Vladimir : 정보를 전송하기 위해 빛을 사용하는 것은 새로운 것이 아니라 케이블에 사용됩니다. 마이크로칩에 사용하는 것은 꽤 새롭지 만 디지털 정보를 빛으로 변조하고 포토다이오드와 LED를 추가해야 하고 광섬유 자체가 금속 연결보다 훨씬 굵기 때문에 너무 불편합니다. 특별한 혜택은 없습니다. 내가 이해하는 한 광자 트랜지스터와 메모리는 존재하지 않습니다. 양자 컴퓨터에서 광자를 큐비트로 사용하는 아이디어가 있지만.
이것은 지난 세기의 옵트로닉스도 새로운 것이 아닙니다. 80년대에는 키, 마이크로 어셈블리로 사용되었습니다. 다이오드는 한 층인 트랜지스터보다 구조가 간단합니다. 개발에 더 많은 투자를 하기만 하면 됩니다. 미래가 보이지 않더라도.
따라서 2021-2022년경부터 컴퓨터와 셀카는 프로세서 성능 향상을 중단할 것입니다. 프로세서가 이러한 이별의 이전 세대와 동일한 성능을 갖는다면 사람들이 새 컴퓨터, iPad 또는 휴대폰을 구입하는 것은 비논리적입니다. 새 가전제품의 판매가 감소할 것입니다. 이러한 장치는 많은 산업에 영향을 미치기 때문에 전문가들은 세계적인 경기 침체를 예측합니다. 아마도 시장은 2020년 이전에 무어의 법칙의 종료에 반응하기 시작할 것입니다.
나무 때문에 숲을 볼 수는 없습니다. 이제 CPU는 모든 집안일을 해결할 수 있을 만큼 강력합니다. 이미 사용자는 CPU 성능 향상을 요구하지 않습니다. 그들은 부피가 크지만 강력한 데스크톱 컴퓨터보다 덜 강력한 스마트폰과 태블릿 PC를 선호합니다.
그리고 병렬 CPU 코어용 프로그램을 작성하는 것이 GPU보다 쉽다고? 문제는 동일합니다. 프로그래머는 머리를 깨고 프로그램의 어느 부분을 병렬화할 수 있는지 결정하고 특수 병렬화 코드를 작성하는 등의 작업을 해야 합니다. 대부분의 프로그래머는 이것으로 고통받지 않으며 군더더기 없는 단일 코어 프로그램을 작성합니다. 여기서 문제가 무엇입니까? 코어 또는 멀티 코어를 사용하는 프로그램이 부족합니까? 마지막 것 같아요. 3000코어 CPU를 줘도 3000코어와 4코어 프로그램 작성 난이도 차이가 없기 때문에 싱글코어 프로그램을 계속 쓰게 됩니다. 병렬화할 수 있는 코드 조각을 자동으로 인식할 수 있는 새 컴파일러가 필요합니다. 그러나 다시 말하지만 그러한 컴파일러를 만드는 과정은 하드웨어에 의존하지 않고 프로그래머가 그러한 컴파일러를 작성하려는 욕구에 달려 있습니다. 이 쓰레드 전반에 걸쳐 나는 반도체 기술이 트랜지스터의 다운사이징과 소비전력의 끝을 맞이하고 있기 때문에 2020년 이후에 새로운 하드웨어를 만드는 능력이 줄어들고 있다고 주장하고 있습니다. 새로운 재료와 트랜지스터는 아직 개발 중입니다. 인텔은 2016년에 Knight Hill 세대의 10nm 프로세서를 만들려고 시도했으며 이 세대를 2017년 말까지 연기했습니다. 삼성은 또한 앱 프로세서용 10nm 기술에 문제가 있습니다. 이미 10nm 크기에서 트랜지스터는 14nm에 비해 크기와 전력이 약간만 감소합니다. 방열이 큰 문제가 됩니다. 기술의 도약이 필요합니다. 기술 지표 중 하나는 트랜지스터당 가격입니다. 그래서 이 가격은 28nm로 떨어졌고, 그 후 기하급수적으로 성장하기 시작했습니다. 많은 회사들이 가격 때문에 28nm에 정착했습니다. 즉, 10nm 기술과 7nm, 마지막 5nm 기술로의 진행은 발열 문제뿐만 아니라 큰 가격도 동반하게 될 것입니다.
어떤 이유로 아무도 NP-완전 문제를 언급하지 않았습니다. 따라서 그러한 문제는 많고, 그 중 어느 것도 효과적으로 해결할 수 있는 방법이 없습니다. 컴퓨터 성능이 10, 100, 1000배 증가하더라도 이러한 문제에 대한 효과적인 솔루션을 찾는 데는 아무 소용이 없습니다. 이것은 수학의 근본적인 문제 중 하나이지만 실리콘 결정 공학의 문제는 아닙니다. 이러한 위치에서 제안된 주제는 일반적으로 의미가 없고 문제는 손가락에서 빨려들어갑니다.
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 : 어떤 이유로 아무도 NP-완전 문제를 언급하지 않았습니다. 따라서 그러한 문제는 많고, 그 중 어느 것도 효과적으로 해결할 수 있는 방법이 없습니다. 컴퓨터 성능이 10, 100, 1000배 증가하더라도 이러한 문제에 대한 효과적인 솔루션을 찾는 데는 아무 소용이 없습니다. 이것은 수학의 근본적인 문제 중 하나이지만 실리콘 결정 공학의 문제는 아닙니다. 이러한 위치에서 제안된 주제는 일반적으로 의미가 없고 문제는 손가락에서 빨려들어갑니다.
컴퓨팅 파워가 증가함에 따라 스스로 복잡해질 수 있는 AI를 임의로 사용할 수 있게 되었기 때문에 작업의 복잡성이 전혀 줄어들었습니다. 따라서 솔루션이 있는 모든 문제는 컴퓨팅 파워를 높이는 것이 아니라 솔버(AI)의 능력을 높여서 해결될 것입니다. 이것은 자료에서 정보(비물질)로의 일종의 질적 전환입니다. 양자 컴퓨터는 자기 복잡한 솔버의 출현에 대한 새로운 질적 전환에 대한 동일한 물질의 막다른 개발(모든 외양에 대해)이 될 것입니다.
Vasiliy Sokolov : 어떤 이유로 아무도 NP-완전 문제를 언급하지 않았습니다. 따라서 그러한 문제는 많고, 그 중 어느 것도 효과적으로 해결할 수 있는 방법이 없습니다. 컴퓨터 성능이 10, 100, 1000배 증가하더라도 이러한 문제에 대한 효과적인 솔루션을 찾는 데는 아무 소용이 없습니다. 이것은 수학의 근본적인 문제 중 하나이지만 실리콘 결정 공학의 문제는 아닙니다. 이러한 위치에서 제안된 주제는 일반적으로 의미가 없고 문제는 손가락에서 빨려들어갑니다.
예, 스도쿠 작성 성능은 필요하지 않습니다.
그러나 Iron 인스턴스의 성능이 증가하지 않으면 실제로 어떻게 됩니까? 그리고 세계 GDP에서 기기가 차지하는 비중은 얼마나 됩니까? 동일한 하드웨어에 대한 제약이나 소프트웨어보다 확실히 적습니다. 곧 장치는 일부 슈퍼 인기 shnyaga에 첨부 파일로 무료로 제공됩니다. 브랜드 스마트폰을 상징적인 가격으로 제공합니다.
예, 중국의 생산량이 줄어들지 않아야 합니다. 스마트폰 하나로 포켓몬을 잡을 수 없고, 두 개로 잡는다.
정보를 전송하기 위해 빛을 사용하는 것은 새로운 것이 아니라 케이블에 사용됩니다. 마이크로칩에 사용하는 것은 꽤 새롭지 만 디지털 정보를 빛으로 변조하고 포토다이오드와 LED를 추가해야 하고 광섬유 자체가 금속 연결보다 훨씬 굵기 때문에 너무 불편합니다. 특별한 혜택은 없습니다. 내가 이해하는 한 광자 트랜지스터와 메모리는 존재하지 않습니다. 양자 컴퓨터에서 광자를 큐비트로 사용하는 아이디어가 있지만.
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따라서 2021-2022년경부터 컴퓨터와 셀카는 프로세서 성능 향상을 중단할 것입니다. 프로세서가 이러한 이별의 이전 세대와 동일한 성능을 갖는다면 사람들이 새 컴퓨터, iPad 또는 휴대폰을 구입하는 것은 비논리적입니다. 새 가전제품의 판매가 감소할 것입니다. 이러한 장치는 많은 산업에 영향을 미치기 때문에 전문가들은 세계적인 경기 침체를 예측합니다. 아마도 시장은 2020년 이전에 무어의 법칙의 종료에 반응하기 시작할 것입니다.
그리고 병렬 CPU 코어용 프로그램을 작성하는 것이 GPU보다 쉽다고? 문제는 동일합니다. 프로그래머는 머리를 깨고 프로그램의 어느 부분을 병렬화할 수 있는지 결정하고 특수 병렬화 코드를 작성하는 등의 작업을 해야 합니다. 대부분의 프로그래머는 이것으로 고통받지 않으며 군더더기 없는 단일 코어 프로그램을 작성합니다. 여기서 문제가 무엇입니까? 코어 또는 멀티 코어를 사용하는 프로그램이 부족합니까? 마지막 것 같아요. 3000코어 CPU를 줘도 3000코어와 4코어 프로그램 작성 난이도 차이가 없기 때문에 싱글코어 프로그램을 계속 쓰게 됩니다. 병렬화할 수 있는 코드 조각을 자동으로 인식할 수 있는 새 컴파일러가 필요합니다. 그러나 다시 말하지만 그러한 컴파일러를 만드는 과정은 하드웨어에 의존하지 않고 프로그래머가 그러한 컴파일러를 작성하려는 욕구에 달려 있습니다. 이 쓰레드 전반에 걸쳐 나는 반도체 기술이 트랜지스터의 다운사이징과 소비전력의 끝을 맞이하고 있기 때문에 2020년 이후에 새로운 하드웨어를 만드는 능력이 줄어들고 있다고 주장하고 있습니다. 새로운 재료와 트랜지스터는 아직 개발 중입니다. 인텔은 2016년에 Knight Hill 세대의 10nm 프로세서를 만들려고 시도했으며 이 세대를 2017년 말까지 연기했습니다. 삼성은 또한 앱 프로세서용 10nm 기술에 문제가 있습니다. 이미 10nm 크기에서 트랜지스터는 14nm에 비해 크기와 전력이 약간만 감소합니다. 방열이 큰 문제가 됩니다. 기술의 도약이 필요합니다. 기술 지표 중 하나는 트랜지스터당 가격입니다. 그래서 이 가격은 28nm로 떨어졌고, 그 후 기하급수적으로 성장하기 시작했습니다. 많은 회사들이 가격 때문에 28nm에 정착했습니다. 즉, 10nm 기술과 7nm, 마지막 5nm 기술로의 진행은 발열 문제뿐만 아니라 큰 가격도 동반하게 될 것입니다.
어떤 이유로 아무도 NP-완전 문제를 언급하지 않았습니다.
어떤 이유로 아무도 NP-완전 문제를 언급하지 않았습니다. 따라서 그러한 문제는 많고, 그 중 어느 것도 효과적으로 해결할 수 있는 방법이 없습니다. 컴퓨터 성능이 10, 100, 1000배 증가하더라도 이러한 문제에 대한 효과적인 솔루션을 찾는 데는 아무 소용이 없습니다. 이것은 수학의 근본적인 문제 중 하나이지만 실리콘 결정 공학의 문제는 아닙니다. 이러한 위치에서 제안된 주제는 일반적으로 의미가 없고 문제는 손가락에서 빨려들어갑니다.
어떤 이유로 아무도 NP-완전 문제를 언급하지 않았습니다. 따라서 그러한 문제는 많고, 그 중 어느 것도 효과적으로 해결할 수 있는 방법이 없습니다. 컴퓨터 성능이 10, 100, 1000배 증가하더라도 이러한 문제에 대한 효과적인 솔루션을 찾는 데는 아무 소용이 없습니다. 이것은 수학의 근본적인 문제 중 하나이지만 실리콘 결정 공학의 문제는 아닙니다. 이러한 위치에서 제안된 주제는 일반적으로 의미가 없고 문제는 손가락에서 빨려들어갑니다.
예, 스도쿠 작성 성능은 필요하지 않습니다.
그러나 Iron 인스턴스의 성능이 증가하지 않으면 실제로 어떻게 됩니까? 그리고 세계 GDP에서 기기가 차지하는 비중은 얼마나 됩니까? 동일한 하드웨어에 대한 제약이나 소프트웨어보다 확실히 적습니다. 곧 장치는 일부 슈퍼 인기 shnyaga에 첨부 파일로 무료로 제공됩니다. 브랜드 스마트폰을 상징적인 가격으로 제공합니다.
예, 중국의 생산량이 줄어들지 않아야 합니다. 스마트폰 하나로 포켓몬을 잡을 수 없고, 두 개로 잡는다.
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곧 장치는 일부 슈퍼 인기 shnyaga에 첨부 파일로 무료로 제공됩니다.
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포켓몬을 잡고 카타를 보기 위해 슈퍼 컴퓨터가 필요하지 않습니다.
여기 창밖을 보니 제비가 파리를 잡는다.
목표물을 찾고, 목표물을 잠그고, 목표물을 잡고, 먹고, 이 모든 것이 매우 혼란스러운 비행의 형태로 이루어집니다. 우리는 기가헤르츠와 기가바이트로 채워진 비행 기계가 있어서 그렇게 날 수 있습니까?
그리고 이 모든 것은 새끼손가락 끝 크기의 컴퓨터에 의해 수행됩니다.
그러나 비행 제어 외에도 제비의 동일한 컴퓨터는 모든 내부 프로세스를 제어하여 우리에게 알려지지 않은 모든 프로세스를 특정 평형 상태로 유지합니다!
"산술계"라는 컴퓨팅 장치를 찾았습니다. 손잡이를 돌리면 숫자가 나타납니다. 50년 전의 일입니다. 결국, 그 순간 이후로 컴퓨팅 세계에서 질적인 일은 아무 일도 일어나지 않았고 단지 양적으로만 일어났습니다. 핸들이 더 빠르게 회전합니다.
그러나 컴퓨팅 기술의 미래는 우리 코 위에 있습니다.
여기 창밖을 보니 제비가 파리를 잡는다.
목표물을 찾고, 목표물을 잠그고, 목표물을 잡고, 먹고, 이 모든 것이 매우 혼란스러운 비행의 형태로 이루어집니다. 우리는 기가헤르츠와 기가바이트로 채워진 비행 기계가 있어서 그렇게 날 수 있습니까?
그리고 이 모든 것은 새끼손가락 끝 크기의 컴퓨터에 의해 수행됩니다.
그러나 비행 제어 외에도 제비의 동일한 컴퓨터는 모든 내부 프로세스를 제어하여 우리에게 알려지지 않은 모든 프로세스를 특정 평형 상태로 유지합니다!
"산술계"라는 컴퓨팅 장치를 찾았습니다. 손잡이를 돌리면 숫자가 나타납니다. 50년 전의 일입니다. 결국, 그 순간 이후로 컴퓨팅 세계에서 질적인 일은 아무 일도 일어나지 않았고 단지 양적으로만 일어났습니다. 핸들이 더 빠르게 회전합니다.
그러나 컴퓨팅 기술의 미래는 우리 코 위에 있습니다.