摩尔定律结束后的全球经济衰退 - 页 6

[Vladimir]

Nikolay Demko:

因此，在未来，将会有专门为用户和台式机而建的计算场，而手持设备将只是与主机进行通信的终端。

因此，其寓意是：英特尔将比以往任何时候都更忙，因为即使是那些可用的处理器也会被越来越多地需要，我没有预见到这个行业会出现任何停滞（我认为）。

关于云计算的增长，我同意。但目前还不清楚它将如何拯救笔记本电脑和智能电话。它们将变成互联网连接终端。它们的改进将取决于数据传输的速度。第一代智能手机能够达到1-2mbps，第二代是10mbps，第三代是54mbps，今天的第四代是600mbps，即将到来的第五代将能够利用毫米波达到5gbs。第一批具有这种能力的平板电脑和背景将在2018年首尔冬季奥运会上展示。批量生产将在2020年进行。在此之后，数据速度的提高将没有实际效果。而增加频率超过毫米就变得不切实际了，因为距离越来越小（小于10米）。这就是笔记本电脑和背景变成了云连接终端，在2020年也有一个发展的极限，硅微处理器技术也是如此。然而，从2020年开始，他们的销售将大幅下降。计算中心将增长，但例如背景屏幕制造商将不关心这个问题。苹果也将受到严重打击，因为他们的业务是面向消费者的，而不是面向服务器的。

[Alexey Volchanskiy]

Vladimir:

逻辑电路元件的功耗是用公式计算的。

P = f*C*V^2

其中f是频率，C是负载电容（下一个元件的输入电容+金属连接的电容），V是电源电压。在过去的5-10年中，频率已经停止增加，2-3GHz。更小的晶体管尺寸导致了更低的负载电容（更低的输入晶体管电容和更短的晶体管之间的连接）和更低的电源电压。当我开始从事这个行业时，电源电压是5V，然后是3V、1.5V、1V，现在是0.5V。现在每一代新的硅技术都会导致电压降低0.1-0.2V。当摩尔定律停止时，功率停止下降，内核数量停止增长。

很少有人知道，所有的集成电路技术都是由英特尔开发的。世界上每个公司都在模仿英特尔。他们在10年前发明了FinFET，并花了这10年时间将其投入生产。我在英特尔的朋友告诉我，他们没有任何更多的想法。我们公司正在资助各大学的研究，但到目前为止还没有回应。世界正处于摩尔定律结束的一些相当可怕的后果的边缘。在经济困难时期，通常会发生世界大战，导致各国对新技术的投资激增，随后为和平目的开发这些技术。二战期间就是这种情况--艾伦-图灵发明了计算机来解码德国的军事信息。25-30年前，作为计算机革命的结果，有必要将计算机联网，互联网就这样诞生了。在过去10年中，互联网基本上没有什么变化。今天，智能手机可以以几乎与家用电脑相同的速度连接到互联网。我无法想象什么新技术会取代计算机和互联网的位置，让全世界的经济增长 继续下去。

是的，这就是我所说的 )

[Alexey Volchanskiy]

Alexey Busygin:
你能推荐一个有256个核心的CPU吗？

NVidia最新的>2000个核心

[Andrey Khatimlianskii]

Vladimir:
2020年的发展极限

你怎么能如此肯定，如果你看不到前景，就没有前景？

我承认，有可能成为一个行业的优秀专家，并对2-5年内等待它的情况有很好的了解（尽管在技术领域，这是太遥远的地平线，我认为）。
但一个人不可能了解所有相关领域的所有研究，不是吗？

如果达到了千兆赫兹或千兆比特/秒的上限，那么就会找到一些替代物（肯定是更强大的一个数量级），世界将继续发展。当然，除非这种发展是必要的。

这就像争论水电生产，对5年后所有河流都将被尽可能有效地利用而感到不安，但没有看到有很多更强大的替代品，从热泵到核能。

为什么忧郁？)

[[删除]]

光学规则 一位在美国的前俄罗斯科学家已经设法在没有电源的情况下在晶体中保留信息超过0.5秒

[Alexey Busygin]

Alexey Volchanskiy:
NVidia最新的>2000个核心

我找不到任何CPU，只有卡

[Vladimir]

Alexey Busygin:
我找不到他们的任何处理器，只有卡片。

这张卡是处理器。你在Visual Studio 10中用CUDA C语言编写代码，在GPU上编译并运行它。为GPU编写代码要比为CPU编写代码难得多。你需要添加在GPU上分配内存的命令（通常没有多少），将数据从CPU传输到GPU内存，特殊的并行命令，然后将数据改写回来，释放内存，等等。有很多不同的微妙之处，但你可以使用3000个核心。请看这里

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

[Alexey Busygin]

Vladimir:

这张卡是处理器。你在Visual Studio 10中用CUDA C语言编写代码，在GPU上编译并运行它。为GPU编写代码要比为CPU编写代码难得多。你需要添加在GPU上分配内存的命令（通常没有多少），将数据从CPU传输到GPU内存，特殊的并行命令，然后将数据改写回来，释放内存，等等。有很多不同的微妙之处，但你可以使用3000个核心。请看这里

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

我问的是处理器，而不是扩展卡，因为它们的安装槽是不同的。

[Vladimir]

Andrey Khatimlianskii:

你怎么能这么肯定，如果你看不到一个观点，就没有一个观点呢？

我承认，你可以成为一个行业的优秀专家，并对这个行业在2-5年内的前景有很好的了解（尽管在技术领域，这太遥远了，我认为）。
但一个人不可能了解所有相关领域的所有研究，不是吗？

如果达到了千兆赫兹或千兆比特/秒的上限，那么就会找到一些替代物（肯定是更强大的一个数量级），世界将继续发展。当然，除非这种发展是必要的。

这就像争论水电生产，对5年后所有的河流都将被尽可能有效地利用而感到不安，但没有看到有很多更强大的替代品，从热泵到核能。

为什么忧郁？)

没有忧郁，有的只是对未来的恐惧，包括我自己和别人的恐惧。当你相信科学家会找到问题的解决方案、新技术、癌症的治疗方法或全球变暖的解决方案时，生活当然是如此轻松。 摩尔定律的结束是相当有意义的。阅读最近关于这个问题的文章。 我的观点可能是悲观的，但它是基于对半导体技术的深刻了解，以及凭借我的专业，对该领域的最新研究。将一项新技术推向大规模生产大约需要10年时间，到目前为止，还没有这种技术出现在公司或大学的实验室里。所以我预计计算机技术会有5-10年的停滞期，甚至更长。有一个世界性的组织ITRS（国际半导体技术路线图），它由主要半导体公司的雇员组成，并公布了近期的半导体路线图（他们对技术走向的看法）。自1965年以来，他们一直在发布这一路线图，每两年一次。最后一份是2014年的报告。下一份报告应该在今年夏天公布。该领域的每个人都在期待这份报告，但它从未问世，该组织被改名为国际设备和系统路线图（IRDS），并隶属于IEEE。这个新组织将公布计算机和通信系统、软件等的路线图。这份报告将包括哪些内容是相当模糊的。

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

[Vladimir]

Alexey Busygin:
我问的是处理器，不是扩展卡，它们有不同的安装槽。

GPU=图形处理单元（主要由Nvidia生产）。

CPU = 中央处理单元（由英特尔或AMD制造）。

两者都是处理器。你不明白吗？称GPU为卡或任何你想要的东西，但如果你有最新的模型，它就是一个有3000个内核的处理器。如果你有一台电脑，它也是一个GPU，请阅读文件，你有什么型号，它有多少个核心。