Recesión mundial por el fin de la Ley de Moore - página 10

 
Vladimir:
El uso de la luz para transmitir información no es nuevo, se utiliza en los cables. Utilizarla en un chip es bastante novedoso, pero demasiado inconveniente porque hay que modular la información digital a la luz, añadir fotodiodos y LEDs, y la propia fibra es mucho más gruesa que una conexión metálica. No hay ventajas particulares. Los transistores fotónicos y la memoria aún no existen, según tengo entendido. Aunque hay ideas de utilizar fotones como qubits en un ordenador cuántico.
Esto tampoco es nuevo, la optrónica del siglo pasado. En los años 80 se utilizaban como interruptores, micro montajes. Los diodos son estructuralmente más simples que los transistores, por capa. Sólo hay que invertir más en el desarrollo. Aunque no veas el futuro.
 
Vladimir:

...

Así, a partir de 2021-2022, los ordenadores y teléfonos móviles dejarán de aumentar el rendimiento de sus procesadores. No tendrá sentido que la gente compre un nuevo ordenador, iPad o selfphone si su procesador tiene la misma potencia que la antigua generación de estos dispositivos. La venta de nuevos dispositivos caerá. Dado que estos dispositivos afectan a muchas industrias, los expertos predicen una recesión mundial. Es probable que el mercado empiece a reaccionar ante el fin de la Ley de Moore antes de 2020.

No puedes ver el bosque por los árboles. Las CPUs son ahora lo suficientemente potentes como para realizar todas las tareas cotidianas. Incluso ahora, los usuarios no exigen un mayor rendimiento de la CPU. Prefieren los teléfonos inteligentes y las tabletas menos potentes a los voluminosos pero potentes ordenadores de sobremesa.
 
Vladimir:

¿Es más fácil escribir un programa para los núcleos paralelos de la CPU que para la GPU? El problema es el mismo: el programador tiene que devanarse los sesos y decidir qué partes de un programa pueden paralelizarse, escribir un código especial de paralelización, etc. La mayoría de los programadores no sufren y escriben programas de un solo núcleo sin vueltas. ¿Cuál es el problema en este caso: la falta de núcleos o los programas que utilizan varios núcleos? Creo que es esto último. Incluso si te doy una CPU con 3000 núcleos seguirás escribiendo programas de un solo núcleo ya que no hay diferencia en la dificultad de escribir programas para 3000 núcleos y para 4 núcleos. Lo que se necesita es un nuevo compilador que pueda detectar automáticamente los trozos de código que pueden ser paralelos. Pero, de nuevo, el progreso en la creación de un compilador de este tipo no depende del hardware, sino de la voluntad de los programadores de escribir dicho compilador. A lo largo de este hilo estoy afirmando que la posibilidad de crear nuevo hardware después de 2020 está disminuyendo debido a los avances en la tecnología de semiconductores y la reducción del tamaño y el consumo de energía de los transistores. Los nuevos materiales y transistores siguen en el horizonte. Intel intentó crear la generación de procesadores Knight Hill con tecnología de 10nm en 2016 y pospuso esa generación hasta finales de 2017. También Samsung tiene problemas con su tecnología de 10nm para sus procesadores de aplicaciones. Ya con un tamaño de 10nm, los transistores sólo ofrecen una pequeña reducción de tamaño y potencia en comparación con los 14nm. La disipación del calor se convierte en un gran problema. Es necesario un salto tecnológico. Uno de los indicadores de la tecnología es el precio por transistor. Por tanto, ese precio estaba bajando antes de los 28nm, y después empezó a subir exponencialmente. Muchas empresas se detuvieron en los 28nm por el precio. Así que el avance hacia la tecnología de 10nm y luego de 7nm y los últimos 5nm irá acompañado no sólo de problemas de calor sino también de un alto precio.

Hay una serie de tareas que son fundamentalmente imposibles de paralelizar. El paralelismo no es un remedio.
 
Por alguna razón nadie ha mencionado los problemas NP-completos. Pues bien, hay muchos problemas de este tipo, y para ninguno de ellos existe una forma eficaz de resolverlos. Cualquier aumento de 10x, 100x, 1000x en el rendimiento del ordenador es inútil para encontrar soluciones efectivas a estos problemas. Este es uno de los problemas fundamentales de las matemáticas, pero no de la ingeniería de los cristales de silicio. Desde este punto de vista, el tema propuesto parece no tener ningún sentido y el problema se ha sacado de la manga.
 
Vasiliy Sokolov:
Por alguna razón nadie ha mencionado los problemas NP-completos.
Patamusta
Алгоритм Гровера — Википедия
  • ru.wikipedia.org
Алгоритм Гровера (англ.  , GSA) — квантовый алгоритм решения задачи перебора, то есть нахождения решения уравнения Предполагается, что функция задана в виде чёрного ящика, или оракула, то есть в ходе решения мы можем только задавать оракулу вопрос типа: «чему равна на данном », и после получения ответа использовать его в дальнейших вычислениях...
 
Vasiliy Sokolov:
Por alguna razón nadie ha mencionado los problemas NP-completos. Pues bien, hay muchos problemas de este tipo, y para ninguno de ellos existe una forma eficaz de resolverlos. Cualquier aumento de 10x, 100x, 1000x en el rendimiento del ordenador es inútil para encontrar soluciones efectivas a estos problemas. Este es uno de los problemas fundamentales de las matemáticas, pero no de la ingeniería de los cristales de silicio. Desde este punto de vista, el tema propuesto en general parece carecer de sentido y el problema se ha sacado de la manga.
A medida que aumenta la potencia de cálculo, se anula la complejidad de los problemas, ya que es posible utilizar una IA capaz de autocomplejarse tanto como se desee. Así, todos los problemas que tengan solución se resolverán no aumentando la potencia de cálculo, sino aumentando las capacidades del solucionador (IA). Se trata de una especie de transición cualitativa de lo tangible a lo informativo (intangible). Los ordenadores cuánticos serán un desarrollo sin salida (aparentemente) de ese mismo, material, a una nueva transición cualitativa a la emergencia de un Resolver autocomplejo.
 
Vasiliy Sokolov:
Por alguna razón nadie mencionó las tareas NP-completas. Pues bien, hay muchos problemas de este tipo, y para ninguno de ellos existe una forma eficaz de resolverlos. Cualquier aumento de 10x, 100x, 1000x en el rendimiento del ordenador es inútil para encontrar soluciones efectivas a estos problemas. Este es uno de los problemas fundamentales de las matemáticas, pero no de la ingeniería de los cristales de silicio. Desde este punto de vista, el tema propuesto parece no tener ningún sentido y el problema se ha sacado de la manga.

No necesitas el rendimiento del sudoku.

¿Qué ocurre realmente si la productividad de una instancia de hierro no aumenta? ¿Y cuál es el porcentaje de dispositivos en el PIB mundial? Probablemente menos que, por ejemplo, los productos farmacéuticos o el software por el mismo hierro. Pronto los dispositivos se darán gratis como accesorio de algún artilugio súper popular. Dan smartphones de marca por un precio simbólico.

Y la producción en China no debería bajar. Si no puedes atrapar a los Pokémon con un smartphone, hazlo con dos.

 
Yuri Evseenkov:

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Pronto los dispositivos se regalarán como complemento de alguna cosa súper popular.

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Más

No hace falta un superordenador para atrapar pokemones y ver a Kate.

 
Vasiliy Sokolov:

Veo una golondrina cazando moscas fuera de mi ventana.

Buscar el objetivo, capturar el objetivo, atrapar el objetivo, comerlo... todo en un vuelo muy caótico. ¿Tenemos una máquina voladora repleta de gigahercios y gigabytes para volar así?

Y todo lo hace un ordenador del tamaño de la punta de tu dedo meñique.

Pero además de controlar el vuelo, el mismo ordenador de la golondrina controla todos sus procesos internos, ¡manteniendo toda su incógnita totalidad en un determinado estado de equilibrio!

He pillado un aparato informático llamado "aritmómetro": giras un pomo y aparecen números. Eso fue hace 50 años. Al fin y al cabo, desde entonces no ha ocurrido nada cualitativo en el mundo de la informática, sólo cuantitativo: el mando gira más rápido.

Y sin embargo, el futuro de la informática está justo encima de nuestras narices.

 
СанСаныч Фоменко:

Veo una golondrina cazando moscas fuera de mi ventana.

Buscar el objetivo, capturar el objetivo, atrapar el objetivo, comerlo... todo en un vuelo muy caótico. ¿Tenemos una máquina voladora repleta de gigahercios y gigabytes para volar así?

Y todo lo hace un ordenador del tamaño de la punta de tu dedo meñique.

Pero además de controlar el vuelo, el mismo ordenador de la golondrina controla todos sus procesos internos, ¡manteniendo toda su incógnita totalidad en un determinado estado de equilibrio!

He pillado un aparato informático llamado "aritmómetro": giras un pomo y aparecen números. Eso fue hace 50 años. Al fin y al cabo, desde entonces no ha ocurrido nada cualitativo en el mundo de la informática, sólo cuantitativo: el mando gira más rápido.

Y sin embargo, el futuro de la informática está justo encima de nuestras narices.

La euforia por los algoritmos neuronales se desvaneció en los años 80. Se depositaron muchas esperanzas en ellos. Muchas tareas con su ayuda fueron resueltas con éxito. Pero en general, la idea fracasó, la inteligencia artificial nunca se creó.