنوها بالمقاييس التقليدية (الشكل 1).
على وجه الخصوص ، يأخذ قانون مور عدد الترانزستورات كعامل كافٍ وحيد (المعادلة 1) ، بينما يعتمد قانون كومي بالفعل على عاملين: الطاقة وعدد الحسابات ، وبالتالي تلخيص أساس المؤشر ، المقاس بالبتات / (s * J) (المعادلة 2). تُعرف ملايين التعليمات في الثانية (MIPS) لكل وحدة حجم - تكلفة - طاقة باسم مقياس ماكيموتو ، والذي تم تعريفه بالفعل على أنه مقياس رباعي العوامل (المعادلة 3).
قانون مور = عدد الترانزستورات [الكمية] (1)
قانون كومي= الحسابات / الطاقة [bits / (s * J)] (2)
Makimoto Score = Intelligence / (Size * Cost * Power) [MIPS / (mm3 * $ * W)] (3)
تُظهر قيم هذه المؤشرات الثلاثة نمط نمو مماثل : يتتبع الاتجاه الصعودي بياناتهم الأصلية جيدًا ، ولكن لفترة محدودة فقط ، وينحرف عنها في النهاية. يشير هذا إلى أن العوامل المأخوذة كأساس قد فشلت في الاستحواذ الكامل على القوة الدافعة الفعلية التي تهيمن على تطور أنظمة الحوسبة.
تحليل خطوط الاتجاه في الشكل. يوضح الشكل 1 أن عدد الترانزستورات في الأصل (الخمسينيات والستينيات) يعكس قانون مور الخاص ببئر النمو السنوي المزدوج (الخط الأخضر الفاتح المتقطع ، الشكل 1). ومع ذلك ، أصبح مقياس كفاءة الطاقة (أي قانون كومي) هو العامل المهيمن خلال الفترة التالية (الستينيات والسبعينيات) ، حيث كان مجرد إضافة المزيد من الترانزستورات محدودًا بحجم وتعقيد الشريحة. لهذا السبب ، بدأ قانون مور في الانحراف عن اتجاه 2X / yr ، بينما ظل قانون Makimoto يحافظ على معدل نموه الأصلي. منذ أواخر السبعينيات ، وصلت عوامل مثل الحجم وقوة الطاقة إلى حدودها تدريجياً بسبب مشاكل عمليات التصنيع الأكثر تعقيدًا بشكل ملحوظ ، وتسرب الطاقة وتبديد الحرارة.جنبا إلى جنب مع ظهور التوازي (أي المعالجات متعددة النواة) والتوسع الاقتصادي في السوق ، ينحرف مقياس ماكيموتو في النهاية (منذ 1978). الخطوط المنقطة الموضحة في الشكل. 1 تمثل التوقعات الأولية لنمو الإنتاجية لكل قانون. توضح خطوط الاتجاه هذه كيف يؤثر كل عامل إضافي تقدمه القوانين المعنية على مقياس التنبؤ الأصلي الخاص به ، والذي يظهر على أنه انحراف عن التوقعات الأصلية. من خلال النظر إلى هذا الاتجاه باعتباره الحد الأعلى النظري لسرعة تطوير التكنولوجيا ، أصبح من الممكن الآن فهم ما إذا كان الاتجاه "المطالب به" "فعليًا" أم لا. أي ما إذا كان القانون الحالي هو سبب التباطؤ في تطوير التكنولوجيا ، أم أن عوامل إنتاجية جديدة تبدأ بالهيمنة.رفض أيضا (منذ 1978). الخطوط المنقطة الموضحة في الشكل. 1 تمثل التوقعات الأولية لنمو الإنتاجية لكل قانون. توضح خطوط الاتجاه هذه كيف يؤثر كل عامل إضافي تم تقديمه بواسطة القوانين المقابلة على مقياس التنبؤ الأصلي الخاص به ، والذي يظهر على أنه انحراف عن التنبؤ الأصلي. من خلال النظر إلى هذا الاتجاه باعتباره حدًا نظريًا أعلى لسرعة تطوير التكنولوجيا ، أصبح من الممكن الآن فهم ما إذا كان الاتجاه "المطالب به" "فعليًا" أم لا. بمعنى ، ما إذا كان القانون الحالي هو سبب التباطؤ في تطوير التقنيات ، أم أن عوامل إنتاجية جديدة بدأت بالهيمنة.رفض أيضا (منذ 1978). الخطوط المنقطة الموضحة في الشكل. 1 تمثل التوقعات الأولية لنمو الإنتاجية لكل قانون. توضح خطوط الاتجاه هذه كيف يؤثر كل عامل إضافي تم تقديمه بواسطة القوانين المقابلة على مقياس التنبؤ الأصلي الخاص به ، والذي يظهر على أنه انحراف عن التنبؤ الأصلي. من خلال النظر إلى هذا الاتجاه باعتباره الحد الأعلى النظري لسرعة تطوير التكنولوجيا ، أصبح من الممكن الآن فهم ما إذا كان الاتجاه "المطالب به" "فعليًا" أم لا. أي ما إذا كان القانون الحالي هو سبب التباطؤ في تطوير التكنولوجيا ، أم أن عوامل إنتاجية جديدة تبدأ بالهيمنة.كيف يؤثر كل عامل إضافي أدخلته القوانين ذات الصلة على مقياس التنبؤ الأصلي الخاص به ، والذي يظهر على أنه انحراف عن التوقعات الأصلية. من خلال النظر إلى هذا الاتجاه باعتباره الحد الأعلى النظري لسرعة تطوير التكنولوجيا ، أصبح من الممكن الآن فهم ما إذا كان الاتجاه "المطالب به" "فعليًا" أم لا. وهذا هو القانون الحالي سبب التباطؤ في تطوير التكنولوجيا ، أو عوامل جديدة للإنتاجية بدأت في الهيمنة.كيف يؤثر كل عامل إضافي أدخلته القوانين ذات الصلة على مقياس التنبؤ الأصلي الخاص به ، والذي يظهر على أنه انحراف عن التوقعات الأصلية. من خلال النظر إلى هذا الاتجاه باعتباره الحد الأعلى النظري لسرعة تطوير التكنولوجيا ، أصبح من الممكن الآن فهم ما إذا كان الاتجاه "المطالب به" "فعليًا" أم لا. أي ما إذا كان القانون الحالي هو سبب التباطؤ في تطوير التكنولوجيا ، أم أن عوامل إنتاجية جديدة تبدأ بالهيمنة.ما إذا كان القانون الحالي يسبب التباطؤ في تطوير التكنولوجيا ، أو أن عوامل جديدة للإنتاجية بدأت في الهيمنة.ما إذا كان القانون الحالي هو سبب التباطؤ في تطوير التكنولوجيا ، أم أن عوامل إنتاجية جديدة بدأت في الهيمنة.
وبالتالي ، حتى الآن ، لا يوجد مؤشر معروف واضح يمكنه:
- شرح التغييرات الأخيرة في الأداء ؛
- تقديم إرشادات حول توقع الأداء المستقبلي.
يتضمن مقياس CLEAR الذي قدمه المؤلفون عوامل إنتاجية من مجموعة متنوعة من خيارات التكنولوجيا ، والتي تشمل القيود المادية والاقتصادية. التأكيد الرئيسي للمؤلفين هو أن العوامل التي تشكل CLEAR لا يتم اختيارها عشوائيًا ، ولكنها أساسية للاتجاهات التكنولوجية والاقتصادية:
CLEAR = القدرة / (التأخير * الطاقة * الكمية * المقاومة) [[MIPS / (s * W * mm3 * $)]] (4)
أو في الأصل:
CLEAR = (القدرة) / (الكمون * الطاقة * المبلغ * المقاومة) [[MIPS / (s * W * mm3 * $)]]
قام المؤلفون ، بعد أن صاغوا معادلة لمؤشر CLEAR ، بتحديد معدل نمو ثابت خلال تطور أنظمة الحوسبة ، بما يغطي نمو الأداء بمقدار 4 أوامر من حيث الحجم على مدى سبعة عقود. علاوة على ذلك ، تضاعف معدل التطور الفعلي المرصود كل 12 شهرًا. تعتمد النتيجة المكونة من 5 عوامل على مفهوم الأداء والتكلفة. يمكن تطبيق CLEAR على مستوى الجهاز والمخطط والنظام.
على سبيل المثال ، على مستوى النظام ، يتم تنظيم CLEAR على النحو التالي:
Capability C هو أداء النظام المقاس بمنتج ملايين التعليمات في الثانية (MIPS) وطول التعليمات ؛
الحد الأدنى من التأخير L.يشير إلى تردد الساعة ويقتصر على النافذة الزمنية بين دورتين متجاورتين على مدار الساعة ؛ تمثل
الطاقة E مستوى استهلاك الطاقة لتشغيل مثل هذا النظام من أجل الحصول على طاقة معينة ، معبراً عنها بوحدات واط ؛
تمثل الكمية أ الحجم المكاني (أي الحجم المادي) للنظام وهي دالة لأبعاد العملية ؛ تحدد
المقاومة R المقاومة الاقتصادية لاعتماد السوق للتقنيات الجديدة. في الأساس ، يتخذ المؤلفون نموذجًا اقتصاديًا يعتمد على منحنى تجربة مجموعة بوسطن الاستشارية (BCG) الذي يشرح العلاقة بين إجمالي الإنتاج وتكلفة الوحدة (انظر هنا ).
المؤلفون نستنتج وجود علاقة خطية بين مقياس لوغاريتمي من وحدة السعر والوقت، ومن ثم تؤكد هذه العلاقة من خلال مقارنة البيانات التاريخية (انظر هنا و هنا ) مع اضح.
لاحظ المؤلفون أنه يتم استبدال مقياس MIPS كمقياس للأداء بمقاييس مثل عمليات النقطة العائمة (FLOPS) نظرًا لقابليته لمجموعة التعليمات الأساسية. تم تطبيق CLEAR على العديد من بنى المعالجات عبر التاريخ والتي لا تتوفر لها مقاييس أداء أخرى في مجموعات قياس الأداء المعروفة (مثل SPEC أو LINPAC). ومع ذلك ، لجعل MIPS مقياس أداء تمثيلي ، قام المؤلفون بوزن (أي ضرب) كل تعليمة بطولها ، وبالتالي إعطاء المقياس العام النسبي من حيث وحدات البت / ثانية.
اتجاهات تطوير أنظمة الكمبيوتر
بعد مقارنة جميع المؤشرات الأربعة الموضحة في الشكل. في الشكل 1 ، نجد أنه عندما يتضمن المؤشر عوامل أكثر صلة ، فإن نقطة انحرافه الأولية عن الاتجاه الأصلي تحدث لاحقًا. على عكس CLEAR ، الذي يعرض التطابق التام للبيانات في كل شيء. وبالتالي ، وجدنا بشكل تجريبي أن أداء الحوسبة ينمو باستمرار بمعدل ثابت بمعدل الضعف تقريبًا سنويًا وهو مستقل عن التكنولوجيا. عندما نختبر آلات حوسبة جديدة ، مثل تلك التي تعتمد على الضوئيات المتكاملة ، كما تنبأت شركة IBM (انظر هنا ) ، نجد أن مثل هذه التقنيات يمكن أن تواصل بالفعل الاتجاه التطوري للتطور مع نمو سنوي مزدوج (النجوم الحمراء في الشكل 1).
بالإضافة إلى ذلك ، ستجد أنه يمكن استخدام الانحراف النسبي عن خط الاتجاه 2X / year لتصنيف مقياس نظام الحوسبة. على سبيل المثال ، تُظهر التكاليف العامة الإضافية (أي الحجم المادي والتزامن والتبريد والاقتصاديات المنخفضة الحجم وتكاليف التصنيع) على أجهزة الكمبيوتر العملاقة أسوأ قيم CLEAR مقارنة بجميع أنواع أجهزة الكمبيوتر الأخرى مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة والأجهزة المحمولة ، على الرغم من وجودها. إنتاجية أعلى (الدوائر المنقطة ، الشكل 1 ج ، د). تم تحدي التوازي العالي للتقنيات متعددة النواة المستخدمة في أجهزة الكمبيوتر العملاقة من خلال العودة من الحساب إلى الطاقة الموضحة في قانون أمدال (انظر هنا). على الرغم من أن أجهزة الكمبيوتر العملاقة توفر أداء بيتافلوب ، فإن البنية التحتية بأكملها تشبه البنية التحتية للكمبيوتر منذ خمس إلى ثلاثين عامًا ، مما يثير التساؤل عن المستقبل لقابلية التوسع.
تحليل واضح
للحصول على فهم أكثر تفصيلاً للتأثير النسبي لكل من عوامل CLEAR الخمسة ، قام المؤلفون بتحليل المؤشر إلى عوامل فردية ، معارضة أحدهما للآخر ، للكشف عن القوى الدافعة الفعلية بمرور الوقت.
مجموعات العوامل المستخدمة في الشكل. 2 ، تمثل C مقابل LEAR ، CLE مقابل AR ، و CLEA مقابل R (الشكل 2 ، C = القدرة ، L = التأخير ، E = الطاقة ، A = الكمية ، R = المقاومة). بالإضافة إلى ذلك ، يتم عرض معدل الاستبعاد C 'مقارنة بجميع العوامل الأخرى ، نظرًا لأن عامل القياس الوحيد في السنوات الأولى من صناعة أشباه الموصلات هو عدد المكونات لكل شريحة. من المهم ملاحظة أن المواضع النسبية لكل نقطة بيانات أكثر أهمية من القيم الدقيقة في كل من المحورين X و Y ، وبالتالي يتم تطبيع كلا المحورين إلى واحد ، مما يسمح بمقارنة كل حالة.
نظرًا لأن المناطق المظللة باللونين الأزرق والأحمر تمثل مناطق نمو خطي وتشبع ، على التوالي ، يمكن بسهولة اكتشاف تحولات النقطة المحورية المتتالية إلى اليمين مع زيادة عدد العوامل التي تم أخذها في الاعتبار للمحور السيني (أي الوقت النسبي). لفهم ذلك ، يمكن النظر إلى العوامل على المحور X على أنها القوة الدافعة للمؤشر ، بينما تشير القيم على المحور Y إلى ظروف التتبع الفعلية للقوى الدافعة المعنية. وبالتالي ، فإن المجال الخطي يعني أن العوامل الموجودة على المحور السيني لا تزال تهيمن على تطور التكنولوجيا ، بينما تبدأ القوة الدافعة للتكنولوجيا في التحول إلى عوامل أخرى عندما تدخل مجال التشبع. تتزامن هذه النتيجة مع الملاحظة التي تم إجراؤها بأن تطور نظام الحوسبة ينمو دائمًا بهذا المعدل الثابت ، ولا يحدث التناقض مع المؤشر إلا إذاعندما تظهر قوى دافعة أخرى.
الشكل 2. تحليل واضح للقوة الدافعة.
ينقسم مؤشر CLEAR إلى أربع مجموعات ، كل منها يتكون من جزأين: معامل يوضح العوامل في تطوير التكنولوجيا (المحور السيني) ، وعامل الإفصاح ، والذي يوضح القدرة على تتبع عامل محدد أو مجموعة من العوامل (المحور ص). تظهر النتائج أنه لوحظ انحراف لاحق عن التطور الطبيعي عندما يتم أخذ المزيد من العوامل في الاعتبار لوصف أداء أنظمة الحوسبة. (أ) السرعة المراوغة C 'مقابل التأخير - الطاقة - الكمية - التكلفة (LEAR) ؛ (ب) القدرة C مقابل التأخير - الطاقة - الكمية - التكلفة (LEAR) ؛ (ج) القدرة على تأخير الطاقة (CLE) مقابل الكمية - التكلفة (AR) ؛ (د)القدرة على التأخير - مقدار الطاقة (CLEA) مقابل التكلفة R. تم تطبيع المحورين X و Y إلى واحد من أجل مقارنة أفضل. مناطق النمو والتشبع الخطية مغطاة بظلال زرقاء وحمراء ، على التوالي.
تطبيق واضح
من المهم أن القدرة على تتبع بسلاسة تطور تقنيات مختلفة تسمح اضح للتنبؤ بدائل تكنولوجية المستقبل وتحديد معايير لتكنولوجيا المستقبل، بما في ذلك التهجين، على سبيل المثال، بين الالكترونيات والضوئيات (انظر هنا ، هنا ، هنا و هنا ).
تغيير التكنولوجيا
أظهرت الوصلات الضوئية داخل الرقاقة مؤخرًا قدرة نقل بيانات عالية (متفوقة على الوصلات الكهربائية التقليدية) عند تهجينها بأجهزة plasmonic نشطة (انظر هنا ). بينما يُنظر إلى توجيه البيانات الضوئية على أنه حل محتمل للتخلص من اختناقات الاتصال بين نوى الحوسبة ويستخدم بشكل شائع في مراكز البيانات وأجهزة الكمبيوتر العملاقة ، إلا أن الضوئيات المتكاملة لم يتم تنفيذها بعد في قطاع المستهلك السائد. يبدو هذا مفاجئًا في البداية ، حيث أشارت الدراسات السابقة إلى خصائص متفوقة لتهجين الفوتون والبلازمون. لذا فإن السؤال هو ، لماذا لا تستخدم الضوئيات المتكاملة في منتجات السوق الشامل؟
للإجابة على هذا السؤال ، دعونا نقارن CLEAR للروابط الإلكترونية مع روابط هجينة من الفوتون والبلازمون اعتمادًا على وقت التطور ومسافة انتشار الإشارة (الشكل 3). هنا، ويتم التلاعب في ضوء خارج باستخدام plasmonic "نشطة" بناء كتل (المصدر، المغير، كاشف، والتبديل) (انظر هنا و هنا) ، بينما تتم معالجة انتشار الضوء بواسطة ضوئيات منخفضة الخسارة تعتمد على منصات السيليكون أو نيتريد السيليكون. تتم مقارنة الإلكترونيات بهذا البديل من هجين مأكل الطحين والفوتون ، لأن الفصل بين الوظائف النشطة والسلبية في هجين من نوع plasmon-photonic ينتج عنه أداء أعلى (أي زمن انتقال أقل ، إنتاجية أعلى ، وظيفة طاقة أقل لكل بت). تُظهر منحنيات السطح الناتجة أن إلكترونيات CLEAR وضوئيات مأكل الفاكهة لها خط التعادل (تقاطع الأسطح ، الشكل 3) ، والذي يتم قياسه في الوقت المناسب وعلى مسافة انتشار الإشارة. ومن المثير للاهتمام ، أنه حتى اليوم ، لا تزال الإلكترونيات متقدمة على الضوئيات بحجم رقاقة يبلغ 1 سم بطول نقل المعلومات.لذلك ، لا تزال الإلكترونيات تُستخدم تجاريًا على البلورات ، على عكس الضوئيات. أدت الاستثمارات والتطورات في مجال الإلكترونيات على مدى نصف القرن الماضي إلى خلق استدامة تكنولوجية (حواجز دخول) للتقنيات الأخرى. نتج عن هذا القياس أن تكلفة الترانزستور لا تتجاوز المليار من تكلفة الجهاز الفوتوني ، أو أقل.هنا ). الشكل 3. مقارنة بين مؤشرات CLEAR للتوصيل الكهربائي (الأزرق) والفوتوني الهجين (الأحمر) على شريحة ، اعتمادًا على طول الاتصال ووقت تطوير التكنولوجيا. حجم الشريحة = 1 سم وطول الرابط وسنة الكتابة (2019) باللون الأحمر. تم نشر النماذج التالية ؛ أ) نموذج عرض النطاق الترددي على أساس عدد الترانزستورات والأجهزة البصرية على شريحة ، والتي يمكن اعتبارها النموذج الأصلي لقانون مور ؛ ب) نموذج كفاءة الطاقة المستند إلى قانون كومي ، والذي يقتصر على حد لانداور kB * T * ln (2) ≈ 2.75 sJ / bit ، (kB هو ثابت Boltzmann ؛ T هي درجة الحرارة) ؛ في)
نموذج استدامة اقتصادية يعتمد على نماذج التطور التكنولوجي حتى عام 2019 ، والتي بموجبها تقل تكلفة القناة الإلكترونية عن مليار أو مليون من تكلفة القناة الهجينة ؛ د) نموذج التزامن (ما بعد 2006) يصف معمارية متعددة النواة وقيود "السيليكون الداكن" في التوصيل البيني الكهربائي. تقع النقطة الصفراء عند تقاطع التقنيتين خلال عام 2019 ، عندما وصلت تقنية Hybrid Plasmon-Photonics إلى حجم شريحة وبدأت في إظهار أفضل أداء CLEAR على شريحة.
مع تحسن التكنولوجيا وعمليات التصنيع ، تتقلص مسافة التعادل الإنتاجية مقابل سعر واحد (أي CLEAR) لنقل كميات صغيرة من المعلومات بسبب منحنى التكلفة الأكثر انبساطًا للإلكترونيات مقارنة بالضوئيات ، حيث يتبع الأخير قانون السلطة بمرور الوقت. علاوة على ذلك ، تبدأ التكلفة في الارتفاع مع زيادة كثافة الوصلة الكهربائية ، المرتبطة بتكاليف إضافية بسبب مشاكل فيزيائية أساسية في عقد الترانزستور الأقل من 10 نانومتر (انظر هنا ). على النقيض من ذلك ، فإن الربط البيني الفوتوني-البلازموني الهجين مكلف حاليًا بسبب التوسع الأولي الذي يعد هدف المعهد الأمريكي لتصنيع الضوئيات المتكاملة ( AIM Photonics)). أصبح التحجيم ممكنًا الآن نتيجة للتطورات الحديثة في مجال فوتونات النانو ؛ إن مفهوم تعزيز تفاعل الضوء مع المادة يجعل من الممكن إنشاء أطوال موجية مضغوطة في الأجهزة الإلكترونية الضوئية مع مزايا كفاءة الطاقة العالية وسرعة التشغيل العالية بسبب السعة الكهربائية المنخفضة (انظر هنا ). نتيجة لذلك ، من المتوقع أن تؤدي مسافة التعادل بين الإلكترونيات وتقنيات الفوتون-الطحين الهجينة إلى تغيير مسافات أقصر كلما تحركنا على طول الخط الزمني. على سبيل المثال ، تقترب شريحة السيليكون الضوئية القائمة على CMOS والتي أظهرتها شركة IBM في عام 2015 من تحقيق التعادل (انظر هنا). لا يمكن للضوئيات المتكاملة أن تحل محل الإلكترونيات إلا إذا كانت سرعة أدائها النظيف قادرة على اللحاق بالاتجاه التطوري العام لأنظمة الحوسبة.
الاستنتاجات
كما رأينا من المنطق أعلاه ، يمكن اعتبار CLEAR مؤشرًا تقنيًا واقتصاديًا عالميًا ، ليس فقط بسبب قابليته للتطبيق الهرمي الواسع (الأجهزة ، الترابط ، مستويات النظام) ، ولكن أيضًا بسبب قدرته على التكيف مع تطبيق تكنولوجي معين. على سبيل المثال ، لتهجين الشبكة داخل بلورة. لا يمكن استخدام CLEAR فقط كمقياس أداء للتنبؤ بتطور منصة التكنولوجيا ، ولكن من الممكن أيضًا مقارنة القدرة الكلية لمنصة (منصات) التكنولوجيا في ظل ظروف استخدام مختلفة عن طريق إضافة أوزان لكل عامل في المعادلة (4) .
في هذا المقياس CLEAR المقترح في الأصل ، تؤثر العوامل الخمسة خطيًا على قيمة CLEAR ، ومع ذلك ، بالنسبة لتطبيق معين يعتمد بشكل حاسم على عامل معين (أو مجموعة من العوامل) ، يمكن ترجيح كل عامل في CLEAR بشكل مختلف. لضمان المقارنة ، حتى بين هذه المقاييس "المضبوطة" ، قد يكون من الضروري التأكد من أن مجموع جميع المعاملات يساوي 5 ، على غرار التطبيع مع الوحدة ، مثل تكامل الدالة الموجية في ميكانيكا الكم. على سبيل المثال ، قد يكون لنظام الجهاز المحمول قيود شديدة على الطاقة (E) والحجم (A) ، مما يؤدي إلى قياس CLEAR C 0.8 L 0.8 E 1.2 A 1.2 Rلمثل هذه التكنولوجيا. في الواقع ، سيكون من المثير للاهتمام مقارنة الاتجاهات من المقاييس المضبوطة المختلفة مع القدرة على التنبؤ بالتقنيات في المستقبل.
بالإضافة إلى ذلك ، يمكننا إدراك أن قنوات أو شبكات الاتصال المستقبلية قابلة لإعادة التشكيل ديناميكيًا ، مما يسمح للشريحة بتغيير نقطة التشغيل المثالية وفقًا للتطبيق الحالي ، والحمل ، ووضع الطاقة ، وما إلى ذلك. أنظمة البيانات الديناميكية هذه ( DDDAS) مطلوبة بسبب قدرتها على المعالجة المعرفية المشتركة. من المتوقع أن يتآزر تكييف أنظمة الكمبيوتر مع قيود متعددة مع أنظمة نظرية المعلومات الناشئة مثل الحوسبة العصبية والحوسبة المستودعات ، حيث يتيح تكييف وضبط "الأوزان" التعلم الآلي ، أو حساب التفاضل والتكامل المتبقي ، أو حتى ضوئيات السيليكون المدمجة في الحوسبة الضوئية. (انظر هنا ، هنا ، هنا و هنا ).
تجدر الإشارة أيضًا إلى أنه ، كما حدث مع جميع مقاييس الأداء التنبؤية السابقة لمنصات التكنولوجيا ، قد تبدأ CLEAR في النهاية في الانحراف عن اتجاهها الأصلي عند استخدام المزيد من الميزات المادية الفريدة في التكنولوجيا الجديدة. في الوقت الحالي ، تغطي CLEAR بشكل كافٍ جميع عوامل الأداء المهيمنة في التقنيات الحديثة ، مما يجعل من الممكن التنبؤ بدقة بتطور أنظمة الحوسبة في وقت كتابة هذا التقرير.
وبالتالي ، لا يمكن أن تكون CLEAR أداة لرسم الخرائط والتنبؤ بالآفاق فحسب ، بل يمكنها أيضًا أن تمهد الطريق لمنصات التحكم الحاسوبية الذكية والمعرفية القائمة على الأجهزة ، حيث تتم مراجعة المفاضلات بين الأداء والتكلفة وتحسينها في الوقت الفعلي.
نتيجة لذلك ، يمكن اعتبار كلير قانونًا جديدًا لمور ، والذي يعكس بشكل متكامل الاتجاهات في تطوير التقنيات على مستويات مختلفة من التطبيق الهرمي.