Перспективы развития технологий ПК (Перспективы развития архитектур современных ЭВМ и компьютерных систем)

Содержание:

Введение

Главными факторами развития информационных технологий, являются социально-экономические потребности общества. На каждом этапе развития человеческого общества рост трудоемкости, сложности и количества задач, подлежащих решению с помощью средств вычислительной техники, как правило, опережают возможности имеющихся средств, что приводит к необходимости поиска новых архитектурно-структурных решений и новых парадигм организации вычислительного процесса. К таким задачам относятся задачи государственного стратегического значения, необходимость решения которых в текущий момент времени не вызывает сомнений. Существенный вклад в развитие вычислительных средств обычно вносили технологические решения, при этом основополагающей характеристикой нового поколения вычислительных систем являлась элементная база, так как переход на новую элементную базу всегда способствовал улучшению показателей производительности и надежности вычислительных систем.

Актуальность исследования. В настоящее время практически во всех средствах вычислительной техники используется твердотельная элементная база, реализованная в виде больших интегральных схем (БИС), технологический размер элементов при создании которых достиг порядка 0,1 мкм за счет использования современных технологических решений. Однако дальнейшая миниатюризация элементов ограничена физическим барьером. Проектная норма 0,05 – 0,1 мкм (50-100 нм) это нижний предел твердотельной микроэлектроники, основанной на классических принципах синтеза схем, так как при меньших размерах начинают проявляться эффекты квантовой связи, в результате чего твердотельное устройство становится системой, действие которой основано на коллективных электронных процессах. Современные полупроводниковые компьютеры в скором времени исчерпают свой потенциал, и даже в случае перехода к трехмерной архитектуре микросхем их быстродействие будет ограничено (предполагается до значения 1015 операций в секунду). Вне зависимости от указанных выше факторов, а также от величины потребляемой мощности вычислительной техникой, выполненной на базе кремния, и достигнутого технологического предела уменьшения размеров элементов на кристалле БИС, кремниевая элементная база все еще может быть использована в течение нескольких лет. В преддверии окончания кремниевой эпохи, актуальной становится проблема поиска новых парадигм построения элементной базы, вычислительных средств и систем на её основе. В этом направлении проводятся активные исследования в сфере нанотехнологий в следующих областях: молекулярная электроника; биохимические и органические элементы; квазимеханические элементы на основе нанотрубок; квантовые компьютеры, нейрокомпьютеры и др.

Цель исследования на основе анализа современного состояния и перспектив развития компьютерных систем, элементной базы и информационных технологий определить их взаимосвязь и стратегию перехода к новым вычислительным парадигмам, обеспечивающим существенное повышение производительности компьютерных систем за счет перехода от микротехнологий к нанотехнологиям при создании элементной базы и компьютерной системы в целом.

1. Исследовать перспективы развития архитектур современных ЭВМ и компьютерных систем.

2. Исследовать особенности элементной базы, принципы работы которой основаны на применении молекулярной электроники, биохимических и органических элементов, квантовых процессов, нейросетей и др. Определить научно-технические проблемы, которые необходимо решить при создании нанокомпьютеров на перспективной элементной базе.

3. Определить взаимосвязь между процессами поиска новых парадигм создания перспективной элементной базы и организации перспективных архитектур ЭВМ и систем, использовав при этом онтологический подход.

1. Перспективы развития архитектур современных ЭВМ и компьютерных систем

1.1 Понятие нанотехнологий

Нанотехнологии – это технологии, оперирующие величинами порядка нанометра. Это технологии манипуляции отдельными атомами и молекулами, в результате которых создаются структуры сложных спецификаций. Переход от “микро” к “нано” – это уже не количественный, а качественный переход, скачок от манипуляции веществом к манипуляции отдельными атомами. На рис.1 представлен фрагмент схемы онтологии поиска новых парадигм для обеспечения требуемых характеристик ВТ, необходимых для решения пользовательской задачи. При этом символы “O”, “&”, вписанные в малые кружки, соответственно означают: – реализация функции “И” между всеми объектами (событиями) в точке их соединения или переход одновременно ко всем объектам (событиям) в точке их разъединения; символ “O” обозначает функцию “ИЛИ” при переходе от общей линии в точке их разъединения одновременно к одному или нескольким объектам (событиям) или в точке соединения объектов – переход от одного или нескольких объектов к общей линии. Если же при выбранной парадигме организации вычислительного процесса не удается обеспечить требуемые для решения задачи характеристики ВТ, то переходят на поиск новой парадигмы создания элементной базы, отличающейся от полупроводниковой другими физическими принципами и явлениями.

Речь идет об использовании особенностей оптических, квантовых, химических, биологических и других явлений, приспосабливаемых для организации вычислительных процессов. Если для выбранной новой парадигмы создания элементной базы все научно-технические проблемы создания ВТ решены, то так же, как и в предыдущем случае, анализируют линии развития средств, выполненных уже на новой элементной базе, с целью определения соответствующей парадигмы архитектурно структурной организации, которая могла бы обеспечить требуемые технические характеристики ВТ. Если и при этом выходят на предельные значения параметров ВТ, которые не удовлетворяют требованиям со стороны задач пользователя, то изменяют парадигму информационной технологии, и точно также проходят цикл анализа линий развития ВТ, но уже с учетом новой элементной базы, пока не будут обеспечены необходимые технические параметры.

1.2. Анализ архитектур различных классов

Анализ архитектур различных классов показал, что основные перспективные научно-технические решения, как правило, апробируют при создании супер-ЭВМ и, спустя некоторое время, затем их переносят на другие классы ЭВМ и систем. Например, персональные компьютеры (ПК) в настоящее время имеют те же характеристики, что и супер-ЭВМ примерно 13 лет назад. С другой стороны, переход в область нанотехнологий позволяет не только повысить производительность супер-ЭВМ, но и существенно уменьшить её размеры, что как раз согласуется с тенденцией развития ПК. Поэтому, в данной работе мы остановимся на линии развития супер-ЭВМ и ПК, выделяя при этом особенности построения элементной базы, основанной на новой парадигме, которая и по назначению, и по своим особенным свойствам как раз и соответствует линии развития этих классов машин. Что касается линий развития машин других классов (серверов, майнфреймов и др.), то они обычно строятся на базе ПК или суперЭВМ, и поэтому здесь не рассматриваются. Линии развития ЭВ и систем.

Можно выделить следующие основные линии их развития: кластерные системы; метакомпьютеры и GRID-системы; персональные ЭВМ, а также мобильные компьютеры типа ноутбуков и карманных персональных компьютеров; супер-ЭВМ, основанные на использовании новой машинной алгебры (например, алгебры матриц, рядов Фурье и др.); знание-ориентованные и онтологоуправляемые компьютерные системы; распределенные компьютерные системы типа “Процессор-в-памяти” (“Processor-in-Memory”(PIM-системы)), “Память-в-процессоре (“Memory-in-processor” (MIP системы)); линии развития образного компьютера; искусственного интеллекта; реконфигурируемых компьютерных систем; линия развития специализированных средств обработки информации и др.

Достигнутая степень интеграции позволяет строить параллельные системы, в которых число процессоров может достигать десятки и сотни тысяч. Отмечено, что в области повышения производительности вычислительных систем резерв технологических решений ограничивается одним порядком. Освоение же массового параллелизма и новых архитектурных решений содержит резерв повышения производительности на несколько порядков.

О

а₂

a₁

а₂

а₇

Совешенствования архитектуры и структуры КС

a₁

а₃

а₂

О

а₆

а₄

а₂

а₂

а₅

а₅

а₆

а₆

&

а₇

О

а₂

а₈

а₇

а₅

a₁

а₂

а₅

О

а₅

а₅

а₈

О

а₅

а₅

а₇

а₇

О

а₇

а₂

Переход на новую парадигму создания элементной базы для КС и вычислений

а₇

О

a₁

Переход на новую парадигму информационных технологий

Поиск новых парадигм создания архитектур и структур КС и организации вычислительного процесса на новой элементной базе

Био-ДНК элементная база

Химическая элементная база

Квантовая элементная база

Оптическая элементная база

Создание элементной базы на других физических принципах

Развитие промышденной технологии создания элементной базы

Поиск новых парадигм создания архитектур и структур КС и организации вычислительного процесса

Нанотехнологии

Достижение предельных значений параметров КС для выбранных парадигм

Персональных компьютеров (ПК)

Мейнфреймов и рабочих станций на базе ПК

Линии развития других типов КС

Технологические границы создания элементной базы

Полупровод-никовая технология

Линии развития архитектуры суперЭВМ

Ноутбуков, мобильных ПК и др.

Реконфигурируемых архитектур

Усложнение задач, решаемых пользователем

Не приводит к требуемым параметрам КС

Расширение области применения КС

Совершенствование информационных технологий

Архитектур суперЭВМ и кластерных систем
Метакомпьютеров и GRID систем
PIM и MIP систем

Обозначения: a₁ – определяет; a₂ – обеспечивает; a₃ – не приводит к требуемым результатам; а₄ – является причиной; а₅ – определяет объект поиска; а₆ – входит в состав; а7 – достигает; а₈ – включает.

Рисунок 1 – Фрагмент схемы онтологии перехода к новым парадигмам при создании КС

Одним из факторов, влияющих на архитектуру высокопроизводительных вычислительных систем, является взаимозависимость архитектуры и алгоритмов решаемых задач. Такая взаимозависимость выступает стимулом для поиска алгоритмов, наилучшим образом соответствующих возможным формам параллелизма на уровне аппаратуры. Одним из способов дальнейшего повышения производительности вычислительной системы является объединение суперкомпьютеров в кластеры при помощи оптоволоконных соединений. Линия развития персональных компьютеров. Персональный компьютер (ПК) представляет собой наиболее развитый вид микропроцессорных систем. Применительно к ПК можно выделить следующие семейства, отличающиеся, в основном, назначением использования: офисные (настольные), рабочие станции, майнфреймы, серверы и мобильные (переносные) типа ноутбук, карманных ПК (КПК).

В среднем по уровню производительности сегодняшние профессиональные ПК практически соответствуют суперкомпьютерам 13-летней давности. Именно поэтому исследование рынка высокопроизводительных вычислений — хороший способ оценить направление развития массовых компьютеров будущего. Сейчас происходит трансформация парадигмы компьютерных вычислений: раньше ее центром был компьютер, а теперь им становится человек, при этом вычисления становятся по-настоящему персональными. Пользователя сегодня окружают самые разные электронные устройства и приложения. Ему необходимо обеспечить доступ к нужным сервисам и приложениям везде, в любой момент времени и с любых устройств. Существенные моменты новой компьютерной парадигмы — это вовлечение пользователей в работу с компьютером, делая ее простой и удобной; согласованная работа различных формфакторов и гарантированная защита всех устройств.

Возрастает спрос на планшетные компьютеры. Они меньше ноутбука, обеспечивают функции сотового телефона, Wi-Fi доступ, имеют полноцветный сенсорный экран, а также большое количество приложений смогут удовлетворить потребности даже самого привередливого пользователя. Беспроводные домашние сети оказываются в выигрышном положении: для быстрого просмотра интернет-ресурсов, а также для видеосвязи, планшетные компьютеры дома могут оказаться даже удобнее, чем телефон или персональный компьютер.

Мнение других утверждает, что будущее ПК лежит, прежде всего, в расширении его коммуникационных возможностей. А поскольку они ассоциируются с беспроводной связью и мобильностью, то конечным результатом трансформаций настольного компьютера может стать и такое устройство, как «портативный мобильный коммуникатор», которое может комбинировать в себе бытовые электронные приборы: КПК и беспроводной телефон, видео-конференц-связь и аудио MP3-плейер, терминал для Интернет-доступа и электронной почты, цифровую камеру и др. Сегодня карманные компьютеры именуется суперпортативными компьютерами или персональными электронными помощниками (Personal Digital Assistant, PDA). PDA имеют существенные положительные свойства, которые в будущем можно будет использовать.

Среди них следует выделить: наличие практически во всех современных карманных компьютерах цветного экрана; достаточно высокая для такого класса компьютеров производительность; приближение клавиатуры к оптимальному для быстрого ввода размеру, распознавание рукописного ввода, а также возможность рисовать на экране "электронными чернилами"; возможность поддержки доступа в локальную и глобальную сеть через сетевые карты Ethernet, что дает возможность использовать высокоскоростной доступ к информационной сети; поддержка некоторыми моделями карманных компьютеров универсального порта USB, что позволяет подключать к КПК многие периферийные устройства.

Прогнозируя обозримое будущее персональных компьютеров, невозможно обойти вниманием и тот многообещающий потенциал, что несут в себе биомолекулярные, квантовые и другие вычислители, построенные на новых физических принципах и явлениях. Переход на новую парадигму создания элементной базы для перспективных компьютерных систем. Одновременно с совершенствованием полупроводниковой технологии, которая все же будет занимать доминирующее положение еще несколько десятков лет, выполняется комплекс научных исследований, инженерно-технических и технологических решений в области создания элементной базы, использующей (в отличие от полупроводников) другие физические среды, процессы и явления: оптические, квантовые, биологические, химические и др. Основные свойства таких компьютеров приведены в таблице 1.

1.3. Молекулярная схемотехника и молекулярные компьютеры

Это устройство, в котором вместо кремниевых чипов, применяемых в современных компьютерах, работают молекулы и молекулярные ансамбли. На основе уникальных свойств органических молекул разработано множество вариантов схем для гипотетического молекулярного компьютера. В качестве триггеров удобнее всего использовать молекулы, которые обладают одинаковой молекулярной массой и составом, но различаются строением или расположением атомов в пространстве. Некоторые из них можно переводить из одной формы в другую путем внешнего воздействия, например, с помощью ультрафиолетового излучения либо с помощью света видимого диапазона. На основе такого триггера можно строить как устройства оперативной памяти, так и элементы, выполняющие логические функции. Набор необходимых базовых элементов молекулярного компьютера можно объединить в единый вычислительный комплекс с помощью методов химического синтеза, химически соединяя “выходы” одних логических элементов с “входами” других. Теоретически можно соединить отдельные молекулярные компоненты “проводами”, например, из так называемых углеродных нанотрубок – цилиндрических структур диаметром несколько нанометров – или из токопроводящих полимеров, называемых иногда «органическими металлами».

Таблица 1.

Основные свойства нанокомпьютеров

Тип компьютера	Носитель информации:	Основной принцип организации вычислительного процесса
Молекулярные компьютеры	молекулы и молекулярные ансамбли	Это наноразмерная двухбитовая система, воспроизводящая на молекулярном уровне функцию триггера. Переключение молекулы из одного состояния в другое осуществляют с помощью электрического, магнитного полей, света, химических агентов и др.
Квантовые компьютеры	квантовые частицы, образующие квантовый бит – qubit (кубит),	Кубит имеет два базовых состояния – 0 или 1 и состояние суперпозиции. Кубиты формируют в полупроводниковых структурах, в органических веществах и др. Смена состояний – согласно законам квантовой механики под действием электромагнитного поля.
Оптические компьютеры	оптическое излучение на всех этапах обработки и передачи информации	Два состояния световой волны, отличающиеся амплитудой и (или) параметрами поляризации, соответствуют изменению интенсивности луча света, прошедшего через вещество: увеличение интенсивности падающего луча приводит к резкому возрастанию интенсивности выходного луча; при уменьшении –интенсивность про- шедшего луча резко падает.
Нейрокомпьютеры	искусственные нейроны (нейрочипы) и нейроноподобные связи	Алгоритм решения задачи реализуют с помощью нейронных сетей, моделирование которых выполняют как программно на ЭВМ, так и программно-аппаратно на цифровых СБИС. Обладают свойствами параллельной обработки информации, способностью к обучению и высокой помехо и отказоустойчивостью.
ДНК- компьютеры	нуклеотиды ДНК, выстраиваемые в строго определенной последовательности. Машинный код представляют с помощью различных состояний этих нуклеотидов	Информация, кодируемая на ДНК, используется для выполнения молекулярных процессов при построении компьютеров. Особенностью схем являются масштабируемость и автономность самостоятельной сборки процессов, связанных с наномасштабом молекул ДНК. Метод ДНК позволяет одновременно сгенерировать все возможные варианты решений с помощью известных биохимических реакций. Далее необходимо выделить молекулу-нить, в которой закодирован нужный ответ.
Химические компьютеры	индивидуальные “клетки”, состоящие из липидов, искусственно внедренных в органическую среду и способные переносить химические сигналы внутри молекул.	Данные кодируются химическими свойствами веществ (концентрация, цвет, кристаллическая структура и т. д.), а вычислительные процессы протекают в виде химических реакций, в результате которых периодически изменяются параметры – концентрация, температура, цвет и другие, что позволяет клеткам «общаться» между собой и передавать информацию. Работает «химический компьютер» от электричества, но все изменения происходят вследствие химических процессов.

Квантовые компьютеры работают на основе квантовой логики. Свойство квантовых частиц одновременно пребывать в разных состояниях, именуют квантовым параллелизмом, который и используется в квантовых вычислениях. Для квантовых компьютеров, как и для классических, были введены элементарные логические операции: дизъюнкция, конъюнкция и квантовое отрицание, при помощи которых организована вся логика квантового компьютера.

Квантовые компьютеры могут быть созданы путем синтеза новых идей в математике, физике, информатике и нанотехнологии.

Оптические компьютеры. Оптическая бистабильность это одно из проявлений взаимодействия света с веществом в нелинейных системах с обратной связью, при котором определенной интенсивности и поляризации падающего на вещество излучения соответствуют два (аналог 0 и 1 в полупроводниковых системах) возможных стационарных состояния световой волны, прошедшей через вещество, отличающихся амплитудой и (или) параметрами поляризации. Набор полностью оптических логических устройств для синтеза более сложных блоков оптических компьютеров реализуется на основе пассивных нелинейных резонаторов-интерферометров. В зависимости от начальных условий (начального положения пика пропускания и начальной интенсивности оптического излучения) в пассивном нелинейном резонаторе, нелинейный процесс завершается установлением одного из двух устойчивых состояний пропускания падающего излучения. А из нескольких нелинейных резонаторов можно собрать любой, более сложный логический элемент (триггер). Элементы памяти оптического компьютера представляют собой полупроводниковые нелинейные оптические интерферометры, в основном, созданными из арсенида галлия (GaAs). Минимальный размер оптического элемента памяти определяется минимально необходимым числом атомов, для которого устойчиво наблюдается оптическая бистабильность. Это число составляет ~1000 атомов, что соответствует 1-10 нанометрам.

К настоящему времени уже созданы и оптимизированы отдельные составляющие оптических компьютеров – оптические процессоры, ячейки памяти, однако до полной сборки еще далеко. На рис..2 показан пример построения оптического функционального блока для реализации матричного преобразования входного вектора-строки в выходной вектор-столбец.

Обозначения на схеме: LED линейка светоизлучающих диодов; L1-цилиндрическая линза; T оптический транспарант с записан-ной на нем матрицей пропускания T(i, j); L2 – цилиндрическая линза, образующая которой параллельна столбцам матрицы транспаранта; D -линейный фотоприемник

Рисунок 2 – Упрощенные схема оптического функционального блока для реализации матричного преобразования входного вектора - строки в выходной вектор-столбец

В нейрокомпьютерах алгоритм решения задачи представлен логической сетью элементов нейронов. На рис.3 представлен биологический нейрон, а на рис.4 – его модель. Нейроны имеют состояния 0, 1 и пороговую логику перехода из состояния в состояние. Каждый нейрон в сети определяет взвешенную сумму состояний всех других нейронов и сравнивает ее с порогом, чтобы определить свое собственное состояние.

Рисунок 3 – Биологический нейрон Рисунок 4 – Математическая модель нейрона

Как следствие этого введены специфические связи между элементами. В отличие от классических КС нейрокомпьютеры реализуют алгоритмы решения задач, представленные в виде нейронных сетей. Такие сети функционально ориентированы на конкретный алгоритм решения конкретной задачи, поэтому для решения задач разного типа требуется нейронная сеть разной топологии. Нейрокомпьютеры можно строить на базе нейрочипов. Возможна эмуляция нейрокомпьютеров (моделирование) как программно на ЭВМ, так и программно-аппаратно на цифровых супербольших интегральных схемах. Достоинства нейрокомпьютеров параллельная обработка информации и способность к обучению

Био-ДНК-компьютеры.

Ученым удалось создать логические вентили, осуществляющие различные логические функции, в частности функцию исключающего ИЛИ. Ключевыми элементами выступали комплементарные нити ДНК – то есть нити определенных последовательностей, образующие друг с другом прочное соединение. Например, биологическая информация кодируется нуклеотидами аденином, тимином, цитозином и гуанином (A, T, C, G), выстраиваемыми в строго определенной последовательности. Идея ДНК-компьютера заключается в представлении двоичного машинного кода как раз с помощью различных состояний этих нуклеотидов. Теоретически развитие этой работы может привести к созданию компьютера из ДНК, способного выполнять элементарные арифметические операции — сложение и вычитание. Исключительное свойство ДНК — способность одиночных цепей к «взаимоузнаванию». Привлекательное для компьютерной области свойство ДНК – высокая плотность хранимой информации и низкое энергопотребление, значит перегрев биокомпьютерам не грозит. Некоторые из особенностей такой вычислительной схемы являются масштабируемость и автономность самостоятельной сборки процессов, связанных с нано-масштабом молекул ДНК. Метод ДНК позволяет сразу сгенерировать все возможные варианты решений с помощью известных биохимических реакций. Затем возможно отфильтровать именно ту молекулу-нить, в которой закодирован нужный ответ.

Химические компьютеры. Для создания химического компьютера потребуются 2 платформы. Первая – «индивидуальные клетки» – органические вычислительные системы, состоящие из липидов, способных переносить сигналы внутри молекул. Вторая платформа – внутриклеточный состав, который проводит химические реакции, протекающие в колебательном режиме. В результате этих реакций динамически меняются параметры – концентрации, температуры, цвета и других, это позволяет клеткам взаимодействовать между собой и передавать определенную информацию. Работать «химический компьютер» будет от электричества, но все изменения будут происходить вследствие химических процессов.

2. Взаимосвязь между процессами поиска новых парадигм создания перспективной элементной базы и организации перспективных архитектур ЭВМ и систем

2.1. Схемотехника и архитектура нанокомпьютеров

Примеры первых наиболее успешных экспериментов показали, что основу вычислительной среды будущего нанокомпьютера будет составлять регулярная, для начала – двухмерная, матрица, образованная нанотранзисторами размером 2 – 10 нм. При этом молекулярно-кластерными методами можно будет создавать наиболее мелкие элементы схем, требующие высокого пространственного разрешения порядка 0,5 – 1 нм, недоступного для литографии.

Несмотря на то, что основные рабочие элементы разрабатываемых нанотранзисторов имеют не кремниевую основу, уже имеется проработка технологии их изготовления с системной интеграцией на кремниевой подложке. В частности, базовый кремниевый кристалл может быть использован для создания интерфейсного обрамления наночипа в стандарте TTL. К тому времени, когда рынок электроники будет наполнен устройствами мезоэлектроники с разрешением 20–30 нм (примерно через десять лет), должны появиться первые экспериментальные образцы универсальных программируемых молекулярнокластерных и спинтронных чипов с кремниевым интерфейсным TTL обрамлением. Все это выглядит вполне реальным, так как базисные логические функции типа ИЛИ-НЕ на основе углеродных нанотрубок уже изготовлены и испытаны.

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.

Для решения возникающих проблем и вызовов, стоящих перед миром, необходимы нестандартные решения. В следующие 40 лет планете нужно будет произвести больше продуктов питания, чем все крестьяне и фермеры произвели за последние 8000 лет. Такие технологии следующего поколения, как вертикальное земледелие и выращенное в лаборатории мясо, могут быть решением. А геоинженерия может смягчить проблему глобального потепления при инвестициях менее чем на 1% от ежегодных глобальных капвложений в нефтяную отрасль. В ближайшие 10 лет 5G не сможет справиться с экспоненциальным ростом передачи данных. 6G может обеспечить скорость до 400 раз быстрее, чем 5G. На октябрь 2019 года 41% планеты до сих пор не подключен к Интернету. Группировки спутников могут начать предоставлять более широкий доступ уже к 2021 году.

Таблица 2

15 прорывных технологий Краткое описание

Технология	Описание	Тайминг	Рыночный потенциал к 2025 г. (US $ млрд).(прогноз третьих сторон)	CAGR
Квантовые компьютеры	Машина, использующая кубиты, чтобы выполнить вычисления экспоненциально быстрее		5.851	31.6%1
Глубоководная добыча	Добыча кобальта, никеля, и т.д. с глубины 6000 м. и больше	2023: стартапы начинают разрабатывать дно океана	3.155	37.1%5
Наноспутники	Спутники весом менее 10 кг сделают космос и интернет доступнее	2021: интернет начинает распространяться со спутников на низкой околоземной орбите	5.203	22.2%3
6G	Телекоммуникационные сети следующего поколения, в 100 раз быстрее, чем 5G	2028: объемы данных достигают предельной емкости сетей 5G
Hyperloop	Высокоскоростной вакуумный поезд для дальних пассажирских перевозок	2023: сертифицирован первый коммерческий сервис по перевозкам hyperloop	4.131	45.2%1
3D биопечать	3D печать органов для трансплантации, испытания лекарств и исследования болезней in vitro	2021: первые клинические испытания элементов печени и роговицы на людях	4.324	22.8%4
Космический туризм	Роскошный туризм в космос: поездки на Луну, пребывание на МКС и суборбитальные путешествия	2023: первый туристический полет вокруг Луны	1.586	16.3%6
Геоинженерия	Использование созданных человеком решений для снижения воздействия на изменение климата, например, улавливание и хранение углекислого газа	2021: доклад МГЭИК (IPCC) с обсуждением геоинженерии
Массовое вертикальное и тепличное земледелие	Повышение продовольственной устойчивости за счет массового использования коммерческого городского, вертикального и тепличного земледелия		10.271	24.4%1
Нанотехнологии	Промышленное использование материалов, которые обработаны на наноуровне	2030-е годы: внедрение нанороботов в человеческий организм, по словам футуриста Рэя Курцвейла	2.231	11.3%1
LiFi	Использование света и лампочек для передачи данных	2021: Институт инженеров электротехники и электроники (IEEE) объявляет о стандарте LiFi	7.142	71.2%2
Поведенческая биометрия для безопасности	Использование не только статической, но и поведенческой биометрии для безопасности		3.921	23.6%1
Графен	Применение самого тонкого и прочного материала, известного человеку, для производства аккумуляторов, электроники и т. д.		0.563	38.0%3
Ядерный синтез	Использование синтеза водорода для получения чистой энергии	2025: первая плазма получена в ИТЭР
Технологическая сингулярность	Технологические инновации, которые настолько ускорят развитие ИИ, что человеческий интеллект уже не сможет за ним успеть.	2029: Искусственный интеллект = человеческий интеллект

Используя прогнозы третьих сторон о потенциальных размерах рынка, суммарная выручка от этих 15 ключевых технологий в 2018 году составила $8,1 млрд, а к 2025 году вырастет до $48,4 млрд. (при совокупном среднегодовом темпе роста (CAGR) 26%).

У LiFi, глубоководной добычи, hyperloop, квантовых компьютеров и графена самые высокие показатели CAGR до 2025 года. Ожидается, что крупнейшие размеры рынка в 2025 году будут у массового вертикального земледелия, LiFi, квантовых компьютеров и наноспутников.

Эти технологии могут оказать подрывное или прорывное влияние на устоявшиеся отрасли промышленности общей стоимостью $13 трлн и внести весомый вклад в следующий 10-15-летний цикл развития интеллектуальных технологий.

10 технологий беспроводной связи, которые определят будущее ИКТ-рынка

В конце июля 2019 года Gartner привела список технологий беспроводной связи, которые, по мнению аналитической компании, определят будущее ИКТ-рынка.

Как уточнил президент по исследованиям Gartner Ник Джонс (Nick Jones), речь идёт о 10 беспроводных технологиях и тенденциях, которые будут стимулировать развитие инноваций в таких областях, как робототехника, дроны, беспилотные автомобили и медицинское оборудование.

Wi-Fi

Wi-Fi был создан еще в 1998 году, эта сетевая технология развивается по сей день и останется главной для использования в домах и офисов до конца 2024 года, уверены исследователи. Помимо простых коммуникаций, Wi-Fi найдет применение в более сложных проектах — например, в радиолокационном оборудовании или как компонент двухфакторных систем аутентификации.

5G

Одни операторы начали внедрять сети пятого поколения (5G) в 2019 году, другие — приступят к их строительству в 2020-м. Ожидается, что на развёртывание технологии уйдёт от 5 до 8 лет. В некоторых случаях она может дополнить Wi-Fi, поскольку является экономичной для высокоскоростной передачи данных на крупных объектах, таких как порты, аэропорты и заводы. Ник Джонс считает, что будущие версии стандарта 5G улучшат возможности использования технологии в интернете вещей и системах, где необходима минимальная задержка передачи данных. В апреле 2019 года впервые была развернута связь поколения 5G в Южной Корее, Швейцарии, Китае. Она имеет скорость 1-2 Гбит/с, обеспечивает широкополосный доступ, скоростную передачу данных и массивные межмашинные коммуникации.

V2X

Обычные и беспилотные автомобили будут взаимодействовать друг с другом и дорожной инфраструктурой, это может обеспечить технология V2X. Кроме того, она будет способствовать развитию новых услуг, связанных, например, с безопасностью на дорогах, навигацией и развлечениями в автомобилях.

Беспроводная передача электричества на большие расстояния

Первые попытки производителей реализовать такие технологии не привели к революции, на которую они рассчитывали. В будущем ситуация может измениться, и рынок заполонят ноутбуки, смартфоны, мониторы и бытовая техника, которые получают энергию без необходимости подключения физических кабелей.

Сети LPWA

Они доказали свою энергоэффективность при использовании в интернете вещей. Соответствующие модули стоят недорого, поэтому производители IoT-оборудования могут использовать их для создания миниатюрных, дешёвых устройств с питанием от аккумуляторов (например, сенсоры и трекеры).

Беспроводная сенсорная сеть

Она представляет собой распределённую самоорганизующуюся сеть множества датчиков и исполнительных устройств, объединённых между собой посредством радиоканала. беспроводные сенсорные сети имеют потенциал использования в различных сферах — от медицинской диагностики до распознавания объектов и взаимодействия с системами «умного» дома.

Беспроводные технологии для высокоточного определения местоположения

Отследить нахождение объекта или человек с точностью до 1 метра сможет технология IEEE 802.11az. Кроме того, такая функциональность должна появиться в новых версиях 5G.

Технология миллиметровых волн

Она может использоваться Wi-Fi и 5G-системами для высокоскоростной передачи данных (например, 4K- и 8K-видео) в небольшом радиусе.

Backscatter

Технология сети обратного рассеяния (Backscatter) может отправлять данные с очень низким энергопотреблением. Эта функция делает технологию идеальной для небольших сетевых устройств.[9]

SDR

Программно-определяемое радио (Software Controlled Radio, SCR) переносит большую часть обработки сигнала от чипов к софту, обеспечивая поддержку большего числа частот и протоколов. Популярность SDR будут расти по мере появления новых протоколов, уверены в Gartner.

Заключение

Предложен фрагмент схемы онтологии перехода к новым парадигмам построения компьютерных систем, в которой выявлена взаимосвязь новых парадигм линий развития архитектур, технологии создания элементной базы компьютерных систем и парадигм развития информационных технологий. Кратко рассмотрены основные направления развития архитектур ЭВМ и элементной базы, принципы работы которой основаны на различных физических процессах и явлениях в областях нанотехнологий

1. Дальнейший прогресс компьютерной техники будет двигаться в направлении миниатюризации ЭВМ с одновременным увеличением ее производительности. Возможности создания логических элементов микросхем путем манипулирования отдельными атомами, а также новые архитектурно-структурные решения продлят прогресс кремниевых чипов еще, по меньшей мере, на несколько десятилетий.

2. Компьютеры в будущем будут основываться на применении широкого спектра научных дисциплин: молекулярной электроники, молекулярной биологии, робототехники, а также квантовой механики, органической химии и других. Поэтому нанокомпьютеры будут развиваться одновременно по нескольким направлениям, реализующим различные способы представления информации: на основе квантовой логики, классической логики, нейрологики и других. При этом скорость компьютерных вычислений достигнет значения 1051 операций в секунду.

3. Благодаря переходу на уровень нанотехнологий станет возможным снижение минимально допустимых размеров компьютера до субклеточного уровня. Способы представления информации в системах, созданных человеком, почти достигли физических пределов, установленных фундаментальными законами физики.

4. На данном этапе приоритет отдается направлению, в основе которого лежит применение электронных нанотранзисторов (в том числе одноэлектронных). В подобных транзисторах уже реализован квантовомеханический предел передачи информации, налагаемый физическими законами. Также достигнут и предельный уровень тепловыделения. Разработка разнообразных архитектурных вариантов нанокомпьютеров на этой основе ведется очень активно, и технологии будущего уже имеют вполне реальные очертания.

5. Известно, что уже существуют системы обработки информации, построенные на объединении оптических и нейронных компьютеров, это так называемые нейроно-оптические компьютеры. Можно предположить, что объединение квантовых и нейроно-оптических компьютеров предоставит миру самую мощную гибридную вычислительную систему.

6. Для создания нано-компьютеров будут необходимы значительные финансовые затраты, в значительно превышающие затраты на производство современных “классических” полупроводниковых компьютеров.

7. Разнообразие существующих научных разработок в области микроэлектроники, и обширность накопленных знаний в области других научных дисциплин позволяет надеяться на создание “полноценного суперкомпьютера” основанном на нанотехнологиях в сроки – примерно 100-150 лет.

Список литературы

1. Рыбалкина М. Нанотехнологии для всех. Большое в малом. Изд-во “Nanotechnology News Net- work”. – 2015. – 444 С. – Режим доступа: http://nano.com.ua/Nanotehnolog_dlya_vseh.pdf. – Дата доступа: 15.07.20

2. Нанотехнологии – Википедия, – Режим доступа: http://en.wikipedia.org/wiki/Nanotechnology. – Дата доступа: 15.07.20

3. Яковлев Ю.С. Однокристальные компьютерные системы высокой производительности. Особенности архитектурно-структурной организации и внутренних процессов: монография / Ю.С. Яковлев. – Винница: ВНТУ, 2019. – 294 с.

4. Прогноз тенденций развития сектора высоких технологий на 2010 год. – Режим доступа: http://www.infeconomy.ru/index.php?option=com_content&view=article&id=74: 2010-&catid=5:2010- 02-06-10-09-02&Itemid=5). – Дата доступа: 15.07.20

5. Минкин В. И. Молекулярные компьютеры / Минкин В. И. . – Минкин В. И. http://wsyachina.narod.ru/technology/molecular_computer.html. – Дата доступа: 15.07.20

6. В Европе создают "химический компьютер". –Режим доступа: http://www.bezpeka.com/ru/news/2010/01/13/chemical-computer.html. – Дата доступа: 15.07.20

7. Beyond silicon: new computing paradigms / Communications of the ACM. – September 2017. – Vol. 50, No. 9. – С. 30 - 41. – Режим доступа: http://cis.csuohio.edu/~munakata/profess/pdf/907Table.pdf. – Дата доступа: 15.07.20

8. Коняев А. Вычисления в колбе: прошлое, настоящее и будущее химических компьютеров / Коняев А. – Режим доступа: http://www.nanonewsnet.ru/articles/2011/vychisleniya-v-kolbe-proshloe-nastoyashchee-budushchee-khimicheskikh-kompyuterov. – Дата доступа: 15.07.20

9. Химический компьютер будет действовать как клетки мозга. – Режим доступа: http://virtual-reality.at.ua/load/zheleznye_novosti/zheleznye_novosti/khimicheskij_kompjuter_budet_dejstvovat_kak_kletki_mozga/24-1-0-135. – Дата доступа: 15.07.20

10. Японцы создали уникальный нанокомпьютер. – Режим доступа: http://news.studclub.poltava.ua/new/14061. – Дата доступа: 15.07.20

11. Перспективы развития вычислительной техники. Квантовые вычисления. – Режим доступа: http://paralichka85.px6.ru/11future/glava11_3.htm. – Дата доступа: 15.07.20

12. Яковлев Ю.С. Об оптимизации архитектуры компьютерных систем на современной элементной базе / Ю.С. Яковлев // Управляющие системы и машины I. – 2017. – № 5. – С. 43 – 51.

13. Яковлев Ю.С. Об оптимизации архитектуры компьютерных систем на современной элементной базе / Ю.С. Яковлев // Управляющие системы и машины II. – 2017. – № 6. – С. 28 – 35.

14. Яковлев Ю.С. Компьютерная система типа “Процессор-в-памяти” с модифицированной кольцевой шиной / Ю.С. Яковлев, Б.М. Тихонов, Е.В. Елисеева // Управляющие системы и машины. – 2014 . – № 3 . – С. 54-61, 88.

15. Яковлев Ю.С. Реконфигурируемые PIM-системы: методология построения, примеры моделей / Ю.С. Яковлев // Математические машины и системы. – 2017. – № 2.– С. 27 – 42.

16. Яковлев Ю. Разработка и моделирование процессорного элемента операционной среды PIM- системы / Яковлев Ю.С, Тихонов Б.Н. // Электронное моделирование. - 2019. - Т.31, № 2. - С.65 - 79.