1965年、インテルの共同創業者 ゴードン・ムーア を発行しました 非常に先見の明のある紙 これは、計算能力が約 2 年ごとに 2 倍になると予測していました。半世紀の間、この倍増のプロセスは非常に一貫していることが証明されており、今日では一般に次のように知られています。 ムーアの法則 デジタル革命を牽引してきました。
実際、私たちはテクノロジーがより強力で安価になるという考えに慣れてしまったため、立ち止まって、それがどれほど前例のないことであるかを考えることはほとんどありません。確かに、馬や p -- p、あるいは蒸気機関、自動車、飛行機でさえも、効率が継続的に 2 倍になるとは予想していませんでした。
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それにもかかわらず、現代の組織は、人々がその意味をほとんど考えないほど、継続的な改善に依存するようになりました。 ムーアの法則が終わろうとしている 、それは問題になります。今後数十年で、私たちはムーアの法則の確実性なしに生き、世界で活動することを学ばなければならないでしょう。 イノベーションの新時代 それは大きく異なります。
フォン・ノイマンのボトルネック
ムーアの法則の力と一貫性のために、私たちは技術の進歩をプロセッサーの速度と関連付けるようになりました。しかし、それはパフォーマンスの 1 つの側面に過ぎず、マシンを単に高速化するだけでなく、より低コストでより多くのことを実行できるようにするためにできることはたくさんあります。
これの主な例は、 ノイマンのボトルネックから 、コンピュータがプログラムとデータをある場所に保存し、別の場所で計算を行う方法を担当する数学の天才にちなんで名付けられました。 1940 年代にこのアイデアが浮かび上がったとき、それは大きなブレークスルーでしたが、今日ではやや問題になりつつあります。
問題は、ムーアの法則により、私たちのチップは非常に高速に動作するため、情報がチップ間を行き来するのに要する時間 (光の速さは劣らず) で、貴重なコンピューティング時間を多く失うことです。皮肉なことに、チップ速度が向上し続けるにつれて、問題は悪化するだけです。
解決策は概念的には単純ですが、実際にはとらえどころのないものです。現在のチップを作成するために単一のシリコン ウエハーにトランジスタを集積したのと同じように、さまざまなチップを と呼ばれる方法で統合できます。 3Dスタッキング .この作業を行うことができれば、さらに数世代にわたってパフォーマンスを向上させることができます。
最適化されたコンピューティング
今日、私たちはさまざまなタスクにコンピュータを使用しています。ドキュメントの作成、ビデオの視聴、分析の準備、ゲームのプレイなど、すべて同じチップ アーキテクチャを使用して同じデバイスで他の多くのことを行います。これが可能なのは、コンピューターが使用するチップが汎用技術として設計されているためです。
これにより、コンピューターは便利で便利になりますが、計算負荷の高いタスクには非常に非効率的です。などの技術が古くからありました。 ASIC そして FPGA、 より具体的なタスク向けに設計されており、最近では GPUの グラフィックスや人工知能機能で人気が高まっています。
人工知能が台頭する中、一部の企業は、 グーグルやマイクロソフトなど 独自の深層学習ツールを実行するために特別に設計されたチップの設計を開始しました。これによりパフォーマンスは大幅に向上しますが、経済性を機能させるには多くのチップを作成する必要があるため、ほとんどの企業にとってこれは手の届かないところです。
真実は、これらの戦略はすべて単なる一時停止に過ぎないということです。それらは、今後 10 年かそこらで私たちが進歩し続けるのに役立ちますが、ムーアの法則が終わると、真の課題は、コンピューティングに関する根本的に新しいアイデアを思いつくことです。
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まったく新しいアーキテクチャ
過去半世紀にわたって、ムーアの法則はコンピューティングと同義語になりましたが、最初のマイクロチップが発明されるずっと前に、私たちは計算機を作りました。 20 世紀初頭、IBM は最初に電気機械式タブレータを開発し、1950 年代後半に集積回路が発明される前に、真空管とトランジスタを開発しました。
現在、次の 5 年以内に商品化される 2 つの新しいアーキテクチャが登場しています。最初は 量子コンピュータ は、現在のテクノロジーよりも数百万倍ではないにしても、数千倍強力になる可能性があります。 IBM と Google はどちらも実用的なプロトタイプを構築しており、Intel、Microsoft などは積極的な開発プログラムを持っています。
2番目の主要なアプローチは、 ニューロモルフィックコンピューティング 、または人間の脳の設計に基づくチップ。これらは、従来のチップでは困難なパターン認識タスクに優れています。また、現在のテクノロジーよりも何千倍も効率的であり、わずか数百の「ニューロン」を備えた単一の小さなコアから数百万の巨大なアレイまで拡張可能です。
しかし、これらのアーキテクチャにはどちらにも欠点があります。量子コンピューターは絶対零度近くまで冷却する必要があるため、使用が制限されます。どちらも、従来のコンピュータとは大きく異なるロジックを必要とし、新しいプログラミング言語を必要とします。移行はシームレスではありません。
イノベーションの新時代
過去 20 年から 30 年の間、特にデジタル空間におけるイノベーションはかなり単純なものでした。テクノロジーに頼って予測可能なペースで改善することができたので、今後数年間で何が可能になるかを高い確実性で予測することができました。
これにより、ほとんどのイノベーションの取り組みはアプリケーションに集中し、エンド ユーザーに重点が置かれるようになりました。経験を設計し、テストし、適応し、迅速に反復できるスタートアップは、はるかに多くのリソースと高度な技術を備えた大企業を上回る可能性があります。これにより、アジリティが競争上の決定的な属性になりました。
シャンテ・ムーアの価値はいくらですか
今後数年間で、振り子は、アプリケーションからそれを可能にする基本的なテクノロジーに戻る可能性があります。信頼できる古いパラダイムに頼ることができるのではなく、私たちは主に未知の領域で活動することになります。多くの点で、私たちは最初からやり直すことになり、イノベーションは 1950 年代や 1960 年代のように見えます。
コンピューティングは、理論上の限界に達した 1 つの分野にすぎません。私たちも必要です 次世代バッテリー 私たちのデバイス、電気自動車、グリッドに電力を供給します。同時に、次のような新しいテクノロジーも ゲノミクス、ナノテクノロジー、ロボット工学 アセンダントになりつつあり、 科学的方法が問われている .
したがって、私たちは今、イノベーションの新しい時代に突入しており、最も効果的に競争する組織は、破壊する能力を備えた組織ではなく、進んで破壊することを望んでいる組織です。 壮大な課題に取り組む そして新たな地平を探る。
