на каком чипе построен современный компьютер

На каком чипе построен современный компьютер

Авторизация

Сайты партнеры:

Для быстрого поиска по странице используйте комбинацию клавиш Ctrl+F и в появившемся окне напечатайте слово запроса (или первые буквы)

История развития вычислительной техники. Устройство компьютера

Компьютер часто называют?

Кто спроектировал и описал принципы работы Аналитической машины?

Чарльз Бэббидж

Полупроводниковый прибор управляющий ЭВМ называется:

Когда появился микропроцессор Intel 4004?

На каком чипе построен современный компьютер?

Что такое компьютер?

это машина для обработки аналогового сигнала

это механический аппарат, обрабатывающий логические высказывания

это машина для обработки цифровых данных

К какому периоду относят первое поколение ЭВМ?

Под чьим руководством был разработан супер быстрый CRAY?

Сеймур Крэй

Компьютеры какого поколения продают на полках магазинов?

Первое поколение ЭВМ и Второе поколение ЭВМ

Третье поколение ЭВМ

Четвертое поколение ЭВМ

Кто изобрел механическое устройство, складывающее числа?

Кто разработал первую ИС?

Первая ЭВМ в нашей стране называлась?

МЭСМ, БЭСМ, Стрела, Урал, М-20

Стретч, Атлас, CDC 6600

Под термином «поколение ЭВМ» понимают:

Все счётные машины

Все типы и модели ЭВМ, построенные на одних и тех же научных и технических принципах

Все типы и модели ЭВМ, созданные в одной и той же стране

Машины первого поколения ЭВМ были созданы на основе:

электронных ламп

Какая из ЭВМ была лучшей в мире ЭВМ второго поколения?

Кем были предположены классические принципы построения ЭВМ?

Беркс, Г. Голдстайн, Дж.Нейман

Н.Брусенцов, Т.Тиунова, С.Пупкова

Что относится к наиболее важным идеям классических принципов построения ЭВМ?

Высокая точность вычислений

Принцип иерархической организации памяти

Соединение триады в одно «длинное» двоичное число

ЭВМ состоит из нескольких блоков, какой к ним относится?

Арифметико-логическое устройство

Как называется устройство для хранения программ и данных?

Как называются устройства, преобразующие входные данные в форму, доступную компьютеру?

Устройства ввода

Когда была реализована троичная ЭВМ «Сетунь»?

Кто был руководителем проекта «Сетунь»?

Адрес ячейки памяти– это её…?

Какая ячейка стала основой байтовой памяти?

8-битная ячейка

Как принято называть организованную в произвольном порядке память?

Память с произвольным доступом

Что используют, чтобы преодолеть противоречие между объемом памяти и ее быстродействием?

Выполнение команд по алгоритму

Переход к «коротким» ячейкам

Несколько различных видов памяти, связанных друг с другом

Как называются устройства, способные решать разнообразные задачи одновременно и в произвольном порядке?

Универсальные устройства

Какой специальный регистр является важным элементом устройства управления в машине фоннеймановской архитектуры?

Счетчик адреса команд

Как расшифровывается ОЗУ?

Оперативное запоминающее устройство

Оперативная загрузка устройства

Оперативное звуковое устройство

Как называют общие принципы построения конкретного семейства компьютеров?

Архитектурой

Источник

Процессор, он же чипсет, он же чип, он же платформа, он же система на кристалле или на что обратить внимание при выборе

«Любая, достаточно развитая технология неотличима от магии»

Более 24 тыс. различных устройств, более тысячи различных производителей – огромная фрагментация — и это только на Android… Как в таком море вариантов выбрать то, что нужно именно вам?

На картинке выше – один прямоугольник соответствует одной модели смартфона, чем больше площадь, тем больше количество на сетях мобильных операторов в мире. Источник картинки: здесь.

Выбор смартфона стал затруднителен как никогда. Лет десять назад дизайн смартфонов имел куда большее значение, каждый новый девайс был уникален внешне – погуглите, посмотрите, например, как выглядели «мультимедийные компьютеры» Nokia N-series! (Например). Это были реальные произведения инженерного искусства. И в первую очередь, дизайн помогал определиться с выбором. Сейчас — другое дело: все смартфоны сенсорные, почти без кнопок, без движущихся частей, прямоугольные, с ходу не просто отличить.

Поражает воображение инженера сейчас другое. Небольшой параллелепипед в руке стал очевидно самым плотно укомплектованным собранием патентов. Еще в 2012 году «в области технологий изготовления смартфонов разным фирмам по всему миру принадлежит около 250 000 патентов. Трудно сказать, сколько из них может иметь отношение к одному отдельно взятому мобильному устройству, однако, в среднем, современный коммуникатор таит в себе около 110 000 патентов».

Очевидно, что используемых патентов будет становиться только больше. Области используемых патентов постоянно расширяются: это, в первую очередь, беспроводные технологии и компьютерные науки. Большая их часть – это алгоритмы, реализованные в чипсете. Современный чипсет смартфона – главный компонент, определяющий возможности устройства, его отличительные характеристики, те самые фишки, интересные дельты.

Процессор, мобильный процессор, система на кристалле (SoC), чип, чипсет, СБИС, платформа – это близкие термины, которые широко используются, не будем сейчас углубляться в отличия: кому что больше нравится, кто как привык говорить — пусть так и будет.

Главное, что хотелось бы автору подчеркнуть в этой статье, это то что, используемый чипсет – крайне важный фактор, на который имеет смысл обращать внимание при выборе вашего нового смартфона. Упоминаемые выше сотни тысяч патентов в первую очередь реализованы в нем.

Самые современные чипы – это, действительно, инженерное чудо. Задумайтесь: миллиард транзисторов в кремниевом квадратике размером, например, 14*14мм! Автор в своем детстве занимался в радиокружке и тогда примерно такого же размера был один транзистор – выглядел как маленькая пуговица с тремя ножками — такая вот миниатюризация за 30 лет. Сейчас при производстве флагманских чипсетов уже используется технология 10 нм, а это значит, что один транзистор тоньше человеческого волоса в 2500 раз.

Вычислительная система современного чипсета является гетерогенной, т.е. распределенной, неоднородной, разные типы задач распределены между несколькими специализированными процессорными подсистемами (CPU, GPU, ISP, DSP, DPU, VPU, NPU), модемом сотовой связи и интегрированной в чипсет памятью.

Каждая из составляющих чипсета заслуживает отдельного разговора. Например, от того, какой модем стоит в чипсете вашего смартфона, зависит по каким стандартам сотовой связи он может работать, какой функционал поддерживает. В качестве примера предлагаю посмотреть здесь. В этой статье чуть подробнее поговорим только о CPU, точнее только о часто обсуждаемой теме ядер, а затем перейдем собственно к рекомендациям по выбору чипсета.

Несколько слов о количестве ядер. Часто приходится слышать в салоне сотовой связи, что чем больше, тем лучше. Это конечно не так. Вот лишь несколько соображений:

— Для начала, говоря про ядра, мы должны понимать, что речь идет об одной из частей системы на кристалле – а именно, о центральном процессоре (CPU). CPU занимается общим управлением чипсета и приложениями от 3-х сторон.

— Закон Амдала никто не отменял. «Закон Амдала» (англ. Amdahl’s law, иногда также Закон Амдаля-Уэра) — иллюстрирует ограничение роста производительности вычислительной системы с увеличением количества вычислителей. Джин Амдал сформулировал закон в 1967 году, обнаружив простое по существу, но непреодолимое по содержанию ограничение на рост производительности при распараллеливании вычислений: «В случае, когда задача разделяется на несколько частей, суммарное время её выполнения на параллельной системе не может быть меньше времени выполнения самого длинного фрагмента».

— Пока в программах для смартфонов мало параллелизма. Главная специфика работы смартфона — это работа в режиме прерываний. В спящем режиме задействованы ядра с минимальным энергопотреблением.

— Больше ядер – больше энергопотребление, а это один из самых критичных параметров для смартфона.

— До недавнего времени во всех iPhone-ах было всего 2 ядра CPU, в iPad-е – 3 ядра CPU. Этого числа ядер было вполне достаточно и для премиального сегмента. Что уж говорить о среднем или бюджетном вариантах.

— Еще одна мысль – те вендоры, которые делают больше ядер, не имеют возможности разместить что-то другое т.к. физический размер чипсета имеет ограничения.

— Самые крутые на сегодня флагманские процессоры для смартфонов – октакоры, т.е. восьмиядерные CPU, — пока больше не нужно.

— Другая тема – это тактовая частота центрального процессора. Сейчас максимальная частота флагманов достигает 2.45 ГГц и нужна для непродолжительных высоких нагрузок (например, при обработке 4К30 видео, при передаче данных по сети LTE со скоростями до 1 Гбит/с) или для задач бенчмаркинга (требует отдельной статьи, поэтому опустим «для ясности»).

Итак, на какие чипы стоит обратить внимание? Ниже представлена сводная таблица. Процессоры компании Qualcomm есть во всех ценовых сегментах. Это однозначный лидер. Модемные чипы компании (т.е. без AP — процессора приложений) также используются и в iPhone-ах. По остальным производителям картина не однозначна, что-то удается лучше, над чем-то еще предстоит поработать.

Источник

Что такое квантовый компьютер? Разбор

Интересно, а какая сторона у монетки в тот момент, когда она в воздухе? Орел или решка, горит или не горит, открытое или закрытое, 1 или 0. Все это примеры двоичной системы, то есть системы, которая имеет всего два возможных состояния. Все современные процессоры в своем фундаменте основаны именно на этом!

При правильной организации транзисторов и логических схем можно сделать практически все! Или все-таки нет?

Современные процессоры это произведение технологического искусства, за которым стоят многие десятки, а то и сотни лет фундаментальных исследований. И это одни из самых высокотехнологичных устройств в истории человечества! Мы о них уже не раз рассказывали, вспомните хотя бы процесс их создания!

Процессоры постоянно развиваются, мощности растут, количество данных увеличивается, современные дата-центры ворочают данные сотнями петабайт (10 в 15 степени = 1 000 000 000 000 000 байт). Но что если я скажу что на самом деле все наши компьютеры совсем не всесильны!

Например, если мы говорим о BigData (больших данных) то обычным компьютерам могут потребоваться года, а то и тысячи лет для того, чтобы обработать данные, рассчитать нужный вариант и выдать результат.

И тут на сцену выходят квантовые компьютеры. Но что такое квантовые компьютеры на самом деле? Чем они отличаются от обычных? Действительно ли они такие мощные? Будет ли на них CS:GO идти в 100 тысяч ФПС?

Небольшая затравочка — мы вам расскажем, как любой из вас может уже сегодня попробовать воспользоваться квантовым компьютером!

Устраивайтесь поудобнее, наливайте чай, будет интересно.

Глава 1. Чем плохи обычные компьютеры?

Начнем с очень простого классического примера.

Представим, что у вас есть самый мощный суперкомпьютер в мире. Это компьютер Фугаку. Его производительность составляет 415 ПетаФлопс.

Давайте дадим ему следующую задачку: надо распределить три человека в две машины такси. Сколько у нас есть вариантов? Нетрудно понять что таких вариантов 8, то есть это 2*2*2 или 2 в третьей степени.

Как быстро наш суперкомпьютер справится с этой задачей? Мгновенно! Задачка-то элементарная.

А теперь давайте возьмем 25 человек и рассадим их по двум шикарным лимузинам, получим 2 в 25 степени или 33 554 432 варианта. Поверьте, это число тоже плевое дело для нашего суперкомпьютера.

А теперь 100 человек и 2 автобуса, сколько вариантов?

Считаем: 2 в 100 степени — это примерно 1.27 x 1030 или 1,267,650,600,228,229,401,496,703,205,376 вариантов.

Теперь нашему суперкомпьютеру на перебор всех вариантов понадобится примерно 4.6*10^+35 (4.6 на 10 в 35 степени) лет. А это уже очень и очень много. Такой расчет займет больше времени чем суммарная жизнь сотен вселенных.

Суммарная жизнь нашей вселенной: 14 миллиардов лет или 14 на 10 в 9 степени.

Даже если мы объединим все компьютеры в мире ради решения, казалось бы, такой простой задачки как рассадка 100 человек по 2 автобусам — мы получим решение, практически никогда!

И что же? Все? Выхода нет?

Есть, ведь квантовые компьютеры будут способны решить эту задачку за секунды!

И уж поверьте — использоваться они будут совсем не для рассадки 100 человек по 2 автобусам!

Глава 2. Сравнение. Биты и Кубиты

Давайте разберемся, в чем же принципиальная разница.

Мы знаем, что классический процессор состоит из транзисторов и они могут пропускать или не пропускать ток, то есть быть в состоянии 1 или 0 — это и есть БИТ информации. Кстати, рекомендую посмотреть наше видео о том как работают процессоры.

Вернемся к нашему примеру с двумя такси и тремя людьми. Каждый человек может быть либо в одной, либо в другой машине — 1 или 0.

Для решения процессору надо пройти через абсолютно все варианты один за одним и выбрать те, которые подходят под заданные условия.

В квантовых компьютерах используются тоже биты, только квантовые и они принципиально отличаются от обычных транзисторов.

Они так и называются Quantum Bits, или Кубиты.

Что же такое кубиты?

Кубиты — это специальные квантовые объекты, настолько маленькие, что уже подчиняются законам квантового мира. Их главное свойство — они способны находиться одновременно в 2 состояниях, то есть в особом состоянии — суперпозиции.

Фактически, это и есть принципиальное отличие кубитов от обычных битов, которые могут быть только 1 или 0.

Суперпозиция — это нечто потрясающее. Считайте что кубиты — это одновременно открытая и закрытая дверь, или горящая и не горящая лампочка….

В нашем случае они одновременно 1 и 0!

Но квантовая механика говорит нам, что квантовый объект, то есть кубит, находится в суперпозиции, пока ты его не измеришь. Помните монетку — это идеальный пример суперпозиции — пока она в воздухе она одновременно и орел, и решка, но как только я ее поймал — все: либо орел, либо решка! Состояние определилось.

Надо понять, что эти кубиты и их поведение выбираются совсем не случайно — эти квантовые системы очень строго определены и их поведение известно. Они подчиняются законам квантовой механики!

Квантовый компьютер внутри

Говоря о самом устройстве, если мы привыкли к полупроводникам и кремнию в обычных процессорах, то в случае квантовых компьютеров люди все еще ищут, какие именно квантовые объекты лучше всего использовать для того, чтобы они выступили кубитами. Сейчас вариантов очень много — это могут быть и электроны со своим спином или, например, фотоны и их поляризация. Вариантов множество.

И это далеко не единственная сложность, с которой столкнулись ученые! Дело в том, что квантовые кубиты довольно нестабильны и их надо держать в холодном месте, чтобы можно было контролировать.

И если вы думаете, что для этого будет достаточно водяного охлаждения вашего системника, отчасти вы правы, только если залить туда жидкий Гелий, температура которого ниже минус двухсот семидесяти градусов Цельсия! А для его получения используются вот такие вот здоровые бочки.

Фактически, квантовые компьютеры — это одни из самых холодных мест во вселенной!

Принцип работы квантового компьютера

Давайте вернемся к нашей задачке про трех людей и две машины и рассмотрим ее с точки зрения квантового компьютера:

Для решения подобной системы нам понадобится компьютер с 3 кубитами.

Помните, что классический компьютер должен был пройти все варианты один за одним? Так вот поскольку кубиты одновременно имеют состояния «1» и «0», то и пройти через все варианты он сможет, фактически одновременно!

Знаю, что прозвучит максимально странно, но представьте, что в данной ситуации наши три кубита создают 8 различных параллельных миров, в каждом из которых существует одно решение, а потом они все собираются в один! Реально «Мстители» какие-то!

Но что же получается? Он выдает все варианты сразу, а как получить правильный?

Для этого существуют специальные математические операторы, например оператор Грувера, который позволяет нам определять правильные результаты вычислений квантовых систем! Это специальная функция, которая среди всех возможных вариантов находит нужный нам.

Помните задачку про 100 человек в 2 автобуса, которую не смогли бы решить все современные компьютеры вместе взятые? Для квантового компьютера со 100 кубитами эта задачка все равно что семечку щелкнуть! То есть компьютер находится одновременно в 2 в 100 степени состояний, а именно:

1,267,650,600,228,229,401,496,703,205,376 — вот столько состояний одновременно! Столько параллельных миров!

Думаете, что всё это звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой? Да, вы правы. Есть куча нюансов и ограничений. Например, ошибка. Проблема в том, что кубиты, в отличие от обычных битов, не определены строго.

У них есть определенная вероятность нахождения в состоянии 1 или 0. Поэтому есть вероятность ошибки и чем больше кубитов в системе, тем больше суммарная вероятность, что система выдаст неправильный ответ. Поэтому зачастую надо провести несколько расчетов одной и той же задачи, чтобы получить верный ответ.

Ну то есть как верный? Он всегда будет содержать в себе минимальную возможность ошибки вследствие своей сложной квантовой природы, но ее можно сделать ничтожно малой, просто прогнав вычисления множество раз!

Квантовые компьютеры сегодня

Теперь перейдем к самому интересному — какое состояние сейчас у квантового компьютера? А то их пока как-то не наблюдается на полках магазинов!

На самом деле все, что я описал выше, это не такая уж и фантастика. Квантовые компьютеры уже среди нас и уже работают. Их разработкой занимаются GOOGLE, IBM, INTEL, MICROSOFT и другие компании поменьше. Кроме того в каждом большом институте есть исследовательские группы, которые занимаются разработкой и исследованием квантовых компьютеров.

Сундар Пичаи и Дэниэл Сэнк с квантовым компьютером Google. Октябрь 2019

В октябре прошлого года, в журнале Nature, Google выложила статью, которая шарахнула по всему миру огромными заголовками — КВАНТОВОЕ ПРЕВОСХОДСТВО!

В Google создали квантовый компьютер с 53 кубитами и смогли решить задачку, за 200 секунд, на решение которой у обычного компьютера ушло бы 10000 лет!

Конечно IBM было очень обидно и они начали говорить, что задача слишком специальная, и вообще не 10000 лет, а 2.5 дня, но факт остается фактом — квантовое превосходство было достигнуто в определенной степени!

Так что теперь вопрос считанных лет, когда квантовые компьютеры начнут использоваться повсеместно! IBM, например, только что анонсировали что в 2023 году создадут коммерческий квантовый компьютер с 1121 кубитами!

Чтобы вы понимали калькулятор Google даже не считает сколько будет 2 в 1121 степени, а просто говорит — бесконечность! И это совсем не предел.

Уже ведется разработка компьютеров на миллионы кубитов — именно они откроют истинный потенциал квантовых вычислений.

Более того, вы уже сейчас можете попробовать самостоятельно попробовать квантовые вычисления! IBM предлагает облачный доступ к самым современным квантовым компьютерам. Вы можете изучать, разрабатывать и запускать программы с помощью IBM Quantum Experience.

Но зачем вообще нужны квантовые компьютеры и где они будут применяться?

Естественно, не для распихивания людей по автобусам.

Задач множество. Главная — базы данных и поиск по ним, работа с BigData станет невероятно быстрой. Shazam, прокладывание маршрутов, нейронные сети, искусственный интеллект — все это получит невероятный толчок! Кроме того симуляции и моделирование квантовых систем! Зачем это надо — спросите вы?

Это очень важно, так как появится возможность строить модели взаимодействия сложных белковых соединений.

Это станет очень важным шагом для медицины, открывающим просто умопомрачительные просторы для создания будущих лекарств, понимания того как на нас влияют разные вирусы и так далее. Простор огромен!

Чтобы вы примерно понимали какая это сложная задачка, мы вернемся в примеру с монеткой. Представьте что вам надо заранее смоделировать что выпадет — орел или решка.

Надо учесть силу броска, плотность воздуха, температуру и кучу других факторов. Сложно? Ну не так уж!

А теперь представьте, что у вас не один человек, который кидает монетку, а миллион разных людей, в разных местах, по-разному кидают монетки. И вам надо рассчитать что выпадет у всех! Вот примерно настолько сложная эта модель о взаимодействии белков.

Кроме того, вы наверняка слышали о том, что квантовые компьютеры сделают наши пароли просто пшиком, который можно будет подобрать за секунды. Но это уже совсем другая тема…

Вывод

Какой вывод из всего этого мы можем сделать, квантовый компьютер — это принципиально новая система. Она отличается от обычных компьютеров в самом фундаменте, в физических основах на которых работает.

Их на самом деле даже нельзя сравнивать! Это все равно, что сравнивать обычные счеты и современные компьютеры!

И конечно есть большие сомнения, что вы когда-нибудь сможете прийти в магазин и купить свой маленький квантовый процессор. Но они вам и не нужны. Квантовые компьютеры для обычного пользователя станут как современные дата-центры, то есть нашими невидимыми помощниками, которые расположены далеко и которые просто делают нашу жизнь лучше или как минимум другой!

Источник

Современный вариант развития старых аналоговых компьютеров

Учёные и инженеры могут с выгодой использовать давно заброшенный подход к вычислениям

Этот аналоговый механический компьютер использовался для прогноза приливов. Он был известен, как «старый латунный мозг», или, более официально, «Машина предсказания приливов №2». Она служила Прибрежной и геологической службе США для подсчёта таблиц приливов начиная с 1912 года, и не уходила на пенсию вплоть до 1965, когда её заменили электронным компьютером.

Когда Нил Армстронг и Базз Олдрин опустились на Луну в 1969 году в рамках миссии Аполло-11, это, вероятно, было величайшим достижением в инженерной истории человечества [не считая, конечно, запуска первого спутника и первого человека в космос, первого выхода человека в открытый космос, а также создания автоматического космического корабля многоразового использования / прим. перев.]. Многие люди не отдают себе отчёта в том, что важным ингредиентом в успехе миссий Аполло и их предшественников были аналоговые и гибридные (аналогово-цифровые) компьютеры, которые НАСА использовала для симуляций, а в некоторых случаях, даже для управления полётами. Многие из живущих сегодня людей даже не слышали об аналоговых компьютерах, считая, что компьютеры, по определению, являются цифровыми устройствами.

Если аналоговые и гибридные компьютеры были такими ценными полстолетия назад, почему они исчезли почти бесследно? Это связано с ограничениями технологий 1970-х: по сути, их слишком сложно было разрабатывать, строить, управлять и поддерживать. Но аналоговые и гибридные аналого-цифровые компьютеры, построенные при помощи современных технологий, не имели бы таких недостатков, поэтому сейчас идут многочисленные исследования по аналоговым вычислениям в областях машинного обучения, машинного интеллекта и биомиметических схем.

В статье я сконцентрируюсь на другом применении аналоговых и гибридных компьютеров: эффективных научных вычислениях. Я считаю, что современные аналоговые компьютеры могут дополнить своих цифровых коллег в решении уравнений, относящихся к биологии, динамике жидкостей, предсказанию погоды, квантовой химии, физики плазмы и ко многим другим областям науки. И вот как эти необычные компьютеры могли бы это сделать.

Аналоговый компьютер — это физическая система, настроенная так, чтобы работать в соответствии с уравнениями, идентичными тем, что вы хотите решить. Вы назначаете начальные условия, соответствующие той системе, которую хотите исследовать, а потом позволяете переменным в аналоговом компьютере эволюционировать со временем. В результате у вас получается решение соответствующих уравнений.

Возьмём до нелепости простой пример: шланг с водой и ведро можно расценить, как аналоговый компьютер, производящий интегральные вычисления. Отрегулируйте объём текущей в шланге воды, чтобы соответствовать интегрируемой вами функции. Направьте поток в ведро. Решением задачи будет количество воды в ведре.

И хотя некоторые из аналоговых компьютеров реально использовали текущие жидкости, самые ранние из них были механическими устройствами, содержащими вращающиеся колёса и шестерёнки. В их число входит и дифференциальный анализатор Ванневара Буша 1931 года, созданный на принципах, рождённых ещё в XIX веке, в основном на базе работ Уильяма Томсона (ставшего впоследствии лордом Кельвином) и его брата Джеймса, разрабатывавшего механические аналоговые компьютеры для расчёта приливов. Аналоговые компьютеры этого типа ещё долго использовались для таких задач, как управление пушками на линкорах. К 1940-м для этого начали применяться и электронные аналоговые компьютеры, хотя параллельно механические компьютеры продолжали оставаться в строю. И не кто иной, как Клод Шеннон, отец формальной информационной теории, опубликовал в 1941 году плодотворное теоретическое исследование аналоговых вычислений.

Примерно с тех времён началась обширная разработка аналоговых компьютеров в США, СССР, Германии, Британии, Японии и т.д. Их выпускали многие производители, например, Electronic Associates Inc., Applied Dynamics, RCA, Solartron, Telefunken и Boeing. Изначально они использовались в разработке снарядов и самолётов, а также в полётных симуляторах. Естественно, основным клиентом была НАСА. Но их применение вскоре распространилось и на другие области, включая управление ядерным реактором.

Этот электронный аналоговый компьютер PACE 16-31R, изготовленный Electronic Associates Inc., был установлен в лаборатории реактивного полёта Льюиса в НАСА (сейчас это Исследовательский центр им. Гленна) в Кливленде в середине 1950-х. Такие аналоговые компьютеры использовались, кроме прочего, для таких комических программ НАСА, как Меркурий, Джемини, Аполло.

Изначально в электронных аналоговых компьютерах были сотни или тысячи электронных ламп, которые позднее заменили транзисторами. Сначала их программировали путём ручной установки контактов между различными компонентами на специальной панели. Это были сложные и причудливые машины, для запуска им требовался специально обученный персонал — всё это сыграло роль в их кончине.

Ещё одним фактором послужило то, что к 1960-м цифровые компьютеры развивались семимильными шагами благодаря многим их преимуществам: простому программированию, алгоритмической работе, простоте хранения, высокой точности, возможности обрабатывать задачи любого объёма при наличии времени. Быстродействие цифровых компьютеров быстро увеличилось за то десятилетие, а также за следующее, когда была разработана технология МОП (металл-оксид-полупроводник) для интегральных схем, позволившая размещать на одном чипе большое количество транзисторов, работающих цифровыми переключателями.

Изготовители аналоговых компьютеров вскоре включили цифровые схемы в свои системы, что породило гибридные компьютеры. Но было уже поздно: аналоговую часть этих машин нельзя было интегрировать на крупных масштабах, используя технологии разработки и производства того времени. Последний крупный гибридный компьютер сделали в 1970-х. Мир перешёл на цифровые компьютеры и больше не оглядывался.

Сегодня технология аналоговых МОП чрезвычайно продвинулась: её можно найти в приёмных и передающих схемах смартфонов, в сложных биомедицинских устройствах, во всяческой потребительской электронике, и во множестве умных устройств, из которых состоит интернет вещей. Аналоговые и гибридные компьютеры, построенные с использованием такой продвинутой современной технологии, могли бы очень сильно отличаться от существовавших полстолетия назад.

Но к чему вообще рассматривать аналоговую электронику в применении к вычислениям? Дело в том, что обычные цифровые компьютеры, пусть и мощные, могут уже подбираться к своему пределу. Каждое переключение цифровой схемы потребляет энергию. Миллиарды транзисторов на чипе, переключающиеся на гигагерцовых скоростях, вырабатывают огромное количество тепла, которое необходимо как-то удалять, пока оно не привело к критичной температуре. На YouTube легко находятся видео с демонстрацией того, как пожарить яйцо на некоторых современных цифровых компьютерных чипах.

Энергоэффективность особенно важна для научных вычислений. В цифровом компьютере течение времени необходимо аппроксимировать при помощи последовательности из дискретных шагов. При решении определённых сложных дифференциальных уравнений требуется использовать особо малые шаги, чтобы гарантировать получение решения в результате работы алгоритма. Это значит, что для этого требуется огромное количество вычислений, отнимающих много времени и потребляющих много энергии.

Около 15 лет назад я задумался: сможет ли аналоговый компьютер, разработанный при помощи современных технологий, предложить что-то ценное? Чтобы ответить на этот вопрос, Гленн Кован [Glenn Cowan] — тогда аспирант, которым я руководил в Британской Колумбии, а сейчас — профессор в Университете Конкордии в Монреале — разработал и создал аналоговый компьютер на одном чипе. Он содержал аналоговые интеграторы, умножители, генераторы функций и другие блоки, скомпонованные в стиле программируемой пользователем вентильной матрицы. Различные блоки были соединены морем проводов, которые можно было настраивать так, чтобы они создавали контакты после изготовления чипа.

Многие научные задачи требует решения систем из связанных дифференциальных уравнений. Для простоты рассмотрим два уравнения с двумя переменными x₁ и x₂. Аналоговый компьютер находит x₁ и x₂, используя схему, в которой ток, идущий по двум проводам, подчиняется тем же самым уравнениям. При использовании подходящего контура токи в двух проводах будут представлять решение изначальных уравнений.

Для этого нужны аналоговые интеграторы, блоки разветвлений, источники постоянного тока (суммирование токов требует простого объединения проводов). Для решения нелинейных дифференциальных уравнений аналоговый компьютер на чипе использует схемы непрерывного времени для формирования блоков, способных создавать произвольные функции (розовый)

Получается, что аналоговый компьютер общего назначения можно создать на основе программируемой пользователем вентильной матрицы, содержащей множество аналоговых элементов, работающих под цифровым управлением. Каждая горизонтальная и вертикальная серая полоска обозначает несколько проводов. Когда требуется точность повыше, результаты работы аналогового компьютера можно скормить цифровому для уточнения.

Цифровое программирование позволило объединить вход заданного аналогового блока с выходом другого, и создать систему, управляемую уравнением, которое нужно решить. Таймер не использовался: напряжение и токи развивались непрерывно, а не дискретными шагами. Такой компьютер мог решать сложные дифференциальные уравнения с одним независимым переменным с точностью порядка нескольких процентов.

Для некоторых приложений такой ограниченной точности бывает достаточно. В случаях, когда такой результат слишком груб, его можно скормить цифровому компьютеру для уточнения. Поскольку цифровой компьютер начинает с очень хорошей догадки, итогового результата можно достичь за время в 10 раз меньшее, что во столько же раз уменьшает и энергопотребление.

Недавно в Британской Колумбии двое студентов, Нинг Гуо [Ning Guo] и Йипен Хуанг [Yipeng Huang], Мингу Сеок [Mingoo Seok], Симха Сетумадхаван [Simha Sethumadhavan] и я создали аналоговый компьютер на одном чипе второго поколения. Как и в случае с ранними аналоговыми компьютерами, все блоки нашего устройства работали одновременно, и обрабатывали сигналы таким образом, который потребовал бы от цифрового компьютера параллельной архитектуры. Теперь у нас есть более крупные чипы, состоящие из нескольких копий нашего дизайна второго поколения, способные решать более крупные задачи.

Новая схема нашего аналогового компьютера боле эффективна в потреблении энергии и легче спаривается с цифровыми компьютерами. Такому гибриду доступны преимущества обоих миров: аналогового для примерных вычислений с высокой скоростью и малым энергопотреблением, и цифрового для программирования, хранения и высокоточных вычислений.

Наш последний чип содержит множество контуров, использованных в прошлом для аналоговых вычислений: например, интеграторы и мультипликаторы. Ключевым компонентом нашей новой схемы является новый контур, способный непрерывно вычислять произвольные математические функции. И вот, почему это важно.

Цифровые компьютеры работают с сигналами, принимающими всего два вида уровней напряжения, представляющих значения 0 или 1. Конечно, при переходе между этими двумя состояниями сигнал должен принимать и промежуточные значения. Типичная цифровая схема обрабатывает сигналы периодически, после того, как напряжения стабилизировались на уровнях, чётко представляющих 0 или 1. Эти схемы работают при помощи системного таймера с периодом, достаточным для того, чтобы напряжение переключилось из одного стабильного состояния в другое до того, как начнётся следующий раунд обработки. В результате такая схема выдаёт последовательность двоичных значений, по одному за каждый момент времени.

Наш генератор функций вместо этого работает с разработанным нами подходом, который мы назвали цифровой процесс непрерывного времени. В нём появляются бестаймерные двоичные сигналы, которые могут менять значение в любой момент, а не по чётко определённым часам. Мы построили конвертеры из аналога в цифру и из цифры в аналог, а также цифровую память, способные обрабатывать такие цифровые сигналы непрерывного времени.

Мы можем скормить аналоговый сигнал в такой конвертер из аналога в цифру, и он переведёт его в двоичное число. Это число можно использовать для поиска хранящегося в памяти значения. Выходное значение затем скармливается в преобразователь из цифры в аналог. Комбинация таких схем непрерывного времени даёт генератор функций с аналоговыми входом и выходом.

Автор с коллегами использовали современные технологии производства для упаковки мощного аналогового компьютера в небольшой корпус

Мы использовали наш компьютер для решения разных сложных дифференциальных уравнений с точностью до нескольких процентов. Это нельзя сравнить с обычным цифровым компьютером. Но точность — это ещё не всё. Во многих случаях примерных значений достаточно для работы. Примерное вычисление — намеренное ограничение точности вычислений — иногда используется и в цифровых компьютерах, к примеру, в таких областях, как машинное обучение, компьютерное зрение, биоинформатика и обработка больших данных. Это имеет смысл, когда, как это часто бывает, сами входные данные имеют погрешности.

Поскольку ядро нашего компьютера аналоговое, при необходимости он может напрямую соединяться с датчиками и силовыми приводами. Высокая скорость позволяет ему взаимодействовать с пользователем в реальном времени в вычислительных задачах, которые в обычном режиме были бы чрезвычайно медленными.

Конечно, у нашего подхода к вычислениям есть недостатки. Одна из проблем состоит в том, что особенно сложные задачи требуют множества аналоговых вычислительных блоков, из-за чего чип получается крупным и дорогим.

Один из способов решения такой проблемы — делить вычислительную задачу на мелкие подзадачи, каждая из которых будет решаться аналоговым компьютером, работающим под управлением цифрового. Такие вычисления уже не будут полностью параллельными, но, по крайней мере, они будут возможными. Исследователи изучали такой подход несколько десятилетий назад, когда гибридные компьютеры ещё были в моде. Они не ушли далеко, поскольку этот вид компьютеров был заброшен. Так что эта технология требует дальнейшей разработки.

Другая проблема состоит в том, что сложно настроить произвольные соединения между удалёнными блоками схемы на большом аналоговом чипе. Сеть контактов может приобрести непомерно большой размер и сложность. Однако некоторые научные задачи потребуют такого рода соединений, чтобы их можно было решать на аналоговом компьютере.

Это ограничение могут помочь обойти трёхмерные технологии производства. Но пока аналоговое ядро нашего гибридного дизайна лучше всего подходит для тех случаев, где требуется локальная связность — к примеру, для симуляции набора молекул, взаимодействующих только с молекулами, находящимися недалеко от них.

Ещё одна проблема — сложность в реализации функций многих параметров и связанная с ней проблема малой эффективности обработки дифференциальных уравнений в частных производных. В 1970-х велась разработка нескольких технологий для решения подобных уравнений на гибридных компьютерах, и мы планируем начать с того места, на котором закончились более ранние разработки.

Также у аналога есть недостатки с увеличением точности. Точность цифровой схемы можно увеличить, просто добавляя биты. Увеличение точности аналогового компьютера требует использования гораздо большей площади чипа. Именно поэтому мы концентрировались на приложениях с низкой точностью.

Я упомянул, что аналоговые вычисления могут ускорять подсчёты и экономить энергию, и хочу добавить подробностей. Аналоговая обработка на компьютере того типа, что сделали мы с коллегами, обычно занимает одну миллисекунду. Решение дифференциальных уравнений с одной производной требуют меньше 0,1 мкДж энергии. Такой чип при обычной технологии производства (65 нм CMOS) займёт область размером в квадратный миллиметр. Уравнения с двумя производными отнимают в два раза больше энергии и площади чипа, и так далее; время же на их решение остаётся неизменным.

Для некоторых критических областей применения с неограниченным бюджетом можно даже рассмотреть интеграцию масштаба подложки — всю кремниевую подложку целиком можно использовать, как один гигантский чип. Подложка в 300 мм позволит разместить на чипе более 100 000 интеграторов, что позволит симулировать систему из 100 000 спаренных нелинейных динамических уравнений первого порядка, или 50 000 второго порядка, и так далее. Это может оказаться полезным для симуляции динамики большого массива молекул. Время решения всё равно будет исчисляться миллисекундами, а рассеивание энергии — десятками ватт.

Только эксперименты могут подтвердить, что компьютеры такого типа будут реально полезными, и что накопление аналоговых ошибок не помешает им работать. Но если они заработают, результаты превзойдут всё, на что способны современные цифровые компьютеры. Для них некоторые из сложных задач такого порядка требуют огромные количества энергии или времени на решение, способного растянуться на дни или даже недели.

Конечно, для того, чтобы найти ответы на эти и другие вопросы, потребуется провести ещё много исследований: как распределять задачи между аналоговой и цифровой частью, как разбивать большие задачи на мелкие, как комбинировать итоговые решения.

В поисках этих ответов мы и другие исследователи, занявшиеся аналоговыми компьютерами, можем получить большое преимущество, воспользовавшись работой очень умных инженеров и математиков, проведённой полстолетия назад. Нам не нужно пытаться заново изобрести колесо. Мы должны использовать полученные ранее результаты как трамплин, и продвигаться гораздо дальше. По крайней мере, мы надеемся на это, и если не попробуем, то никогда не узнаем ответ.

Янис Цивидис — профессор электротехники в Колумбийском университете

Источник