Principale Innovare La fine della legge di Moore cambierà il modo in cui dobbiamo pensare all'innovazione

La fine della legge di Moore cambierà il modo in cui dobbiamo pensare all'innovazione

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Nel 1965, cofondatore di Intel Gordon Moore pubblicato come carta straordinariamente preveggente che prevedeva che la potenza di calcolo sarebbe raddoppiata circa ogni due anni. Per mezzo secolo, questo processo di sdoppiamento si è dimostrato così straordinariamente coerente che oggi è comunemente noto come la legge di Moore e ha guidato la rivoluzione digitale.

In effetti, siamo così abituati all'idea che la nostra tecnologia diventi più potente ed economica che difficilmente ci fermiamo a pensare a quanto sia senza precedenti. Certamente, non ci aspettavamo che cavalli o aratri - e nemmeno motori a vapore, automobili o aeroplani - raddoppiassero la loro efficienza a un ritmo continuo.

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Tuttavia, le organizzazioni moderne sono arrivate a fare affidamento sul miglioramento continuo a tal punto che le persone raramente pensano a cosa significhi e, con La legge di Moore sta per finire , sarà un problema. Nei decenni a venire, dovremo imparare a vivere senza la certezza della legge di Moore e ad operare in un nuova era di innovazione sarà profondamente diverso.

Il collo di bottiglia di von Neumann

A causa della potenza e della coerenza della legge di Moore, siamo arrivati ​​ad associare il progresso tecnologico alla velocità del processore. Eppure questa è solo una dimensione delle prestazioni e ci sono molte cose che possiamo fare per fare in modo che le nostre macchine facciano di più a costi inferiori rispetto alla semplice velocità.

Un esempio primario di questo è chiamato il dal collo di bottiglia di Neumann , dal nome del genio matematico responsabile del modo in cui i nostri computer archiviano programmi e dati in un posto e fanno calcoli in un altro. Negli anni '40, quando questa idea è emersa, è stata una svolta importante, ma oggi sta diventando un po' un problema.

Il problema è che, a causa della legge di Moore, i nostri chip funzionano così velocemente che nel tempo necessario alle informazioni per viaggiare avanti e indietro tra i chip, non meno alla velocità della luce, perdiamo molto tempo prezioso di calcolo. Ironia della sorte, poiché la velocità del chip continua a migliorare, il problema non farà che peggiorare.

La soluzione è semplice nel concetto ma sfuggente nella pratica. Proprio come abbiamo integrato i transistor su un singolo wafer di silicio per creare chip moderni, possiamo integrare diversi chip con un metodo chiamato Impilamento 3D . Se riusciamo a farlo funzionare, possiamo aumentare le prestazioni per qualche altra generazione.

Elaborazione ottimizzata

Oggi usiamo i nostri computer per una varietà di compiti. Scriviamo documenti, guardiamo video, prepariamo analisi, giochiamo e facciamo molte altre cose sullo stesso dispositivo utilizzando la stessa architettura di chip. Siamo in grado di farlo perché i chip utilizzati dai nostri computer sono progettati come tecnologia di uso generale.

Ciò rende i computer convenienti e utili, ma è terribilmente inefficiente per attività computazionalmente intensive. Ci sono state a lungo tecnologie, come ASIC e FPGA, progettati per compiti più specifici e, più recentemente, GPU sono diventati popolari per la grafica e le funzioni di intelligenza artificiale.

Con l'emergere dell'intelligenza artificiale, alcune aziende, come Google e Microsoft hanno iniziato a progettare chip progettati specificamente per eseguire i propri strumenti di deep learning. Ciò migliora notevolmente le prestazioni, ma è necessario realizzare molti chip per far funzionare l'economia, quindi questo è fuori dalla portata della maggior parte delle aziende.

La verità è che tutte queste strategie sono semplicemente dei ripieni. Ci aiuteranno a continuare ad avanzare nel prossimo decennio o giù di lì, ma con la fine della legge di Moore, la vera sfida è trovare alcune idee fondamentalmente nuove per l'informatica.

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Architetture profondamente nuove

Nell'ultimo mezzo secolo, la legge di Moore è diventata sinonimo di informatica, ma abbiamo realizzato macchine calcolatrici molto prima che venisse inventato il primo microchip. All'inizio del XX secolo, IBM ha aperto la strada ai tabulatori elettromeccanici, poi sono arrivati ​​i tubi a vuoto e i transistor prima che i circuiti integrati fossero inventati alla fine degli anni '50.

Oggi stanno emergendo due nuove architetture che saranno commercializzate entro i prossimi cinque anni. Il primo è computer quantistici , che hanno il potenziale per essere migliaia, se non milioni, di volte più potenti della tecnologia attuale. Sia IBM che Google hanno costruito prototipi funzionanti e Intel, Microsoft e altri hanno programmi di sviluppo attivi.

Il secondo approccio principale è calcolo neuromorfo , o chip basati sul design del cervello umano. Questi eccellono nelle attività di riconoscimento dei modelli con cui i chip convenzionali hanno problemi. Sono anche migliaia di volte più efficienti della tecnologia attuale e sono scalabili fino a un singolo nucleo minuscolo con poche centinaia di 'neuroni' e fino a enormi array con milioni.

Eppure entrambe queste architetture hanno i loro svantaggi. I computer quantistici devono essere raffreddati vicino allo zero assoluto, il che ne limita l'uso. Entrambi richiedono una logica profondamente diversa rispetto ai computer convenzionali e necessitano di nuovi linguaggi di programmazione. La transizione non sarà senza soluzione di continuità.

Una nuova era di innovazione

Negli ultimi 20 o 30 anni, l'innovazione, soprattutto nello spazio digitale, è stata abbastanza semplice. Potevamo fare affidamento sulla tecnologia per migliorare a un ritmo prevedibile e questo ci ha permesso di prevedere, con un alto grado di certezza, cosa sarebbe stato possibile negli anni a venire.

Ciò ha portato la maggior parte degli sforzi di innovazione a concentrarsi sulle applicazioni, con una forte enfasi sull'utente finale. Le startup in grado di progettare un'esperienza, testarla, adattarla e iterare rapidamente potrebbero superare le grandi aziende che avevano molte più risorse e sofisticatezza tecnologica. Ciò ha reso l'agilità un attributo competitivo determinante.

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È probabile che negli anni a venire il pendolo oscilli dalle applicazioni alle tecnologie fondamentali che le rendono possibili. Piuttosto che essere in grado di fare affidamento su vecchi paradigmi fidati, opereremo in gran parte nel regno dell'ignoto. In molti modi, ricominceremo da capo e l'innovazione sarà più simile a quella degli anni '50 e '60

L'informatica è solo un'area che sta raggiungendo i suoi limiti teorici. Abbiamo anche bisogno batterie di nuova generazione per alimentare i nostri dispositivi, le auto elettriche e la rete. Allo stesso tempo, le nuove tecnologie, come genomica, nanotecnologia e robotica stanno diventando ascendente e anche il il metodo scientifico è messo in discussione .

Quindi stiamo entrando in una nuova era di innovazione e le organizzazioni che competeranno in modo più efficace non saranno quelle con la capacità di sconvolgere, ma quelle che sono disposte a affrontare grandi sfide e sondare nuovi orizzonti.