무어의 법칙 종료로 인한 세계적인 경기 침체 - 페이지 6

 
Nikolay Demko :

따라서 미래에는 사용자에게 리소스를 임대하는 컴퓨팅 팜이 구축될 것이며 데스크탑 및 핸드헬드는 중앙 돌과만 통신 터미널이 될 것입니다.

따라서 도덕적: 인텔은 가장 관대하지 않은 프로세서에 로드될 것입니다. 왜냐하면 거기에 있는 프로세서조차도 점점 더 필요하게 될 것이고 이 업계(IMHO)에서 어떤 침체도 예상하지 않기 때문입니다.

클라우드 컴퓨팅의 성장에 동의합니다. 그러나 이것이 어떻게 노트북과 스마트폰을 절약할 수 있을지는 명확하지 않습니다. 그들은 인터넷에 연결하기 위한 터미널로 변할 것입니다. 그들의 개선은 데이터 전송 속도에 달려 있습니다. 1세대 스마트폰은 1-2mbs, 2세대는 10mbs, 3세대는 54mbs, 오늘날의 4세대는 600mbps, 다가오는 5세대는 밀리미터파를 사용하여 5Gbps가 가능합니다. 이 기능을 갖춘 첫 번째 태블릿과 배경은 2018년 서울 동계 올림픽에서 시연될 예정입니다. 대량 출시는 2020년입니다. 그 이후에는 데이터 전송률을 높여도 가시적인 효과가 나타나지 않습니다. 예, 밀리미터 이상으로 주파수를 높이는 것은 거리 감소(10미터 미만)로 인해 비실용적입니다. 이것이 2020년에 클라우드 터미널로 변하는 노트북과 배경도 실리콘 마이크로프로세서 기술과 같이 개발 제한이 있는 방법입니다. 누가 뭐라고 해도 2020년부터 판매량이 급격히 떨어질 것입니다. 컴퓨팅 센터는 성장할 것이지만 예를 들어 배경 화면 제조업체는 그 이전에 신경 쓰지 않을 것입니다. 애플의 사업이 서버가 아닌 소비자에 집중되어 있기 때문에 애플도 큰 타격을 입을 것입니다.
 
Vladimir :

회로의 논리 요소의 전력 소비는 다음 공식으로 계산됩니다.

P = f*C*V^2

어디서? f - 주파수, C - 부하 커패시턴스 (다음 요소의 입력 커패시턴스 + 금속 연결의 커패시턴스), V - 공급 전압. 주파수는 지난 5-10년 동안 2-3GHz의 증가를 멈췄습니다. 트랜지스터의 크기를 줄이면 부하 커패시턴스가 더 작아지고(트랜지스터의 입력 커패시턴스가 더 적고 트랜지스터 간의 연결이 더 짧음) 공급 전압이 더 낮아졌습니다. 내가 이 업계에서 일하기 시작했을 때 공급 전압은 5V였고, 그 다음에는 3V, 1.5V, 1V, 그리고 지금은 0.5V입니다. 새로운 세대의 실리콘 기술은 이제 0.1-0.2V의 전압 감소로 이어집니다. 무어의 법칙이 멈추면 전력의 감소도 멈추고 코어 수의 증가도 멈춘다.

모든 집적 회로 기술이 인텔에서 개발되었다는 사실을 아는 사람은 거의 없습니다. 전 세계의 모든 기업이 인텔을 모방하고 있습니다. 그들은 10년 전에 FinFET을 발명했고 10년을 생산에 투입했습니다. 인텔의 친구들은 더 이상 아이디어가 없다고 말합니다. 우리 회사는 여러 대학의 과학 연구에 자금을 지원하지만 지금까지 침묵했습니다. 세계는 무어의 법칙의 종말로 인한 다소 심각한 결과의 직전에 있습니다. 경제가 어려운 시기에는 일반적으로 세계 대전이 발생하여 국가가 신기술에 대한 투자를 급증시키고 평화로운 목적을 위한 이러한 기술의 후속 개발로 이어집니다. 이것은 2차 세계 대전 중에 일어났습니다. Alan Turing이 독일 전쟁 메시지를 해독하기 위해 컴퓨터를 발명했습니다. 제2차 세계대전이 끝난 후의 기술 과정은 컴퓨터 기술의 발전에 기반을 두고 있었습니다. 25~30년 전, 컴퓨터 혁명의 결과로 컴퓨터를 네트워크에 연결하는 것이 필요하게 되었고 인터넷이 등장했습니다. 지난 10년 동안 인터넷은 본질적으로 거의 변하지 않았습니다. 오늘날 스마트폰은 가정용 컴퓨터와 거의 같은 속도로 인터넷에 연결할 수 있습니다. 어떤 새로운 기술이 컴퓨터와 인터넷을 대신하고 세계의 경제 성장 을 계속할 수 있을지 상상하기 어렵습니다.

네, 그게 바로 제가 얘기했던 것입니다
 
Alexey Busygin :
256 코어로 백분율을 알리지 마십시오.
NVidia 최신 > 2000 코어
 
Vladimir :
2020년 개발 한계

전망이 보이지 않으면 존재하지 않는다는 그런 확신은 어디에서 오는 것입니까?

나는 당신이 한 산업에서 좋은 전문가가 될 수 있고 2-5년의 범위에서 그것을 기다리고 있는 것에 대한 좋은 아이디어를 가지고 있음을 인정합니다(기술 부문에서는 이것이 너무 먼 지평선, IMHO).
하지만 모든 관련 분야의 모든 연구를 따라갈 수는 없잖아요?

기가헤르츠 또는 기가비트/초로 한도에 도달하면 몇 가지 대안이 있을 것이며(아마도 훨씬 더 강력할 것입니다) 세계는 계속 발전할 것입니다. 물론 이러한 개발이 필요한 경우는 제외합니다.

그것은 수력 발전소의 전기 생산에 대해 이야기하고 5년 안에 모든 강이 가능한 한 효율적으로 사용되지만 열 펌프에서 원자력에 이르기까지 훨씬 더 강력한 대체 소스가 많이 없다는 사실을 깨닫지 못하는 것과 같습니다. .

왜 우울해? )

 
광학 드라이브 미국의 전 러시아 과학자는 이미 전원 없이 0.5초 이상 수정에 정보를 보관할 수 있었습니다.
 
Alexey Volchanskiy :
NVidia 최신 > 2000 코어
프로세서를 찾을 수 없는 것, 카드만 있는 것
 
Alexey Busygin :
프로세서를 찾을 수 없는 것, 카드만 있는 것

카드는 프로세서입니다. 예를 들어 Visual Studio 10에서 CUDA C 언어로 코드를 작성하고 GPU에서 컴파일하고 실행합니다. GPU용 코드 작성은 CPU용보다 훨씬 어렵습니다. GPU에 메모리를 할당하는 명령(일반적으로 많지 않음), CPU에서 GPU 메모리로 데이터 전송, 병렬화를 위한 특수 명령, 데이터 다시 쓰기, 메모리 해제 등을 위한 명령을 추가해야 합니다. 다양한 미묘함이 있지만 3000개의 코어를 사용할 수 있는 기회가 있습니다. 여길 봐

https://developer.nvidia.com/how-to-cuda-c-cpp

GPU Accelerated Computing with C and C++
GPU Accelerated Computing with C and C++
  • developer.nvidia.com
With the CUDA Toolkit from NVIDIA, you can accelerate your C or C++ code by moving the computationally intensive portions of your code to an NVIDIA GPU.  In addition to providing drop-in library acceleration, you are able to efficiently access the massive parallel power of a GPU with a few new syntactic elements and calling functions from the...
 
Vladimir :

카드는 프로세서입니다. 예를 들어 Visual Studio 10에서 CUDA C 언어로 코드를 작성하고 GPU에서 컴파일하고 실행합니다. GPU용 코드 작성은 CPU용보다 훨씬 어렵습니다. GPU에 메모리를 할당하는 명령(일반적으로 많지 않음), CPU에서 GPU 메모리로 데이터 전송, 병렬화를 위한 특수 명령, 데이터 다시 쓰기, 메모리 해제 등을 위한 명령을 추가해야 합니다. 다양한 미묘함이 있지만 3000개의 코어를 사용할 수 있는 기회가 있습니다. 여길 봐

https://developer.nvidia.com/how-to-cuda-c-cpp

확장 카드가 아니라 프로세서에 대해 물어보니 설치 슬롯이 다릅니다.
 
Andrey Khatimlianskii :

전망이 보이지 않으면 존재하지 않는다는 그런 확신은 어디에서 오는 것입니까?

나는 당신이 한 산업에서 좋은 전문가가 될 수 있고 2-5년의 범위에서 그것을 기다리고 있는 것에 대한 좋은 아이디어를 가지고 있음을 인정합니다(기술 부문에서는 이것이 너무 먼 지평선, IMHO).
하지만 모든 관련 분야의 모든 연구를 따라갈 수는 없잖아요?

기가헤르츠 또는 기가비트/초로 한도에 도달하면 몇 가지 대안이 있을 것이며(아마도 훨씬 더 강력할 것입니다) 세계는 계속 발전할 것입니다. 물론 이러한 개발이 필요한 경우는 제외합니다.

그것은 수력 발전소의 전기 생산에 대해 이야기하고 5년 안에 모든 강이 가능한 한 효율적으로 사용될 것이지만 열 펌프에서 원자력에 이르기까지 훨씬 더 강력한 대체 소스가 많이 없다는 사실에 당황하는 것과 같습니다. .

왜 우울해? )

우울함은 없고, 나와 다른 사람들의 미래에 대한 두려움이 있습니다. 물론 과학자들이 문제에 대한 해결책, 신기술, 암 치료법 또는 지구 온난화에 대한 해결책을 찾을 것이라고 믿을 때 살기가 매우 쉽습니다. 무어의 법칙의 끝은 꽤 관련이 있습니다. 이 주제에 대한 최신 기사를 읽으십시오. 내 견해가 비관적일 수도 있지만, 이것은 반도체 기술에 대한 깊은 지식과 내 전문성 덕분에 이 분야의 최신 과학 연구를 기반으로 합니다. 신기술을 양산에 도입하는 데는 약 10년 정도가 소요되며, 지금까지 기업의 연구실이나 대학에는 그런 기술이 등장한 적이 없다. 따라서 컴퓨터 기술의 침체가 5~10년, 어쩌면 더 길어질 것으로 예상합니다. 세계적인 조직인 ITRS(International Technology Roadmap for Semiconductors)가 있는데, 이는 대형 반도체 회사의 직원으로 구성되어 있으며 가까운 장래에 대한 반도체 로드맵(기술이 개발되고 있는 이들 회사의 견해)을 발간하고 있습니다. 그들은 1965년부터 2년마다 이 로드맵을 발표했습니다. 마지막 보고서는 2014년부터입니다. 다음 보고서는 올 여름에 출판되어야 합니다. 이 분야의 모든 전문가들은 이 보고서를 기대했지만 끝내 나오지 않았고, 조직은 IRDS(International Roadmap of Devices and Systems)로 이름을 변경하고 IEEE에 종속되었습니다. 이 새로운 조직은 컴퓨터 및 통신 시스템, 소프트웨어 등의 로드맵을 게시할 것입니다. 이 보고서에 포함될 내용은 다소 모호합니다.

http://www.eetimes.com/document.asp?doc_id=1329604

EE Times | Electronic Engineering Times | Connecting the Global Electronics Community
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  • www.eetimes.com
EE Times connects the global electronics community through news, analysis, education, and peer-to-peer discussion around technology, business, products and design
 
Alexey Busygin :
확장 카드가 아니라 프로세서에 대해 물어보니 설치 슬롯이 다릅니다.

GPU = 그래픽 처리 장치(주로 Nvidia에서 생산)

CPU = 중앙 처리 장치(Intel 또는 AMD에서 제조)

두 프로세서 모두. 명확하지 않습니까? GPU를 카드나 원하는 대로 부르세요. 하지만 최신 모델이 있다면 3000코어 프로세서입니다. 컴퓨터가 있으면 GPU도 있습니다. 문서에서 설치한 모델과 코어 수를 읽으십시오.