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【科技百科】未来计算Future Computing

发布时间: 2017-09-12 11:17:58 来源:工业和信息化部电子科学技术情报研究所
未来计算,一般意义上,它应是指超越当前常规计算的一场未来计算的变革或飞跃。随着摩尔定律终点的临近和机器学习对计算需求的提升,人们对于开发下一代计算机芯片的关切日益加深,对未来计算充满期待。其动因大致有以下方面:
 
一是,当前基于现有CMOS集成技术的常规计算正面临发展的瓶颈,加工技术在由微米到亚微米再到纳米的不断进阶中,诸如光刻设备等关键设施在器件特征尺寸的进一步缩小上遇到了困难,致使摩尔定律的延续面临考验。另外,CMOS计算的生成热、能效等内在问题等也给高性能计算的进一步发展带来困扰。延续了数十年的计算机冯-诺曼传统结构遇到极大挑战。为缓解当前发展困境,业界一方面正积极利用纳米技术的新进展来探索新材料、新器件、新结构,如碳纳管、石墨烯材料等;另一方面,正在利用多学科研究成果,积极探寻新机制,来推动后CMOS时代计算的新发展,诸如自旋电子、超导量子计算等新技术和架构等。
 
二是,以机器学习算法为代表的人工智能进步,带来了计算模式上的新改变,使得一大批新算法生成并运用,突破了传统的代码编程运算模式。
 
三是,新形态计算的出现。随着人类对大脑计算认知与深入研究的进展,受大脑神经元启发的神经形态计算不断取得进步,这类计算在原理、逻辑结构和算法上都与常规计算有着根本性的不同,正在改变着传统的计算思维。如IBM的随机相变神经元芯片便是一种神经形态芯片。
 
2014年8月《自然》杂志上发表的一篇有关未来计算的文章提出,什么样的新兴技术有望替代传统硅芯片?未来计算机可能要依靠石墨烯亦或量子物理或类脑突触网络的隐藏潜力。随着硅芯片技术进步日趋遇到严酷的实际障碍(在制造、连通性和热产生方面)这一点变得日渐清晰,所有这些选项或更多项技术当下都在考虑之中。除了量子计算、FPGA、高性能GPU等,神经形态计算也是一个有前途的发展方向。当然每项技术有其优势同时也有其局限性。
 

【科技百科】未来计算Future Computing

 
计算能力是美国的一项重要战略资源,尽管推动常规数字计算(一直是信息技术革命的引擎)仍是美国的一个优先方向,不过按传统的常规架构,当前及未来的各种大大小小的计算机,从手机到超级计算机不等,将随着摩尔定律的终结遭遇计算能力上的瓶颈,同时未来机器的大规模并行和深度存储层次体系也将面临编程难题。许多专家预计,根本性的物理极限的存在将使晶体管技术难以超越这些困境。
 
面对这种情形,美国近年来积极行动,引导新一代计算甚至类脑计算等这些新计算形态的未来发展,开始了逐步向新计算形态和新计算范式的转移。2015年10月,美国白宫宣布了首个纳米技术启发大挑战(未来计算)行动,呼吁纳米技术和计算科学界,要跨越数十年之久的基于冯-诺曼架构的旧有计算方法,开辟新路径,研发变革性计算能力,使信息技术快速创新步伐在下个十年继续得到延续。其主旨是创建一种新类型的计算机,它能够主动解译数据并从中学习,运用所学所识解决不熟悉的问题,并能够以人脑的高效能来运行。
 
2016年10月,美国进一步发布了《联邦未来计算愿景:受纳米技术启发的大挑战》白皮书,提出多部门联合,研发全新的、根本上不同的计算架构,实现一种新的计算范式,一种具备类人脑感知、解决问题能力及低功耗性能的新范式。为此,白皮书拟定了各具体技术领域的近期(5年)、中期(10年)和远期(15年)发展目标。
 
英国方面,也设立了一个“超自旋”项目,它将超导材料(几乎无失能热)和自旋电子器件(以自旋态非常快地处理信息)进行了结合,其目标瞄准开发一种未来计算的新架构,以便尽早确立英国国际领先“超导自旋电子”的研发地位。
 
总之,随着人工智能、大数据应用等深入发展,未来计算将展露出新的前景。

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