凯发·k8(国际) - 官方网站·一触即发：摩尔定律放缓计算机进步将越来越依赖人类的创造力

本文摘要：近日有外媒刊文称之为，由于硅半导体的发展无穷大物理无限大，芯片性能的提高更加艰难，于是一些计算出来科学家开始研究如何依赖新的算法和电路设计让现有芯片的性能几乎发挥出来。

近日有外媒刊文称之为，由于硅半导体的发展无穷大物理无限大，芯片性能的提高更加艰难，于是一些计算出来科学家开始研究如何依赖新的算法和电路设计让现有芯片的性能几乎发挥出来。　　以下为文章全文：　　阿里法尔哈迪（AliFarhadi）手心里拿着一部价值5美元的树莓为首电脑，他的研究团队刚往这部微型电脑植入了一项强劲的程序，使其可以辨识上万种物体。为此，他兴奋不已。

　　法尔哈迪博士是艾伦人工智能研究所（theAllenInstituteforArtificialIntelligence）的计算机科学家。他将这个程序称作指尖上的人工智能。

该实验程序可以大大降低人工智能的成本，并提升隐私，因为你不必须通过互联网分享信息。　　对于微电子工业，该AI系统具备更加最重要的象征意义。它更进一步相似了硅半导体的物理无限大：跟竞争产品比起，它只用于了1/32的内存，运营速度却慢了57倍。　　对替代计算方法的研究显得更加迫切。

几十年来，计算机研发人员每两年就能取得更加低廉和更加较慢的芯片。随着晶体管尺寸大大增大，计算机以加速度显得更为强劲和更为低廉这就是知名的摩尔定律。　　两年前，由于生产成本剧增，且生产技术提高更加无以，晶体管的成本仍然较慢上升。

芯片厂商商仍然需要最少是继续精彩地生产出更低廉、更加较慢的芯片。　　然而，如果说硅有无限大，但是人类的聪明才智没无限大。利用更佳的算法和新型硬件电路，科学家可以看之后设计出有性能更加强劲、成本更加较低的计算机。

　　佐治亚理工学院的电气工程师托马斯孔特（ThomasM.Conte）说道：这是一个有意思的旅程。2020-03-30 ，你转入一个缝缝补补的世界，你要为一个特定的问题寻找一个更佳的解决方案。我们将来就使用这种方法前进研究。　　今年夏天，英特尔并购了NervanaSystems公司。

这是一家专门为AI程序设计更加高效硬件的小型制造商。　　本月初，美国阿贡国家实验室（ArgonneNationalLaboratory，全称ANL）、莱斯大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的研究人员公开发表了一份研究论文，阐述了他们针对英特尔芯片研发的编程技术如何做以较低得多的能耗已完成某种程度的工作。　　这些超级计算机设计师称之为，这项新方法意义十分根本性。

超级计算机正在从petaflop（1千万亿次浮点计算出来/秒）时代转入exaflop（1百亿亿次浮点计算出来/秒）时代，解决问题高能耗问题沦为科学家们面临的最艰难挑战。　　我们必须更加强劲的超级计算机，是因为它们需要解决问题一些基本的科学问题，比如预测气候变化将给人类带给的哪些危害。

　　由于摩尔定律上升，百亿亿次级计算机的问世再三阻碍。人们原本预计它将在2018年问世，但现在人们又将其问世的时间延期到了2023年。

　　阿贡实验室的论文认为，未来的exaflop超级计算机性能将提高1000倍，能耗也减少1000倍。为了增加这些能耗，研究人员重开了英特尔芯片中负责管理数学精度的一半电路，然后将省下来的电量用作提高计算结果的质量。　　莱斯大学计算机科学家克里希纳帕勒姆（KrishnaV.Palem）说道：数学精度就像一个旋钮。

问题是你用节省下来的电量做到什么。　　研究人员正在尝试像汽车换档那样用于微处理器的有所不同模式，根据有所不同的问题，自动往返转换处理器的精度。

　　经验丰富的超级计算机设计师马克史尼亚（MarcSnir）说道：我们要细心研究如何节省能量，还有很多工作要做到。史尼亚同时是伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校分校的计算机科学家。　　阿贡实验室的研究人员正在探寻由帕勒姆博士明确提出的点子。帕勒姆在2003年首次明确提出了他称作做到不准确计算出来的点子。

他建议折中精确度，以交换条件计算出来效率的大幅提高。　　最初，他尝试利用由于生产缺失造成部分晶体管无法工作的芯片来证明他的不准确的点子。　　最近，他又改向利用他的点子让处理器显得更为节约能源。　　帕勒姆博士说道，该小组计划将阿贡实验室的研究用作更加有效地运营与气候变化涉及的数学模型。

　　他最近与莱斯大学和釜山国立大学的研究室同事一起，展出了如何运用这个不精确性解决问题室内定位的难题，因为GPS一般来说无法在建筑物内运作。莱斯大学的研究人员使用了一种称作散列函数的技术。散列函数用于较小的数值回应大量数据，如数字照片。他们依赖这种图像来确认方位。

　　艾伦研究所的研究人员用于神经网络来辨识物体，而莱斯大学科学家将智能手机摄像头捕捉的周围场景与手机本身存储的图像库展开给定。该方法将所有照片的数据展开传输，然后在非常简单的手执计算机上计算出来方位。在一般来说情况下，这必须先ping互联网上的整个数据网络。　　跟艾伦研究所的研究人员一样，莱斯大学的科学家指出，他们的算法能效低，可以维护隐私，因为它不必须通过互联网发送数据。

而且，他们在最近的一篇文章中称之为，他们需要在现有方法的基础上，将能源和计算成本减少到500分之一。　　这些科学家回应，随着计算出来工程发展的减慢，计算机的变革将更加倚赖人类的创造力。　　在上个月的斯坦福大学演说中，电气工程师艾伦朱（AlanHuang）展出了如何通过将互联网链接重新配置成甜甜圈的形状而不是现在用于的二维网格将互联网延后增加一半，大大减缓数字视频的传输速度，同时增加传输数据所需的计算机设备数量。　　你不必须量子计算机就能做这一点。

他说道，所指的是超级计算机的概念。你只必须中用高中数学。

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