Пути создания новых вычислительных систем

В настоящее время компьютерные технологии развиваются по пути миниатюризации узлов и деталей. Новые микропроцессоры содержат огромное число транзисторов (10 млн. и более), имеющих размеры в десятую долю микрона (10 ^{– 6} метра). Такая миниатюризация со временем приведет к миллиардам транзисторов в одном чипе.

Современные технологии создания компьютеров изживают себя по мере приближения к пределу быстродействия. Компьютерные носители информации вмещают миллионы записей, с которыми уже не справляются существующие алгоритмы поиска. Необходимы компьютеры с более высокими скоростными характеристиками. Развитие вычислительной техники – это обязательное уменьшение размеров компьютеров, неуклонное увеличение их быстродействия и объема памяти. Во всем мире взялись за решение этой проблемы путем создания вычислительной системы будущего. В настоящее время ведутся экспериментальные разработки:

— квантового компьютера;

— биокомпьютера;

— нейрокомпьютера;

— оптического компьютера;

— вероятностного компьютера и др.

Строительной единицей квантового компьютера является кубит – квантовый бит. Кубит теоретически может быть реализован на любой двухуровневой системе, например, атоме, способном находиться в двух энергетических состояниях – основном и возбужденном, соответствующим нулю и единице классического бита. Главное препятствие на пути построения квантового компьютера – вероятностная природа законов квантовой механики. Классический бит имеет лишь два состояния – 0 и 1. Число состояний кубита значительно больше и описывается волновой функцией, которая в единицу времени может иметь большее число значений. Благодаря вероятностной природе волн объем информации, записанной кубитами, во много раз превышает тот, который несут обычные биты.

Другая трудность при создании квантового компьютера заключается в эффективном управлении кубитами. Через короткое время атом самопроизвольно переходит в одно из состояний с меньшей энергией, излучив квант света. Этот переход принципиально невозможно предсказать. Одним из решений этой проблемы может стать действие внешнего электромагнитного поля, под влиянием которого могут происходить вынужденные квантовые переходы.

Для построения квантовых вычислительных систем необходимо обеспечить высокую степень изоляции системы от внешнего воздействия, точно знать число частиц системы, иметь возможность приводить систему в точно известное начальное состояние и уметь менять состояние системы.

Выполнение этих требований вполне реально с помощью существующих квантовых технологий. Наибольший практический и научный интерес представляют так называемые атомные и молекулярные генераторы­ – «мазеры» (от англ. microwave amplification by stimulated emission of radiation – усиление микроволн с помощью вынужденного излучения). Основное достоинство атомных и молекулярных генераторов – чрезвычайно высокая стабильность частоты излучаемых ими электромагнитных волн. Это свойство используется для точного измерения частоты и времени.

Существует проект квантового компьютера, использующего двухуровневую систему на атомах фосфора в кремнии.

Модель квантового компьютера из двух кубитов на основе сверхпроводимости была построена в 1997 г. на молекуле хлороформа группой исследователей из IBM, Массачусетского технологического института и Калифорнийского университета в Беркли. Эту экспериментальную модель можно рассматривать как шаг к принципиально новому классу машин, способных к сверхбыстрым вычислениям.

В США разработки квантового компьютера активно ведутся в Стэнфордском университете при финансировании Агентства национальной безопасности и Министерства обороны США.

При использовании квантовых компьютеров за счет возможности параллельной работы с большим числом задач, требуется гораздо меньше времени для реализации некоторых алгоритмов.

В 1994 г. Питер Шор из Bell Laboratories предложил эффективный квантовый алгоритм для сложных вычислений, которые могут использоваться, к примеру, для взламывания систем шифрования информации. Алгоритм Шора позволяет решать на квантовом компьютере задачи, с которыми не могут справиться современные компьютеры. Лов Гровер из этой же лаборатории показал, что квантовые вычисления гораздо эффективнее классических и при поиске в неупорядоченных базах данных (такая проблема возникает, например, при поиске нужного номера в телефонной книге, где фамилии абонентов расположены совершенно произвольным образом). Обычному компьютеру, чтобы найти одну из тысячи несортированных записей придется перебрать все записи, в то время как квантовому компьютеру потребуется сделать примерно 5 – 6 запросов.

Одним из перспективных направлений в развитии вычислительной техники считаются молекулярные компьютерные системы – компьютеры на базе ДНК и других биологических объектах, или биокомпьютеры. В основу этих изысканий положено свойство некоторых органических молекул обратимо переходить из одного устойчивого состояния в другое (могут рассматриваться как 0 и 1 в логических операциях).

К числу потенциальных достоинств молекулярных компьютеров относят их более высокую производительность, дешевизну и малые размеры в сравнении с компьютерами на базе кремниевых элементов. Устройство из молекул ДНК может иметь размер порядка нескольких сотых долей микрона.

Теоретически возможно построение вычислительных систем на базе нервных клеток – нейронов, причем вычислительные элементы на базе нейронов смогут самостоятельно, без написания соответствующих программ, выполнять определенные операции.

В основу архитектуры нейрокомпьютера положена искусственная нейронная сеть, построенная на нейроноподобных элементах – искусственных нейронах и нейроноподобных связях.

Создание искусственного интеллекта остается одной из важнейших задач вычислительной техники. Искусственный интеллект позволит, не затрачивая больших вычислительных ресурсов, решать задачи управления и эффективно обрабатывать сенсорную информацию по образцу нервной системы живых организмов.

Структуры мозга и нервной системы обладают рядом заманчивых для разработчиков вычислительной техники особенностей, помогающих при решении сложных задач. В их числе: параллельность обработки информации; способность к обучению; способность к автоматической классификации; высокая надежность и ассоциативность.

Именно эти особенности послужили предпосылкой создания искусственных вычислительных систем с большими возможностями на базе нейронных систем живого мира – нейрокомпьютеров.

Особенностью нейросетевого подхода к построению систем обработки информации является возможность обучения нейронных сетей. Обучение происходит путем задания набора обучающих правил, определяющих изменение параметров искусственной нейронной сети в ответ на входное воздействие.

Информация, обработанная нейроном, представляется в виде выходящего вектора, который может иметь любое конечное число ответвлений. Выходящие векторы становятся входными векторами других искусственных нейронов. Когда несколько нейронов связываются, возникает искусственная нейронная сеть, отдельные элементы которой производят параллельную обработку информации и параллельные вычисления. У этих элементов есть локальная память, и они могут заниматься локальной обработкой информации.

В нейронной сети множество искусственных нейронов поделено на подмножества, которые называют слоями или плоскостями. Искусственные нейроны могут быть связаны как с нейронами своего слоя, так и с нейронами других слоев.

Информация в нейронной сети распределена в межнейронных связях. Исчезновение одной или нескольких связей не приводит к уничтожению всей информации в работающей системе, что делает возможным создание специальной распределенной сети, в которой уничтожение целых слоев не приведет к уничтожению всей сети. Таким образом, развитие нейрокомпьютерной технологии приведет к созданию мощной вычислительной системы, решающей сложные задачи управления и обработки информации.

В настоящее время уже существует около 40 различных моделей искусственных нейронных сетей, используемых как в исследовательских работах, так и на практике. Современная элементная база позволяет реализовать аппаратуру с быстродействием до 10 млрд. связей, просматриваемых в секунду.

Одна из возможных альтернатив современным компьютерам – создание так называемых оптических компьютеров, носителем информации в которых будет световой поток. Исследование оптических методов в вычислительной технике ведется по трем основным направлениям.

Первое направление основано на использовании аналоговых интерференционных оптических вычислений. Они способны решать отдельные специальные задачи, связанные с необходимостью быстрого выполнения интегральных преобразований.

Второе направление связано с использованием оптических соединений для передачи сигналов на различных ступенях иерархии элементов вычислительной техники, т.е. создание чисто оптических или гибридных (оптоэлектронных) соединений вместо обычных, менее надежных, электрических соединений. При этом в конструкции компьютера появляются новые элементы – оптоэлектронные преобразователи электрических сигналов в оптические и обратно.

Третье направление (самое перспективное) – это создание компьютера, полностью состоящего из оптических устройств обработки информации. Это направление интенсивно развивают с начала 80 – ых г.г. основные компании – производители компьютерного оборудования (Intel, IBM).

В основе работы компонентов оптического компьютера лежит явление оптической бистабильности. Оптическая бистабильность – это одно из проявлений взаимодействия света с веществом в нелинейных системах с обратной связью. При этом определенной интенсивности и поляризации падающего на вещество излучения соответствуют два (аналог 0 и 1 в полупроводниковых системах) возможных стационарных состояния световой волны. Предыдущее состояние вещества однозначно определяет, какое из двух состояний световой волны реализуется на выходе.

Уже созданы и оптимизированы отдельные составляющие оптических компьютеров – оптические процессоры, ячейки памяти, однако до полной сборки еще далеко. Основной проблемой является синхронизация работы отдельных элементов оптического компьютера в единой системе, поскольку уже существующие элементы характеризуются различными параметрами светового излучения (интенсивность, длина волны). Применение оптического излучения в качестве носителя информации имеет ряд потенциальных преимуществ по сравнению с электрическими сигналами:

— световые потоки, в отличие от электрических, могут пересекаться друг с другом;

— световые потоки могут быть локализованы в поперечном направлении до нанометровых размеров и передаваться по свободному пространству;

— скорость распространения светового сигнала выше скорости электрического;

— взаимодействие световых потоков с нелинейными средами распределено по всей среде, что дает новые степени свободы (по сравнению с электронными системами) в организации связи и создании параллельных архитектур.

Создание большего количества параллельных архитектур, по сравнению с полупроводниковыми компьютерами, является основным достоинством оптических компьютеров. Оно позволяет преодолеть ограничения по быстродействию и параллельной обработке информации. Развитие оптических технологий будет продолжаться, поскольку полученные результаты важны не только для создания оптических компьютеров, но также и для разработки оптических коммуникаций в сети ИНТЕРНЕТ.

Разработка новых компьютерных и информационных технологий позволит в скором будущем изменить основу информационной среды. Будущее компьютерных и информационных технологий тесно связано с глобальными сетями. Большую часть информации люди станут получать не по традиционным каналам связи – радио, телевидение, печать, – а через компьютерные сети. В будущем основными особенностями компьютеров будут речевой ввод и вывод информации, а также способность к самообучению. С развитием новых технологий появятся и новые сферы применения компьютерной техники.

Контрольные вопросы

Дата добавления: 2014-12-27